《边缘分布与独立性》PPT课件

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1、第二节边缘分布与独立性FX(x)=P(Xx)=P(Xx,Y<+)=F(x,+)称为二维随机变量(X,Y)关于X的边缘分布函数;一、边缘分布1、定义3.2.1=P(Xx,Y<+)=FX(x)设二维随机变量(X,Y)的分布函数为F(x,y)FY(y)=P(Yy)=P(X<+,Yy)=F(+,y)称为二维随机变量(X,Y)关于Y的边缘分布函数.1)离散型若(X,Y)的联合分布律为称为(X,Y)关于X的边缘分布律。并记为2、分离散型与连续型两种情况考虑如下表:例1袋中有2只白球和3只黑球,现进行有放回地取球,定义下列随机变

2、量:试给出(X,Y)的联合分布与边缘分布。若采用不放回取球,情况又怎样?不放回时的联合分布列:联合分布唯一确定边缘分布,反之不成立。2)连续型求(1)c的值;(2)两个边缘密度。=5c/24=1,c=24/5解:(1)由确定C例2设(X,Y)的概率密度是例2设(X,Y)的概率密度是解:(2)求(1)c的值;(2)两个边缘密度.注意积分限注意取值范围xy01y=x例2设(X,Y)的概率密度是解:(2)求(1)c的值;(2)两个边缘密度.注意积分限注意取值范围xy01y=x即例3:设二维r.v.(X,Y)的二维联合概率密度函数为:求(X,

3、Y)关于X及Y的边缘分布密度.二维正态分布的两个边缘密度仍是正态分布.在求连续型r.v的边缘密度时,往往要求联合密度在某区域上的积分.当联合密度函数是分片表示的时候,在计算积分时应特别注意积分限.由联合分布可以确定边缘分布;但由边缘分布一般不能确定联合分布.那么要问,在什么情况下,由边缘分布可以唯一确定联合分布呢?请注意联合分布和边缘分布的关系:二、独立性两事件A,B独立的定义是:若P(AB)=P(A)P(B)则称事件A,B独立.设X,Y是两个r.v,若对任意的x,y,有则称X,Y相互独立.两随机变量独立的定义是:用分布函数表示,即设

4、X,Y是两个r.v,若对任意的x,y,有则称X,Y相互独立.它表明,两个r.v相互独立时,它们的联合分布函数等于两个边缘分布函数的乘积.可推广到多维的情况.若(X,Y)是离散型r.v,则上述独立性的定义等价于:则称X和Y相互独立.对(X,Y)的所有可能取值(xi,yj),有例1中的X与Y是否独立?其中是X,Y的联合密度,几乎处处成立,则称X,Y相互独立.对任意的x,y,有若(X,Y)是连续型r.v,则上述独立性的定义等价于:这里“几乎处处成立”的含义是:在平面上除去面积为0的集合外,处处成立.分别是X的边缘密度和Y的边缘密度.例4设(

5、X,Y)的概率密度为问X和Y是否独立?解:x>0即:对一切x,y,均有:故X,Y独立y>0若(X,Y)的概率密度为情况又怎样?解:0

6、1/2)3=1/8P(X=1,Y=1)=3(1/2)3=3/8P(X=2,Y=1)=3/8P(X=3,Y=0)=1/8联合分布与边缘分布如下表所示:一般,对离散型r.v(X,Y),则(X,Y)关于X的边缘概率函数为(X,Y)关于Y的边缘概率函数为X和Y的联合概率函数为对连续型r.v(X,Y),X和Y的联合概率密度为则(X,Y)关于X的边缘概率函数为(X,Y)关于Y的边缘概率函数为对任意r.v(X,Y),X和Y的联合分布函数为则(X,Y)关于X的边缘分布函数为(X,Y)关于Y的边缘分布函数为

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