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《概率论与数理统计浙大四版第三章3讲课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第五节随机变量函数的分布在第二章中，我们讨论了一维随机变量函数的分布，现在我们进一步讨论:我们先讨论两个随机变量的函数的分布问题，然后将其推广到多个随机变量的情形.当随机变量X1,X2,…,Xn的联合分布已知时，如何求出它们的函数Yi=gi(X1,X2,…,Xn),i=1,2,…,m的联合分布?一、离散型分布的情形例1若X、Y独立，P(X=k)=ak,k=0,1,2,…,P(Y=k)=bk,k=0,1,2,…,求Z=X+Y的概率函数.解:=a0br+a1br-1+…+arb0由独立性此即离散卷积公式r=0,1,2,…解：
2、依题意例2若X和Y相互独立,它们分别服从参数为的泊松分布,证明Z=X+Y服从参数为的泊松分布.由卷积公式i=0,1,2,…j=0,1,2,…由卷积公式即Z服从参数为的泊松分布.r=0,1，…例3设相互独立的两个随机变量X,Y具有同一分布律,且X的分布律为于是例4设X和Y的联合密度为f(x,y),求Z=X+Y的密度.解:Z=X+Y的分布函数是:FZ(z)=P(Z≤z)=P(X+Y≤z)这里积分区域D={(x,y):x+y≤z}是直线x+y=z左下方的半平面.二、连续型分布的情形化成累次积分,得固定z和y,对方括号内的积分作
3、变量代换,令x=u-y,得变量代换交换积分次序由概率密度与分布函数的关系,即得Z=X+Y的概率密度为:由X和Y的对称性,fZ(z)又可写成以上两式即是两个随机变量和的概率密度的一般公式.特别，当X和Y独立，设(X,Y)关于X,Y的边缘密度分别为fX(x),fY(y),则上述两式化为:这两个公式称为卷积公式.下面我们用卷积公式来求Z=X+Y的概率密度为确定积分限,先找出使被积函数不为0的区域例5若X和Y独立,具有共同的概率密度求Z=X+Y的概率密度.解:由卷积公式也即为确定积分限,先找出使被积函数不为0的区域如图示:也即于
4、是由公式解例6设两个独立的随机变量X与Y都服从标准正态分布,求Z=X+Y的概率密度.得用类似的方法可以证明:若X和Y独立,结论又如何呢?此结论可以推广到n个独立随机变量之和的情形,请自行写出结论.若X和Y独立,具有相同的分布N(0,1),则Z=X+Y服从正态分布N(0,2).有限个独立正态变量的线性组合仍然服从正态分布.更一般地,可以证明:从前面例4可以看出，在求随机向量(X,Y)的函数Z=g(X,Y)的分布时，关键是设法将其转化为(X,Y)在一定范围内取值的形式，从而利用已知的分布求出Z=g(X,Y)的分布.休息片刻再
5、继续三、M=max(X,Y)及N=min(X,Y)的分布设X，Y是两个相互独立的随机变量，它们的分布函数分别为FX(x)和FY(y),我们来求M=max(X,Y)及N=min(X,Y)的分布函数.又由于X和Y相互独立,于是得到M=max(X,Y)的分布函数为:即有FM(z)=FX(z)FY(z)FM(z)=P(M≤z)=P(X≤z)P(Y≤z)=P(X≤z,Y≤z)由于M=max(X,Y)不大于z等价于X和Y都不大于z，故有分析：P(M≤z)=P(X≤z,Y≤z)类似地，可得N=min(X,Y)的分布函数是下面进行推广即
6、有FN(z)=1-[1-FX(z)][1-FY(z)]=1-P(X>z,Y>z)FN(z)=P(N≤z)=1-P(N>z)=1-P(X>z)P(Y>z)设X1,…,Xn是n个相互独立的随机变量,它们的分布函数分别为我们来求M=max(X1,…,Xn)和N=min(X1,…,Xn)的分布函数.(i=0,1，…,n)用与二维时完全类似的方法，可得特别，当X1,…,Xn相互独立且具有相同分布函数F(x)时，有N=min(X1,…,Xn)的分布函数是M=max(X1,…,Xn)的分布函数为:FM(z)=[F(z)]nFN(z)=
7、1-[1-F(z)]n……若X1,…,Xn是连续型随机变量，在求得M=max(X1,…,Xn)和N=min(X1,…,Xn)的分布函数后，不难求得M和N的密度函数.留作课下练习.当X1,…,Xn相互独立且具有相同分布函数F(x)时，有FM(z)=[F(z)]nFN(z)=1-[1-F(z)]n需要指出的是，当X1,…,Xn相互独立且具有相同分布函数F(x)时,常称M=max(X1,…,Xn)，N=min(X1,…,Xn)为极值.由于一些灾害性的自然现象，如地震、洪水等等都是极值，研究极值分布具有重要的意义和实用价值.例7
8、解下面我们再举一例，说明当X1,X2为离散型r.v时，如何求Y=max(X1,X2)的分布.解一:P(Y=n)=P(max(X1,X2)=n)=P(X1=n,X2≤n)+P(X2=n,X1
