随机变量及概率分布
来源:互联网 发布:安装linux的步骤 编辑:程序博客网 时间:2024/05/02 00:02
本文主要包含四个部分的内容:一维随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、条件分布、随机变量的相互独立性。
1. 一维随机变量
1.1 随机变量与分布函数
- 分布函数:
设X是一个随机变量,记
称
- 性质(充要条件):
F(x) 非降F(x) 取值在0-1之间F(x) 右连续
1.2 离散型随机变量
- 分布律/概率函数:
设X为离散型随机哦变量,其所有可能的取值为
称为随机变量X的分布律/概率函数。
- 分布函数:
- 单点分布:
分布律为
- 两点分布:
分布律为
0-1分布(伯努利分布):
当
- 二项分布:
分布律为
- 泊松分布:
分布律
- 泊松定理:
随机变量X服从二项分布
当n很大(指
1.3 连续型随机变量
- 概率密度:
随机变量
则称
- 性质:
f(x) 非负∫+∞−∞f(x)d(x)=1 P{a<x≤b}=F(b)−F(a)=∫baf(x)dx ,其中a≤b - 若
f(x) 在x 点处连续,则有F′(x)=f(x) - 连续型随机变量的分布函数
F(x) 必为连续函数 - 连续型随机变量取任意实数的概率等于零:
P{X=x}=0
- 正态分布:
连续型随机变量
其中
- 标准正态分布:
当
命题
若
可利用该命题结合
- 均匀分布
- 指数分布
2. 二维随机变量
2.1 二维随机变量与联合分布函数
- 联合分布函数:
设
称为二维随机变量
- 性质:
F(x,y) 对每个变元是非降函数F(x,y) 对每个变元是右连续的F(−∞,y)=F(x,−∞)=F(−∞,−∞) Px1<X≤x2,y2<Y≤y2=F(x2,y2)−F(x2,y1)−F(x1,y2)+F(x1,y1)
给定二维随机变量
FX(x)=F(x,+∞) FY(y)=F(+∞,y)
2.2 二维离散型随机变量
若二维随机变量
联合分布律为:
联合分布函数为:
边缘分布率为:
2.3 二维连续型随机变量
设
则称
- 性质:
f(x,y)≥0 ∫+∞−∞∫+∞−∞f(u,v)dudv=1 - 若
f(x,y) 在点(x,y) 处连续,则∂2F(x,y)∂x∂y=f(x,y) - P{(X,Y)落在区域G中的} =
∫∫Gf(x,y)dxdy
- 边缘概率密度:
- 二维正态分布
- 二维均匀分布
3. 条件分布
设
联合分布律:
边缘分布率:
对于固定的
为在
条件分布函数/条件概率密度:
设二维连续型随机变量
其中
一个有用的等式:
4. 随机变量的相互独立性
设
即:
则称随机变量
离散型随机变量:
对于
连续型随机变量:
设
几乎处处成立。
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