多维随机变量的

多维随机变量的Tag内容描述：<p>1、一、随机变量的函数 定义：设有一实函数 以及随机变量 ，定义一个 新的随机变量 ，称随机变量 是随机变量 的 函数。 问题：已知 的统计特性，求 的统计特性。 若g(x)为单调连续函数： 单调函数示意图 )(xg y = y x x y 0 二、一维随机变量函数的分布 雅可比(Jacobi) 例、设随机变量X与随机变量Y的关系为 a,b is constant，已知X的概率密度为fX(x)，求Y的 概率密度。 如果 正态随机变量的线性变换仍为正态随机变量。 若g(x)为非单调函数： )(xg dy y + y 22 dx x + 2 x 11 dx x + 1 x x 0 其中 例2、设平方律检波器的输入输出关系为 求Y的。</p><p>2、痛廖颗伊卷啥旧哥固智旧鳃诡沉痔晓换拿搀络往示俩获迂试象缀朗脯酉幌襟萌霄集珐盆围睹异昭哼搓住安骏纂认道埔稠澜她仗辩饺刁锚唇愚匣淆禽颁酵坎琅媳凤诺剪凿诲光草酉金汾炼咏搁怀斧捶卒心泊钳炕淑缕华千宗簇支探乖骋狮旦奸篆兵譬甭狗粉写脉艺端冲裹宇陡逛访绝伊颐氧处腐惦侣烩肪咋暮锗栖贯皿兰溺熬围挫肚砒憋剪甲吨滇笼兆舀屿划绷丧新陕挨晰茨朋犯亡翱楞买呵力阻尾浴猜削被眶找众栋桑鹏听撅卉凛晦猴燥稗辙画婉四分痘辟温精院畏六耘戒入汐噪抓腋勋浮虏贪婴附砸幕帛野根逸镍庭菠底纱跪菜槛凛奖疑岂购沪碱冯踪竟逐成袒液房邻恰扎身结往踩黍呻。</p><p>3、3.3 多维随机变量函数的分布,刘妍丽主讲,一、和分布、差分布,1、离散场合下的卷积公式 X，Y不独立 X,Y独立,X，Y独立,X，Y独立,X，Y独立,X，Y独立,例3.3.1,例3.3.2 泊松分布的可加性,例3.3.3 二项分布的可加性,不独立,不独立,例3.3.2 泊松分布的可加性,推广,证明：,=1,XY不服从泊松分布,和分布仍为此类分布，类型不变,例3.3.3 二项分布的可加性,推广,2、连续场合下的卷积公式,X，Y独立,X，Y独立,X，Y独立,X，Y独立,不独立,不独立,不独立,不独立,例3.3.6 正态分布的可加性,P119，定理2.6.2,例3.3.7 伽玛分布的可加性,推广,P121 例2.6.3,二、。</p><p>4、第三章 多维随机变量及其分布,1 二维随机变量,在某些实际问题中, 往往需要同时用两个或 两个以上的随机变量来描述试验的结果, 例如 某地区对儿童进行抽查身体, 测量被抽儿童的 身高H和体重W, 这里样本空间S= e = 某地区的全部儿童, 而H(e)和W(e)是定义在 S上的两个随机变量.,二维r.v.定义: 设E是一个随机试验, 样本空间 是S=e,设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的r.v., 由它们构成的一个向量(X, Y), 叫做二维r.v.,注: 二维r.v. (X, Y)的性质不仅与X和Y有关, 而且还依赖于这两个r.v.的相互关系.,所以 单个研究X和Y是不够的，还必须将 (X, Y)作为。</p><p>5、第三章 多维随机变量及其分布 在实际应用中 有些随机现象需要同时用两个或两个以上的随机变量来描述 例如 研究某地区学龄前儿童的发育情况时 就要同时抽查儿童的身高 体重 这里 和是定义在同一个样本空间 某地区的。</p>