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文档简介

第二讲第二讲 随机向量随机向量 Random VectorRandom Vector 一、数据结构 二、一元分布 (一)一元随机变量与概率分布函数 (二)概率分布函数的类型 (三)随机变量的数字特征 (四)一些重要的一元分布 三、随机向量的联合分布、边缘分布、条件分布 (一)联合分布(多元分布) 1、联合分布函数 随机向量 的联合分布函数定义为 2、分布函数的性质 非 降的右连续函数; 分布函数的取值范围为0,1,即 分布函数当变量取值为无穷大时,函数值收敛到1,即 (二)两个常用的离散多元分布 1、多项分布 则称 服从多项分布。 2、多元超几何分布 则 服从多元超几何。 (三)多元概率密度 1、定义 随机向量 的分布函数可以表示为 则称 为连续型随机向量。称 为 的多元概率密度函数。 若 在点 连续,则 (四)边际分布 例 有概率密度函数 试分别求 的边际密度。 (五)条件分布 1、问题的引入 若A和B是任意两个事件,且 ,则称 为在B事件发生的条件下,事件A发生的条件概率。 考虑随机向量 ,其中 表示人的身高(单 位:米), 表示人的体重(单位:公斤),在 身高为1.9米的人群中,体重 的分布就再也不是 原来的分布了。而是在 的条件分布。 2、条件分布 连续随机向量 不妨设 是 的q 个分量组成。 是余下的p-q个分 量组成。 是 条件下, 的分 条件密度函数。 3、条件分布 例 设X=(x1,x2)有概率密度函数 试求条件密度函数f(x1/x2)和f(x2/x1)。 所以先求 (六)独立性 1、定义 设 和 是两个随机向量,若 对一切 、成立,则称 和 相互独立。 2、设 和 是两个连续随机向量, 和 相互 独立,当且仅当 或 对一切 、 成立。 3、设 是 个随机向量,若 对一切 成立,则 相互独立。 例 设X=(x1,x2,x3)有概率密度函数 试证 x1,x2,x3相互独立。 四、随机向量的数字特征 (一)随机向量的均值向量 (二)随机矩阵的数学期望 是有随机变量构成的随机矩阵,定义X的数学 期望为 特别当时 ,便可得到随机向量 的数学期望 (三)随机向量X的协方差阵 注:1、对称非负定: 2、协方差阵的分解: 3、total variance : 4、generalized variance : (四)随机向量X和Y的(互)协方差阵 注:1、非对称: 2、协方差阵的分解: (五)随机向量X的相关阵 五、均值向量和协方差阵的性质 六、随机向量的变换 (一)一元随机变量的变换 设x具有概率密度函数fx(x),函数y=(x)严 格单调,其反函数x=(y)有连续导数,则y的概率 密度函数为 其中y的取值范围与x的取值范围相对应。 例 设随机变量x服从均匀分布U(0,1),即密度 函数 y的取值范围为(0,),则 (二)多元随机向量的变换 若(x1,x2,xp) 有密度函数f (x

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