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文档简介

4相互独立的随机变量,引言,若(X,Y)N(m1,m2,s12,s22,r),则XN(m1,s12),YN(m2,s22).结论:二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布,并且不依赖于参数r对于给定的m1,m2,s12,s22,不同的r对应不同的二维正态分布,但它们的边缘分布都是一样的这个例子说明:不能由边缘分布完全确定联合分布在什么条件下,边缘分布可完全决定联合分布?,回顾:独立事件,定义:设A,B是两个事件,若P(AB)=P(A)P(B),则称事件A,B相互独立,简称A,B独立,定理1:若P(A)0,则事件A,B独立的充要条件是,或(若P(B)0),定理2:若事件A与B相互独立,则下列三对事件也独立:,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.,定义,例3,第三章随机变量及其分布,4随机变量的独立性,返回主目录,例3(续),第三章随机变量及其分布,4随机变量的独立性,返回主目录,例2,第三章随机变量及其分布,4随机变量的独立性,返回主目录,例4,第三章随机变量及其分布,4随机变量的独立性,返回主目录,例4(续),第三章随机变量及其分布,4随机变量的独立性,返回主目录,例5,第三章随机变量及其分布,4随机变量的独立性,例:设二维正态随机变量(X,Y)的概率密度为其中m1,m2,s12,s22,r都是常数,且s10,s20,0|r|1,XN(m1,s12),YN(m2,s22),r=0,对于二维正态随机变量(X,Y),X和Y相互独立的充分必要条件是r=0,若r=0,则对于所有的实数x,y,有f(x,y)=fX(x)fY(y),即X和Y相互独立若X和Y相互独立,因为f(x,y),fX(x),fY(y)是连续函数,所以对于所有的实数x,y,有f(x,y)=fX(x)fY(y)特别地,令x=m1,y=m2,那么从而r=0结论:对于二维正态随机变量(X,Y),X和Y相互独立的充分必要条件是r=0,n维随机变量的独立性,第三章随机变量及其分布,4随机变量的独立性,注意:若X,Y独立,f(x),g(y)是连续函数,则f(X),g(Y)也独立。,返回主目录,以上关于二维随机变量的一些概念不难推广到n维r.v的情形.,这一讲,我们由两个事件相互独立的概念引入两个随机变量相互独立的概念.,如果两个随机变量不独立,讨论它们的关系时,除了前面介绍的联合分布和边缘分布外,还有必要考虑条件分布.,关于多维随机变量,定理:设(X1,X2,Xm)和(Y1,Y2,Yn)相互独立,则Xi(i=1,2,m

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