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文档简介
3 3两个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 多维随机变量函数的分布是概率论中重要而复杂的问题 本节只讨论几个特殊的分布 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Y g X1 X2 Xn 的分布 一 离散型分布的情形 解 所以Z X Y的分布律为 Z 2X Y的分布律 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 依题意 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X和Y相互独立 X B n1 p Y B n2 p 求Z X Y的分布 回忆第二章对服从二项分布的随机变量所作的直观解释 我们给出不需要计算的另一种证法 同样 Y是在n2次独立重复试验中事件A出现的次数 每次试验中A出现的概率为p 若X B n1 p 则X是在n1次独立重复试验中事件A出现的次数 每次试验中A出现的概率都为p 故Z X Y是在n1 n2次独立重复试验中事件A出现的次数 每次试验中A出现的概率为p 于是Z是以 n1 n2 p 为参数的二项随机变量 即Z B n1 n2 p 例2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 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 于是 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 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 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 例4设随机变量 X Y 的联合分布律为 求U max X Y 的分布律 解 U max X Y 的分布律为 又由于X和Y相互独立 于是得到M max X Y 的分布函数为 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 即有FM z FX z FY z 类似地 可得N min X Y 的分布函数是 下面进行推广 即有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 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 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 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 例5设系统L由两个独立的子系统联接而成 联接方式为 1 串联 2 并联 3 备用 设寿命分别为X Y且知他们的密度函数为 其中且 试就上面三种方式写出L的寿命Z的概率密度 解 1 串联Z min
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