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文档简介

连续型随机变量的条件分布和

随机变量之间的独立1

内容复习二维随机变量的边缘分布函数离散型随机变量的边缘分布联合分布可以唯一确定边缘分布但边缘分布却不能唯一确定联合分布连续型随机变量边缘分布函数与边缘密度函数35即即6设已知二维离散型随机变量(X,Y)的概率分布若则称为在X=xi

的条件下，Y的条件分布律二维离散型随机变量的条件分布律7xy-yyy设9xy-yy10定义若f(x,y)在点(x,y)连续，fY(y)在点y处连续且fY(y)>0,则称为Y=y

的条件下X

的条件分布函数，记作称为Y=y

的条件下X

的条件概率密度函数，记作11注意：对于每一fY(y)>0的y处，只要符合定义的条件，都能定义相应的函数.是y的函数,x

是常数,对于每一fX(x)>0的x处，只要符合定义的条件，都能定义相应的函数.是x的函数,y

是常数,

类似于乘法公式：13类似于全概率公式类似于Bayes公式14例1设求解y=x1115例2

已知求17解y=x11当fX(x)>0时，即0<x<1时，当fX(x)=0时，f(x,y)=0故18x+y=11y=x10.5y=x110.519§3.3随机变量的独立性——将事件的独立性推广到随机变量定义设(X,Y)为二维随机变量，若对于任何则称随机变量X

和Y相互独立

两个随机变量的相互独立性实数

x,y都有21由定义可知二维随机变量(X,Y)相互独立22二维离散型随机变量(X,Y)相互独立即二维连续型随机变量(X,Y)相互独立二维连续型随机变量(X,Y)相互独立二维随机变量(X,Y)相互独立,则边缘分布完全确定联合分布23故将代入即得25例3

已知(X,Y)的联合概率密度为(1)(2)讨论X,Y是否独立？26判断连续型二维随机变量相互独立的

两个重要结论

设f(x,y)是连续型二维随机变量(X,Y)的联合密度函数，r(x),g(y)为非负可积函数，且则(X,Y)相互独立且29利用此结果，不需计算即可得出(1)中的随机变量X与Y是相互独立的.再如，服从矩形域{(x,y)|a<x<b,c<y<d}上的均匀分布的二维随机变量(X,Y),X,Y是相互独立的.30若则X,Y是相互独立的.且其边缘分布为31

设X,Y为相互独立的随机变量，u(x),v(y)为连续函数,则U=u(X),V=v(Y)也相互独立.例如，若X,Y为相互独立的随机变量则aX+b,cY+d也相互独立；X2,Y2也相互独立；32随机变量相互独立的概念可以推广到n

维随机变量若则称随机变量X

1,X

2,,X

n

相互独立33

若两个随机变量相互独立,且又有相同的分布,不能说这两个随机变量相等.

如XP-110.50.5YP-110.50.5X,Y相互独立，则X-11-110.250.25Ypij0.25

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