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第二节 二维离散型随机变量的分布律及性质
若二维随机变量(X, Y)只能取至多可列个值(xi, yj), (i, j=1, 2, … ),则称(X, Y)为二维离散型随机变量。 若二维离散型随机变量(X, Y) 取 (xi, yj)的概率为pij,则 称 P{X=xi, Y= yj,}= pij (i, j=1, 2, … )为二维离散型随 机变量(X, Y)的分布律,或随机变量X与Y的联合分布 律. 可记为 : P{X=xi, Y= yj,}= pij ,(i, j=1, 2, …),
中的概率。如图中阴影部分
对于(x1, y1), (x2, y2)R2, (x1< x2, y1<y2 ),有 P{x1<X x2, y1<yy2 }
=F(x2, y2)-F(x1, y2) - F (x2, y1)+F (x1, y1).
(x1, y2) (x2, y2)
(x1, y1)
(x2, y1)
d
(3)[ f ( x, t )dt ]'
c
c
f ( x, t ) dt x
三、随机变量的相互独立性
定义:若F(x,y)=FX(x)FY(y),则随机变量X与Y独立 定理 1. 设 (X,Y) 是二维连续型随机 变量, X 与 Y 独立的充分必要条件
是:f(x,y)=fX(x)fY(y) (a.e.)
的联合分布函数。 例:随机变量(X,Y)的 ( x, y) 0, otherwise
求:(1)P{X1},(2)F(X,Y)
解: (1) P{ X 1}
y dx e dy 1 e 0 x
1