多维随机变量及其概率分布汇总

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《概率论与数理统计》内容提要及习题详解 第三章 多维随机变量及其概率分布 第 17 页 共 13 页

17 第三章 多维随机变量及其概率分布

【内容提要】

一、二维随机变量及其分布函数

【定义】设(),()XXYY是定义于随机试验E的样本空间上的两个随机变量,则称(,)XY

为二维随机变量,称(,)(),()FxyPXxYy为其联合分布函数,而称:

1()()FxPXx及2()()FyPYy分别为,XY的边缘分布函数。

二维随机变量(,)XY的联合分布函数(,)Fxy具有如下性质:

⑴.非负性: ,xyR,有0(,)1Fxy;

⑵.规范性: ,xyR,有(,)(,)0,(,)1FxFyF;

⑶.单调性: 当()xy或固定不变时,(,)Fxy是()yx或的单增函数;

⑷.右连续性: ,xyR,有(0,0)(,)FxyFxy;

⑸.相容性: ,xyR,有12(,)(),(,)()FxFxFyFy;

⑹.特殊概率: 若1212,xxyy,则

121222122111(,)(,)(,)(,)(,)0PxXxyYyFxyFxyFxyFxy。

二、二维离散型随机变量

1.二维离散型随机变量及其概率分布律

若二维随机变量(,)XY的一切可能取值为离散值2(,)ijxyR,其中,1,2,...ij,且取到这些值的概率(,)(,)0,,1,2,...ijijpxyPXxYyij满足1,(,)1ijijpxy,则称(,)XY为二维离散型随机变量,而称(,),1ijpxyij为其联合概率分布律,记为:

(,)(,),,1,2,...ijXYpxyij。

⑴.,XY的边缘概率分布律:

1211()()(,),()()(,)iiijjiijjiXpxPXxpxyYpyPYypxy;

⑵.,XY的条件概率分布律:

12(,)(,)(),()()()ijijYXjiXYijijijpxypxyYXpyxpxyXxYypxpy;

⑶.XY与的相互独立12,1,(,)()()ijijijpxypxpy恒有。

二维离散型随机变量(,)XY的联合分布律及其边缘分布律也可用下表来表示: 《概率论与数理统计》内容提要及习题详解 第三章 多维随机变量及其概率分布 第 18 页 共 13 页

18 YX 1y 2y ny ()PX

1x 11(,)pxy 12(,)pxy 1(,)npxy 11()px

2x 21(,)pxy 22(,)pxy 2(,)npxy 12()px

mx 1(,)mpxy 2(,)mpxy (,)mnpxy 1()mpx

()PY 21()py 22()py 2()npy 1

设2DR为平面区域,则二维离散型随机变量(,)XY的联合分布函数及其取值落在D内的概率为:

,(,),(,)ijijxxyyFxyPXxYypxy,(,)(,)(,)ijijxyDPXYDpxy。

2.常用二维离散型分布

⑴.三项式分布:设1n为自然数,12120,1pppp为常数,则三项式分布的联合分布律为:

1212!(1)(,)!!()!ijnijnppppPXiYjijnij,其中0,ijijn,

而其边缘分布律、条件分布律为:

1212110!(1)()(1)!!()!ijnijiininjninppppPXiCppijnij,

1212220!(1)()(1)!!()!ijnijjjnjninjnppppPYjCppijnij,

1212(,)()(1)()jjnijniPXiYjPYjXiCppPXi,其中2121011ppp,

2121(,)()(1)()iinijnjPXiYjPXiYjCppPYj,其中1212011ppp。

⑵.二维超几何分布: 设121,,nMMN为自然数,则二维超几何分布的联合分布律为:

1212(,)ijnijMMNMMnNCCCPXiYjC,其中0,ijijn;

而其边缘分布律、条件分布律为:

1212110()ijnijiniMMNMMMNMnnjniNNCCCCCPXiCC, 《概率论与数理统计》内容提要及习题详解 第三章 多维随机变量及其概率分布 第 19 页 共 13 页

19 1212220()ijnijjnjMMNMMMNMnninjNNCCCCCPYjCC,

2121(,)()()jnijMNMMniNMCCPXiYjPYjXiPXiC,

1122(,)()()inijMNMMnjNMCCPXiYjPXiYjPYjC。

⑶.二维Poisson分布: 设12,0为常数,则二维Poisson分布的联合分布律为:

12()12,0!()!(,)0,jijejijijPXiYj若其它,

而其边缘分布律、条件分布律为:

1212()()12120()()!()!!jijijiPXieejiji,

121()121()!()!!jijjjiPYjeejijj,

11(,)()(1)()jjijiPXiYjPYjXiCppPXi,其中111201p,

22(,)()()()!ijPXiYjPXiYjePYjij。

三、二维连续型随机变量

1.二维连续型随机变量及其概率密度函数

若二维随机变量(,)XY的一切可能取值充满了某一平面区域,且存在一个函数(,)0pxy,使其联合分布函数可表为(,),(,)yxFxyPXxYypuvdudv,且(,)1pxydxdy,则称(,)XY为二维连续型随机变量,而称(,)pxy为其联合密度函数,记为(,)(,)XYpxy。

设2DR为平面区域,则二维连续型随机变量(,)XY的联合分布函数、联合密度函数满足:

2(,),(,),(,)xyFFxyPXxYypuvdudvpxyxy,而(,)XY的取值落在D内的概率为(,)(,)DPXYDpxydxdy。

2.常用二维连续型分布 《概率论与数理统计》内容提要及习题详解 第三章 多维随机变量及其概率分布 第 20 页 共 13 页

20 ⑴.均匀()UD: 1,(,)()(,)0,(,)xyDSDpxyxyD若若,其中0()SD平面区域D的面积;

⑵.二维指数分布(,,)er:二维指数分布的联合分布为:

()1,,0(,)0,xyxyrxyeeexyFxy若其它,

()2(1)(1),,0(,)0,xyrxyrxryrexyFpxyxy若其它,

其中12001r,及为常数,而其边缘分布及条件分布为:

1111,0,0()(,),()()0,0,xxexexXFxFxpxFx若若其它其它,

2221,0,0()(,),()()0,0,yyexeyYFyFypyFy若若其它其它,

(1)1(1)(1),,0(,)(,)()0,yrxYXrxryrexypxyYpxyXxpx若其它,

(1)2(1)(1),,0(,)(,)()0,xryXYrxryrexypxyXpxyYypy若其它。

⑶.二维分布: 其联合密度、边缘密度及条件密度分别为(其中,,0均为常数)

11(),0()()(,)(,)0,xyxyeyxXYpxy若其它,

11,0()()(,)0,0xxexXpxpxydyx若若,

12,0()()(,)0,0yyeyYpypxydxy若若, 《概率论与数理统计》内容提要及习题详解 第三章 多维随机变量及其概率分布 第 21 页 共 13 页

21 1()2(),0(,)()(,)()0,xyYXxyeyxpxyXpxyYypy若其它,

1111()(),0(,)()()(,)()0,YXyxyyxpxyYxpxyXxpx若其它。

⑷.二维正态分布221212(,,,,)Nr:二维正态分布的联合密度为:

2211222211221211(,)exp()2()()()2(1)21xxyypxyrrr,

其中121212,,,,,1,,0rRr为常数且而,而其边缘分布及条件分布为:

211211()1()(,)exp22xXpxpxydy,即211(,)XN,

222222()1()(,)exp22yYpypxydx,即222(,)YN,

212211222122()(,)1(,)exp()2(1)2(1)YXyrxpxyYpxyXxpxrr,

即2222121(),(1)YNrxrXx。

四、二维随机变量函数的分布

设(,)XY为二维随机变量,而(,)fxy为连续的确定型函数。

⑴.若(,)XY为离散型随机变量,且(,)(,),1ijXYpxyij,,则(,)ZfXY的分布律为:

(,)()()(,)ijkkkijfxyzZgzPZzpxy;

⑵.若(,)XY为连续型随机变量,且(,)(,)XYpxy,则(,)ZfXY的概率密度函数为:

(,)()()(,)fxyzddZgzPZzpxydxdydzdz;

⑶.若连续型随机变量12,,...,nXXX独立,且具有相同的分布函数为()Fx,将12,,...,nXXX按其取值由小到大的顺序重新排为12nXXX,称12,,,nXXX为12,,...,nXXX的顺序统计量,则第k个顺序统计量kX的分布函数为(其中()()fxFx为kX的密度,1kn):