边缘分布
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边缘分布律怎么求在概率论与数理统计中,边缘分布律(marginal distribution)是指在多维随机变量中,将其中几个变量固定,得到的某一个变量的概率分布。
对于一个具有两个或多个随机变量的概率分布,我们通常关注某一个或几个变量的概率分布情况。
而边缘分布律可以帮助我们实现这一点。
边缘分布律的求解方法取决于问题的具体情况。
下面我们将介绍两种常见的方法:离散型变量和连续型变量的求解方法。
1. 离散型变量的边缘分布律的求解方法:假设有两个离散型随机变量X和Y,它们的联合概率分布律为P(X=x, Y=y)。
要求X的边缘分布律,我们需要将Y变量固定,然后对所有可能取值求和,即:P(X=x) = Σ P(X=x, Y=y)其中Σ 表示对Y的所有可能取值求和。
2. 连续型变量的边缘分布律的求解方法:假设有两个连续型随机变量X和Y,它们的联合概率密度函数为f(x, y)。
要求X的边缘分布律,我们需要将Y变量固定,然后对X进行积分,即:fX(x) = ∫ f(x, y) dy其中∫ 表示对Y的所有取值进行积分。
需要注意的是,在求解边缘分布律时,我们需要考虑变量的范围。
如果X和Y的范围是有限的,那么在将变量固定时,需要限定积分或求和的范围。
此外,边缘分布律还可以通过累积分布函数(CDF)求得。
对于离散型变量,边缘分布律可以通过对联合分布函数求偏导得到。
对于连续型变量,边缘分布律可以通过对联合概率密度函数求偏导得到。
总之,边缘分布律是概率论与数理统计中的一个重要概念,可以帮助我们研究多维随机变量的概率分布。
根据变量的类型(离散型或连续型),我们可以选择不同的方法来求解边缘分布律。
无论是离散型还是连续型变量,求解边缘分布律都需要将其他变量固定,然后对概率分布进行求和或积分。
掌握求解边缘分布律的方法,对于我们研究随机变量的概率分布具有重要的意义。
边缘分布分析边缘分布分析是一种统计学方法,用于研究两个或多个变量之间的关系。
通过分析变量的边缘分布,我们可以了解到各个变量的分布特征以及它们之间的关联程度。
本文将介绍边缘分布分析的基本概念、应用场景,以及常用的分析方法。
一、边缘分布分析的基本概念边缘分布是指在多个变量的联合分布中,某个或某些变量的分布。
在边缘分布分析中,我们通常关注某个变量在其他变量固定条件下的分布情况。
例如,我们可以研究在不同年龄段的人群中,BMI指数的分布情况,进而了解不同年龄段人群的身体健康状况。
边缘分布分析可以帮助我们发现变量之间的关系,判断是否存在相关性。
通过观察和比较不同边缘分布的差异,我们可以得出一些初步的结论,进而指导更深入的研究。
二、边缘分布分析的应用场景1.市场调研在市场调研中,我们常常需要分析不同群体的消费行为。
通过对各个群体的边缘分布进行比较,我们可以了解到不同群体的消费水平、消费偏好等信息,为企业制定精准的市场策略提供依据。
2.医学研究在医学研究中,边缘分布分析可以帮助我们了解不同人群的疾病患病率、生活习惯对健康的影响等。
通过比较不同边缘分布的差异,可以提供预防、干预疾病的建议和方向。
3.社会调查社会学研究中,边缘分布分析可以帮助我们了解不同人群在教育水平、职业选择、婚姻状况等方面的差异。
通过分析这些差异,我们可以更好地理解社会的结构和变化。
三、边缘分布分析的方法1.直方图直方图是一种常用的边缘分布展示方法。
通过将数据划分为不同的区间,并统计每个区间内的观测值数量,可以直观地展示变量的分布情况。
2.箱型图箱型图可以展示出边缘分布的中位数、四分位数、异常值等信息。
通过比较不同变量的箱型图,可以观察到它们的分布特征和差异。
3.密度图密度图可以更加平滑地展示边缘分布的概率密度,帮助我们了解变量的分布形态和峰值位置。
4.相关系数相关系数是衡量两个变量之间关联程度的指标。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
边缘分布律摘要:边缘分布律是概率论和统计学中的一个重要概念,用于描述多维随机变量中各个维度的分布情况。
本文将介绍边缘分布律的定义、性质以及应用,并举例说明其在实际问题中的应用。
1. 引言在概率论和统计学中,边缘分布律是研究多维随机变量的重要工具。
多维随机变量是指具有两个或更多维度的随机变量。
通过研究各个维度上的分布情况,我们可以更好地理解随机变量之间的关系以及它们对整体随机过程的影响。
2. 边缘分布律的定义设有一个二维随机变量(X,Y),其边缘分布函数分别为F(x)和G(y)。
那么X的边缘分布律可以定义为P(X=x),表示随机变量X等于x的概率。
类似地,Y的边缘分布律可以定义为P(Y=y)。
边缘分布律可以通过边缘分布函数来推导得到。
3. 边缘分布律的性质边缘分布律具有以下性质:(1) 非负性:边缘分布律是非负的,即P(X=x)和P(Y=y)大于等于零。
(2) 归一性:边缘分布律的和等于1,即∑P(X=x)=1和∑P(Y=y)=1。
(3) 独立性:如果X和Y是相互独立的,那么X的边缘分布律和Y的边缘分布律也是相互独立的。
这些性质使得边缘分布律成为研究多维随机变量的重要工具,可以用于计算随机变量的期望、方差等统计量。
4. 边缘分布律的应用边缘分布律在实际问题中有广泛的应用。
在金融领域中,我们经常需要分析多个金融指标之间的关系,如股票价格与利率之间的关系。
通过计算这些指标的边缘分布律,可以更好地理解它们各自的走势以及它们之间的相关性。
另一个应用领域是医学研究。
我们经常需要研究多种因素对人体健康的影响,如饮食习惯、运动量和遗传因素等。
通过分析这些因素的边缘分布律,可以更好地理解它们对健康状况的影响程度,从而为制定健康政策和预防措施提供科学依据。
此外,边缘分布律还可以应用于气候模拟、经济预测等领域。
通过分析多个变量的边缘分布律,可以为决策者提供更准确的信息,从而做出更合理的决策。
5. 示例应用为了更好地理解边缘分布律的应用,我们举一个简单的例子。
11.边缘分布【教学内容】:高等教育出版社浙江大学盛骤,谢式千,潘承毅编的《概率论与数理统计》 第三章第§2边缘分布【教材分析】:前一节我们已经研究了二维随机变量的一些有关概念、性质和计算,二维联合分布函数(二维联合分布律,二维联合密度函数也一样)含有丰富的信息,如每个分量的分布,即边缘分布等。
本节的目的是将这些信息从联合分布中挖掘出来,主要从离散型随机变量出发讨论边缘分布。
【学情分析】: 1、知识经验分析学生已经学习了一维随机变量的分布函数、分布律、概率密度函数的概念、性质和相应的计算。
已经有了一定的理论基础和计算技能。
2、学习能力分析学生虽然具备一定的基础知识,但解决问题的能力不高,知识没有融会贯通。
【教学目标】: 1、知识与技能理解并掌握边缘分布的概念,能熟练求解随机变量的边缘分布函数和边缘分布律。
2、过程与方法根据本节课的知识特点和学生的认知水平,教学中采用类比的方法,讲、将一维随机变量的相关知识引入课题,层层设问,经过思考交流、概括归纳,得到边缘分布的概念,使学生对问题的理解从感性认识上升到理性认识。
3、情感态度与价值观培养学生学习数学的良好思维习惯和兴趣,加深学生对从特殊到一般的思想认知规律的认识,树立学生善于创新发现的思维品质. 【教学重点、难点】:重点:理解二维随机变量(,)X Y 关于X Y 和的边缘分布函数和边缘分布律的概念。
并会求随机变量的边缘分布律。
难点:求离散型型随机变量的边缘分布律。
【教学方法】:讲授法 启发式教学法 【教学课时】:1个课时 【教学过程】:一、 问题引入(复习)第二章中我们已经学习了随机变量的分布(分布函数、分布律和概率密度)。
定义1 设X 是一个随机变量, x 是任意实数,函数)()()(+∞<<-∞≤=x x X P x F 称为X 的分布函数。
有时记作)(~x F X 或)(x F X 。
定义2 一般,设离散型随机变量X 的分布律为(),1,2,.....k k P X x p k ===定义3 如果对于随机变量X 的分布函数)(x F ,存在非负可积函数)(x f ,使得对于任意实数x 有.)(}{)(⎰∞-=≤=xdt t f x X P x F则称X 为连续型随机变量, 称)(x f 为X 的概率密度函数,简称为概率密度或密度函数。
【设计意图】:通过复习一维随机变量的分布,加深学生对一维随机变量和它的分布的理解,将二维随机变量的分布转化成一维的情形研究,进而得到边缘分布。
二、边缘分布函数(,)(,),(,){,}.,{}{,}(,)(,).F x y X Y F x y P X x Y y y P X x P X x Y F x X Y X =≤≤→∞≤=≤<∞=∞定义 设为随机变量的分布函数则令称为随机变量关于的边缘分布函数()(,).X F x F x =∞记为 ,x →∞同理令()(,){,}{}Y F y F y P X Y y P Y y =∞=<∞≤=≤为随机变量 ( X ,Y )关于Y 的边缘分布函数。
在三维随机变量(,,)X Y Z 的联合分布函数(,,)F x y z 中,用类似的方法可得到更多的边缘分布函数。
例1 设二维随机变量(,)X Y 的联合分布函数为1,0,0,(,)0,x y x y xy e e e x y F x y λ-----⎧--+>>=⎨⎩其他这个分布被称为二维指数分布,求其边缘分布。
解 :由联合分布函数(,)F x y 容易X Y 与的边缘分布函数1,0,()(,)0,x X e x F x F x -⎧->=∞=⎨⎩其他,1,0,()(,)0,y Y e y F x F y -⎧->=∞=⎨⎩其他注 X 与Y 的边缘分布都是一维指数分布,且与参数0λ>无关。
不同的0λ>对应不同的二维指数分布,但它们的两个边缘分布不变,这说明边缘分布不能唯一确定联合分布, 而由由联合分布可以确定边际分布。
【设计意图】:通过这个例子,让学生掌握边缘分布函数概念和解法,进一步理解边缘分布不能唯一确定联合分布,而由由联合分布可以确定边际分布。
因为1()(,).i X ijx x j F x F x p+∞≤==∞=∑∑所以有11(,){,},,1,2,.{},1,2,,{},1,2,,(1,2,)(1,2,)(,).i j ij i ij i j j ij j i i j X Y P X x Y y p i j p p P X x i p p P Y y j p i p j X Y X Y ∞•=∞•=••==============∑∑定义 设二维离散型随机变量的联合分布律为记分别称和为关于和关于的边缘分布律【设计意图】:由离散型随机变量的分布函数和分布律的关系进一步加深对边缘分布律的概念的理解。
例2 已知下列分布律求其边缘分布律解:【设计意图】:通过这个例子,让学生加深对边缘分布律的理解,再一次强调由联合分XY112421242124264201布可以确定边际分布;但由边际分布一般不能确定联合分布。
三、连续型随机变量的边缘分布(,),(,),()(,)[(,)d ]d ,()(,)d ,(,)xX X X Y f x y F x F x f x y y x f x f x y y X Y X ∞-∞-∞∞-∞=∞==⎰⎰⎰定义 对于连续型随机变量设它的概率密度为由于记称其为随机变量关于的边缘概率密度。
同理可得Y 的边缘分布函数()(,)(,)d d ,yY F y F y f x y x y +∞-∞-∞=∞=⎰⎰()Y 关于的边缘概率密度:()(,)d .Y f y f x y x +∞-∞=⎰【设计意图】:通由分布函数和概率密度函数的关系,给出连续型随机变量的边缘概率密度。
26,,(,)0,.(),().X Y X Y x y x f x y f x f y ⎧≤≤=⎨⎩例3 设随机变量和具有联合概率密度其他求边缘概率密度解:()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰,01,x ≤≤当时22()(,)d 6d 6().xX xf x f x y y y x x +∞-∞===-⎰⎰01,x x <>当或时()(,)d 0.X f x f x y y +∞-∞==⎰26(),01,()0,.X x x x f x ⎧-≤≤=⎨⎩因而得其他01,y ≤≤当时()(,)d ).Y yf y f x y x x y +∞-∞===⎰01,y y <>当或时()(,)d 0.Y f y f x y x +∞-∞==⎰),01,()0,.Y y y f y ⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩得其他【设计意图】:通过这个例子,理解连续型随机变量的边缘概率密度的概念和计算方法。
.四、思考与提问:边缘分布均为正态分布的随机变量,其联合分布一定是二维正态分布吗?五、内容小结()(,)(,)d d .xX F x F x f x y y x +∞-∞-∞=∞=⎰⎰()(,)d X f x f x y y ∞-∞=⎰()(,)(,)d d yY F x F y f x y x y +∞-∞-∞=∞=⎰⎰,()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰由联合分布可以确定边际分布;但由边际分布一般不能确定联合分布。
六、课外作业:P85: 7 , 8 , 9, 10七、板书设计边缘分布一、问题引入(复习)定义1 设X 是一个随机变量, x 是任意实数,函数 )()()(+∞<<-∞≤=x x X P x F 称为X 的分布函数。
有时记作)(~x F X 或)(x F X 。
定义 2 一般,设离散型随机变量X 的分布律为(),1,2,.....k k P X x p k ===定义 3 如果对于随机变量X 的分布函数)(x F ,存在非负可积函数)(x f ,使得对于任意实数x 有 .)(}{)(⎰∞-=≤=xdt t f x X P x F则称X 为连续型随机变量, 称)(x f 为X 的概率密度函数,简称为概率密度或密度函数。
二、边缘分布函数(,)(,),(,){,}.,{}{,}(,)(,).F x y X Y F x y P X x Y y y P X x P X x Y F x X Y X =≤≤→∞≤=≤<∞=∞定义 设为随机变量的分布函数则令称为随机变量关于的边缘分布函数()(,).X F x F x =∞记为,x →∞同理令()(,){,}{}Y F y F y P X Y y P Y y =∞=<∞≤=≤为随机变量 ( X ,Y )关于Y 的边缘分布函数。
例1 设二维随机变量(,)X Y 的联合分布函数为1,0,0,(,)0,x y x y xy e e e x y F x y λ-----⎧--+>>=⎨⎩其他这个分布被称为二维指数分布,求其边缘分布。
11(,){,},,1,2,.{},1,2,,{},1,2,,(1,2,)(1,2,)(,).i j ij i ij i j j ij j i i j X Y P X x Y y p i j p p P X x i p p P Y y j p i p j X Y X Y ∞•=∞•=••==============∑∑定义 设二维离散型随机变量的联合分布律为记分别称和为关于和关于的边缘分布律例2 已知下列分布律求其边缘分布律三、连续型随机变量的边缘分布X Y112421242124264201(,),(,),()(,)[(,)d ]d ,()(,)d ,(,)xX X X Y f x y F x F x f x y y x f x f x y y X Y X ∞-∞-∞∞-∞=∞==⎰⎰⎰定义 对于连续型随机变量设它的概率密度为由于记称其为随机变量关于的边缘概率密度。
同理可得Y 的边缘分布函数()(,)(,)d d ,yY F y F y f x y x y +∞-∞-∞=∞=⎰⎰()Y 关于的边缘概率密度:()(,)d .Y f y f x y x +∞-∞=⎰26,,(,)0,.(),().X Y X Y x y x f x y f x f y ⎧≤≤=⎨⎩例4 设随机变量和具有联合概率密度其他求边缘概率密度。