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积分区域 D u , v u x , v y
fu,v0区域 u ,vu0,v0
v
v
y x, y
Ox u
x, y y
xO
u
v
x
O
u
x, y y
v
O xu
y
x, y
当 x0,y0时,
F x ,yy xfu ,vd u d v
y x 2e(2uv)dudv2 yevdv xe2udu
解 ( X, Y ) 可取值 (0,3) , (1,1) , (2,1) , (3,3)
P{X=0, Y=3} 1 23 1 8
P{X=1,
Y=1}
3 1
1 2
1 2
2
=3/8
P{X=2,
Y=1}
3 2
1 2
2
1 2
=3/8
XY 0 1 2
13 0 18 38 0 38 0
3 0 18
内的概率为 P x 1 X x 2 , y 1 Y y 2 F x 2 , y 2 F x 2 , y 1 F x 1 , y 2 F x 1 , y 1
y
y2X,Yx1 NhomakorabeaO
x2
x
y1
分布 F x ,函 y的 数 性 : 质
1 .F x ,y 是关 x 和 于 y的 变 不 ;量 减
3 . F x , y F x 0 , y , F x , y F x , y 0 .
二、二维离散型随机变量
定义2 如果二维随机变量
X,Y 全部可能取到的不相同
的值是有限对或可列无限多对,
则称 X,Y 是离散型随机变量.
设二维离散型随机变量
X,Y 可能取的值是 xi , y j ,
第三章 多维随机变量及其分布
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
二维随机变量 边缘分布 条件分布 相互独立的随机变量 两个随机变量的函数的分布
第一节 二维随机变量
二维随机变量的分布函数 二维离散型随机变量 二维连续型随机变量 小结
从本讲起，我们开始第三章的学习. 它是第二章内容的推广.
一维随机变量及其分布
00
0
0
1 e 2x 1 e y
当 x0或y0时,
pij 0,i, j 1,2,
pij 1
ij
也可用表格来表示随机变量X和Y 的联合分布律.
YX y1 y2
yj
x 1 x 2 p 1 1 p 2 1 p 1 2 p 2 2
p 1 j p 2 j
x i p i 1 p i2
p ij
例1 把一枚均匀硬币抛掷三次，设X为三次 抛掷中正面出现的次数 ，而 Y 为正面出现次数与 反面出现次数之差的绝对值 , 求 (X ,Y) 的分布律 .
将二维随机变量 X,Y 看成是平面上随机点的 坐标, 那么,分布函数 Fx, y在点 x , y 处的函数值 就是随机点 X,Y 落在下面左图所示的,以点 x , y
为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率.
y
y x, y
Y X,Y
O Xx
x
oXx
x
随机点 X,Y 落在矩形域 [ x 1 x x 2 ,y 1 y y 2 ]
定义1 设 X,Y 是二维
随机变量, 如果对于任意实数
x , y , 二元 函数
一维随机变量 X的分布函数
Fx, y
F (x)P (X x)
PX xY y
x
PX x,Y y
称为二维随机变量 X,Y 的分布函数, 或者称为随机
变量 X 和 Y 的联合分布函数.
分布函数的函数值的几何解释
一般地, 设 E 是一个随机试验,它的样本空间是
S e, 设 X1X1e, X2X2e, ,X nX ne
是定义在 S 上的随机变量,由它们构成的一个 n 维向
量 X 1,X 2, ,X n叫做 n 维随机向量或 n 维随机变
量.
以下重点讨论二维随机变量.
请注意与一维情形的对照 .
一、二维随机变量的分布函数
y
对任意固y定R的
及x1,x2R,当x1 x2
时Fx1, yFx2, y;
x1,y y
x2,y
对任意固x定R的
x1 O
x2 x
及y1,y2R,当y1 y2 X,Y
X,Y
时Fx, y1Fx, y2;
2.0F x,y1,且 对任意 y R ,固 F ,定 y0,的 对任意 x R 固 ,F x, 定 0的 , F , 0, F , 1.
3.设G是xO平 y 面上的 ,则区 有域
PX,YGfx,ydxd; y
G
4 . 在 f (x,y)的连续点 , f (x, y)2F(x, y) xy
例2 设(X,Y)的概率密度是
fx,y 2e(2xy),
0,
x0,y0, 其 它 .
(1) 求分布函数 Fx, y;
(2) 求概率 PYX.
解 (1) F x ,yy xfu ,vd u d v
P{X=3,
Y=0}
1
2
3
1
8.
三、二维连续型随机变量
定义3 对于二维随机变量
X,Y 的分布函数 Fx, y,如果 存在非负的函数 f x, y, 使对于
任意 x , y 有
F x ,yy xfu ,vd u d v
则称 X,Y 是连续型的二维随
机变量 , 函数 f x, y 称为二维
多维随机变量及其分布
由于从二维推广到多维一般无实质性的 困难，我们重点讨论二维随机变量 .
到现在为止，我们只讨论了一维r.v及其分布. 但有些随机现象用一个随机变量来描述还不够，而 需要用几个随机变量来描述.
在打靶时,命中点的位置是由一 对r .v (两个坐标)（X，Y）来确定的.
飞机的重心在空中的位置是由三个 r .v (三个坐标)（X，Y，Z）来确定的等 等.
随机变量（X,Y )的概率密度 ,或 称为随机变量 X 和 Y 的联合概 率密度.
一维随机变量X
连续型
Fx x
ftdt
x
X的概率密度函数
fx x R
f (x)0
f (x)dx1
（X,Y）的概率密度的性质
1 .fx ,y 0 ;
2. fx,yd x d y1 ;
R2
f x,ydxdy1;
i,j1,2, ,记
P(Xxi,Yyj)pi,j
i,j1,2,
一维随机变量X 离散型
X 的分布律
P(Xxk)pk,
k=1,2, …
pk 0, k=1,2, …
pk1 k
称之为二维离散型随机变量 X,Y 的分布律,
或随机变量X和Y 的联合分布律.
二维离散型随机变量 X,Y 的分布律具有性质
