概率论与数理统计——二元均匀和正态分布

1、二元均匀分布

     若二元随机变量 的概率密度在平面上的一个有界区域 D内是常数,而在其余地方取值为零,称(X,Y) 在上 D 服从均匀分布。    设   f(x,y)= \left\{\begin{matrix}1/A,(x,y)\in D \\ 0,other \end{matrix}\right. 其中A为区域D的面积。

     \because 1=\int _{-\infty}^{+\infty}\int _{-\infty}^{+\infty}f(x,y)dxdy=\underset{D}{\int\int}\frac{1}{A}dxdy\Rightarrow A=\underset{D}{\int\int}dxdy

2、二元正态分布

3、随机变量的独立性

(1)独立性定义:

       设F(x,y)是二元随机变量(X,Y)的分布函数,F_{Y}(y) 是Y的边际分布函数,若对所有x,y有:

                 P(X\leq x,y\leq y)=P(X\leq x)P(Y\leq y)  即  F(x,y)=F_{X}(x)F_{Y}(y) 

       称随机变量x,y相互独立。

(2)独立性等价判断:

  • 离散型:用分布律判断。对一切i,j都成立 P_{ij}=P_{i*}P_{*j} 即  F(X=x_{i},Y=y_{j})=P(X=x_{i})P(Y=y_{j})
  • 连续型:用密度函数判断。对在平面的点(x,y)几乎处处成立 F(x,y)=F_{X}(x)F_{Y}(y) .

(3)实例及结论

     

(4)一般n元随机变量的一些概念和结果

       

       

      

       

       

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