二元随机变量,离散型随机变量分布律
二元随机变量
定义: 设
E 是一个随机实验,样本空间
S={e};设
X=X(e) 和
Y=Y(e) 是定义在
S 上的随机变量,由它们构成的向量
(X,Y) 称为二维随机向量或二元随机变量。
二元离散型随机变量
定义: 若二元随机变量
(X,Y) 全部可能取到的不同值是有限时或可列无线对,则称
(X,Y) 是二元离散型随机变量。
(一)离散型随机变量的联合概率分布律
设
(X,Y) 所有可能取值为
(xi,yj),称
P(X=xi,Y=yj)=Pij,i,j=1,2,⋯ 为二元离散型随机变量
(X,Y) 的联合概率分布律。也可简称
(X,Y) 的分布律。可以用如下图的表格来表示
XY
x1x2⋮xi⋮y1p11p21⋯pi1⋯y2p12p22pi2⋯⋯⋯⋯⋯⋯yjp1jp2jpij⋯⋯⋯⋯⋯⋯
联合分布律的性质
-
pij≥0,
-
i=1∑∞j=1∑∞pij=1
-
P((X,Y)∈D)=(xi,yj)∈D∑pij
其中
pij=P(X=xj,Y=yj),i,j=1,2,⋯
例 1: 一盒子中有 10 件产品,其中 6 件正品 ,4 件次品。从中取 1 件产品检验,不放回,再取 1 件检验。引入如下的随机变量
X 与
Y,
X={0,1,第 1 次取到次品第 1 次取到正品,Y={0,1,第2次取到次品第2次取到正品,
求
(X,Y) 的联合分布律。
解:
(X,Y) 可能的取值数对有:
(0,0),(0,1),(1,0),(1,1).
由乘法公式
P(AB)=P(A)P(B∣A) 得:
P(X=0,Y=0)=P(X=0)P(Y=0∣X=0)=104×93=152
同理得:
P(X=0,Y=1)=104×96=154
P(X=1,Y=0)=106×94=154,P(X=1,Y=1)=106×95=155
XY
0101521541154155
例 2: 设随机变量
X 在 1、2、3、4 四个正数中等可能地取一个值,另外一个随机变量
Y 在
1∼X 中等可能地取一整数值,试求
(X,Y) 的联合概率分布及
X、Y 的分布。
解:
X、Y 的取值情况均为 1,2,3,4;当
i,j=1,⋯,4 时
P(X=i,Y=j)=P(X=i)P(Y=j∣X=i)=⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎧41×i1,41×0,i≥ji<j
联合概率分布律如下:
XY
12341418112116120811211613001211614000161
求
X、Y 分布律
P(X=i)=1/4,i=1,2,3,4.
事件{X=1},⋯,{X=4} 是
{Y=j} 前导事件组,由全概率公式得:
P(Y=j)=i=1∑4P(X=i)P(Y=j∣X=i),j=1,2,3,4.
所以,
X、Y 分布律就是在联合分布律表中横向、纵向相加!
例 3: 袋中有 1 个红球, 2 个黑球,3 个白球,现有放回地取两次,每次取一球,以
X,Y,Z 分别表示两次取球所得的红、黑、白球个数。求:
(1)
P(X=1∣Z=0)
(2)
P(X=1,Z=0)
(3)
(X,Y) 概率分布。
解:
(1) 这一问表示的意思是取到不是白球的前提下,取到 1 个红球的概率,所以:
P(X=1∣Z=0)=31×32+32×31=94
(2)这一问表达的是取出 1 个红球跟 0 个白球的概率,所以:
P(X=1,Z=0)=61×62+62×61=91
这里需要注意两问的区别!
(3)
X,Y 的取值范围均为 0, 1, 2.
P(X=0,Y=0)=63×63=41 2 球均为白球
P(X=0,Y=1)=62×63×2=31 黑白或者白黑
P(X=1,Y=2)=0 这里总数超过 2 个,不符合条件。
P(X=2,Y=0)=61×61=361 两球均为红球
其余情况类似可得!
所以
(X,Y) 的概率分布为:
XY
0120416136113191029100