2022年随机向量及其分布教案 .pdf
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1、1 第三章随机向量及其分布一教学目标及基本要求(1)了解二维随机变量概念及其联合分布函数概念和性质,了解二维离散型和连续型随机变量定义及其概率分布和性质,了解二维均匀分布和正态分布。(2)会用联合概率分布计算有关事件的概率,会求边缘分布。(3)掌握随机变量独立性的概念,掌握运用随机变量的独立性进行概率计算。(4)会求两个独立随机变量的简单函数(如函数 X+Y, max(X, Y), min(X, Y)的分布。二教学内容二维随机变量二维随机变量及其分布, 离散型随机变量及其分布律、 连续型随机变量及其密度函数、它们的性质、n 维随机变量边缘分布边缘分布律、边缘密度函数条件分布相互独立的随机变量两
2、个变量的独立性, n 个变量的独立性二维随机变量的函数的分布已知(X,Y) 的分布率 pij或密度函数( ,)x y, 求(,)Zf X Y的分布律或密度函数( )Zz。特别如函数形式:,max(,),min(, )ZXY ZX YZX Y。三本章教学内容的重点和难点a)二维随机变量的分布函数及性质,与一维情形比较有哪些不同之处;b)边缘密度函数的计算公式:( )( , )Xxx y dy的运用,特别是积分限的确定和变量 x 的取值范围的讨论;名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - -
3、- 第 1 页,共 47 页 - - - - - - - - - 2 c)随机变量独立性的判定条件以及应用独立性简化计算,如由边缘分布律或密度函数可以确定联合分布律或联合密度函数;d)推导 ZXY的密度函数的卷积公式:( )( ,)XYtx tx dx,正确使用卷积公式;e)在 X,Y独立性的条件下, 推导max(,),min(,)ZX YZX Y的密度函数,注意它们在可靠性方面的应用。四教学过程中应注意的问题a)注意联合分布函数能决定任意随机变量X 或 Y的分布(边缘分布),反之则不能确定 (X,Y)的联合分布,由正态分布可以说明;b)在判断两个随机变量是否独立过程中,如果存在某点00(,)
4、xy,使得:0000(,)() ()P Xx YyP XxP Yy或0000(,)()()XYxyxy,则称变量 X与 Y不独立;c)一般计算概率使用如下公式:( , )(,)( , )x yGPX YGx y dxdy,注意二重积分运算知识点的复习。d)二维均匀分布的密度函数的具体表达形式。五思考题和习题思考题: 1. 由随机变量,X Y的边缘分布能否决定它们的联合分布? 2. 条件分布是否可以由条件概率公式推导? 3. 事件的独立性与随机变量的独立性是否一致? 4如何利用随机变量之间的独立性去简化概率计算,试举例说明。3.1 二维随机向量及其联合分布函数一、随机向量的概念定义3-1设随机试
5、验的样本空间为,对每一个,有确定的两个实数,XY与之对应,则称YX,为 二维随机向量,简记为),(YX。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 47 页 - - - - - - - - - 3 在定义 3-1 中要注意X和Y是定义在同一个样本空间上的两个随机变量。例如,有五件产品,其中两件是次品(用21,aa表示),三件是正品(用123,b b b表示)。从中依次不放回地任意取出两件,此时随机试验的样本空间为1211121321222312132321112131
6、122232213132(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,)(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,),(,)a aa ba ba ba ba ba bb bb bb baab ab ab ab ab ab ab bb bb b,我们将中的样本点依次记为1220,。定义随机变量XY和如下:0,1X如果第一次取出的是正品,如果第一次取出的是次品 , 0,1Y如果第二次取出的是正品,如果第二次取出的是次品,在一次随机试验中,若出现了样本点13(,)a b(即4) ,则44()1, ()0XY;若出现了样本点31(,)b a(即1
7、4) ,则1414()0,()1XY等等。注意XY和都是定义在上的,对中的每一个样本点,XY和都有一个数与此样本点对应。现在约定:对于二维随机向量),(YX,事件iiyYxX,表示事件ixX与jyY的交,其中ixX和iyY均是样本空间的子集。同样,事件yYxX,表示事件xX与事件yY的交。二、随机向量的联合分布函数定义 3-2设),(YX是一个二维随机向量,x, y 是两个任意实数,则称二元函数2( , )(,),( , )F x yP Xx Yyx yR为),(YX的联合分布函数(joint distribution function) 。与一维的情形类似,掌握了联合分布函数也就掌握了二维随
8、机变量的统计规律。联合分布函数),(yxF具有下列五条基本性质:(1)20( ,)1,( ,)F x yx yR;(2)),(yxF对每个自变量都是单调非降的;(3)对一切实数x和y,则有(, )( ,)0,(,)1FyF xF;(4)),(yxF对每个自变量都是右连续的,即(0, )( ,),( ,0)( ,)F xyF x yF x yF x y;名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页,共 47 页 - - - - - - - - - 4 (5)对一切实数2121
9、,yyxx,有0),(),(),(),(11122122yxFyxFyxFyxF。图 3-1 图 3-2 证明( 1)- (4) ,类似一维随机变量分布函数的四条基本性质,下面我们只证(5) 。由定义 3-2 知,),(),(yYxXPyxF是(X,Y)落在区域D内的概率,见图3-1 ,则1212(,)P xXxyYy122121(,)(,)P xXx YyP xXx Yy2212(,)(,)P Xx YyP Xx Yy2111(,)(,)P Xx YyP Xx Yy22122111(,),F xyF xyF xyF x y,这是用),(yxF来计算),(YX落在矩形区域1212( , ) |
10、,x yxXxyYy概率的公式,见图3-2 ,再由概率的非负性,即知(5)成立。任何一个联合分布函数),(yxF一定具有以上五条基本性质;反之,任何具有以上五条基本性质的二元函数),(yxF必可作为某一二维随机向量),(YX的联合分布函数。三、随机向量的边际分布函数由于联合分布函数),(yxF全面描述了随机向量),(YX的统计规律,显然由),(YX的联合分布函数),(yxF,我们可以得到随机变量X和Y各自的分布函数。即)()(xXPxFX),(xXP),(YxXP),(xF,其中),(lim),(yxFxFy. 同样),()(yFyFY,其中),(lim),(yxFyFx。名师资料总结 - -
11、 -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页,共 47 页 - - - - - - - - - 5 我 们 把)(),(yFxFYX分 别 称 为),(YX关 于X,Y的 边 际 分 布 函 数 ( marginal distribution function)或 边际分布函数 。我们经常讨论的随机变量有两种类型:离散型和连续型。3.2 二维离散型随机向量一、二维离散型随机向量的联合概率分布定义3-3若二维随机向量),(YX的所有可能取值是有限对或可列无限多对,则称),(YX为二维离散型随机向
12、量( 2-dimensional discrete random vector) 。定义 3-4 设),(YX的所有可能取值为(,),1,1, ,ijx yimjn,则称,1,1, ,.ijijpP Xx Yyimjn为二维离散型随机向量),(YX的联合概率分布 ( joint probability distribution) ,也常用表格列出 , 见表 3-1. Y X 2yny1x11p12pnp12xmx21p22pnp21mp2mpmnp联合概率分布完整地描述了离散型随机向量的统计规律。联合概率分布具有下列两条基本性质:(1),1,1,0njmipij;(2)111ijijp。证明(
13、 1)显然;1y表 3-1 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页,共 47 页 - - - - - - - - - 6 (2)由于11,ijjiyYxX,再由概率的可列可加性知,11,ijijPXxYyjiijyYxXP,111)(11Ppijij,即111ijijp。联合概率分布一定具有以上二条基本性质。反之,若一串),1,1(njmipij具有以上二个性质,则),1,1(njmipij一定可作为某一二维离散型随机向量的联合概率分布。下面举例说明如何求二维离散型随
14、机向量的联合概率分布。例 3-1箱子里装有a件正品和b件次品。每次从箱子中任取一件产品,共取两次。设随机变量X和Y的定义如下:0,1X如果第一次取出的是正品,如果第一次取出的是次品 , 0,1Y如果第二次取出的是正品,如果第二次取出的是次品 , (1)第一次取出的产品仍放回去;(2)第一次取出的产品不放回去。在上述两种情况下分别求出二维随机向量),(YX的联合概率分布。解 (1)X:0,1,Y:0,1 )00()0()0,0(XYPXPYXPbaabaa22)(baa , )01()0() 1, 0(XYPXPYXPbabbaa2)(baab , 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 -
15、- - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页,共 47 页 - - - - - - - - - 7 ) 10()1()0, 1(XYPXPYXPbaabab2)(baba , ) 11() 1() 1, 1(XYPXPYXPbabbab22)(bab , 即联合概率分布为(见表 3-2) Y X 0 1 0 22baa2baab1 2baba,22bab(2)X:0,1,Y:0,1 )00()0()0, 0(XYPXPYXP11baabaa11babaaa , )01()0() 1, 0(XYPXPYXP1babbaa
16、1babaab , ) 10()1()0, 1(XYPXPYXP1baabab1bababa , )11() 1() 1, 1(XYPXPYXP1111bababbbabbab , 即联合概率分布为(见表 3-3) Y X 0 1 表 3-2 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页,共 47 页 - - - - - - - - - 8 0 11babaaa1babaab1 1bababa,)1()1(bababb例 3-2掷两枚骰子,第一枚骰子出现的点数记为X,两枚骰
17、子最大点数记为Y,求),(YX的联合概率分布。解X所有可能取值为1,2, 6,Y所有可能取值为1,2, 6。当ji时,iXjYPiXPjYiXP)(),(0061,当ji时,iXjYPiXPjYiXP)(),(36661ii,当ji时 ,iXjYPiXPjYiXP)(),(3616161,其中,1,2,6i j,即),(YX的联合概率分布为( 见表 3-4) Y X 1 2 3 4 5 6 1 3613613613613613612 0 3623613613613613 0 0 3633613613614 0 0 0 364361361表 3-3 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 -
18、- - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页,共 47 页 - - - - - - - - - 9 5 0 0 0 0 3653616 0 0 0 0 0 366二、二维离散型随机向量的边际概率分布由于),(YX的联合概率分布全面地描述了二维离散型随机向量),(YX的统计规律,因此,当),(YX的联合概率分布已知时,我们就可以求出随机变量X和Y的概率分布。具体地说,已知),(YX的联合概率分布为,1,1, ,.ijijpP Xx Yyimjn,则X的概率分布为iixXPxXP1jjiyYxXP1jjiyYxXPjijy
19、YxXP1jijyYxXP,1, 1,1mipjij,同理可求得Y的概率分布为, 1,1njpyYPiijj。我们记?1jijipp,?1iijjpp。所以,X的概率分布为, 1,mipi?,Y的概率分布为, 1,njpj?。定义 3-5我们将二维离散型随机向量),(YX中X(或Y)的概率分布称为),(YX关于表 3-4 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页,共 47 页 - - - - - - - - - 10 X(或Y)的边际概率分布 (marginal pro
20、bability distribution)或边际概率分布 。我们也可以直接将两个边际概率分布写在),(YX的联合概率分布表中( 见表 3-5) :Y X 1y2yny?ip1x11p12pnp1?1p2x21p22pnp2?2pmx1mp2mpmnp?mpjp?1?p2?pnp?1 例如,例3-1 中联合概率分布的的两个边际概率分布分别为( 见表 3-6 、表 3-7) (1)Y X 0 1 ?ip0 22)(baa2)(baabbaa1 2)(baba22)(babbabjp?baabab1 (2)Y X 0 1 ?ip0 (1)()1a aabab1)(babaabbaa1 )1)(ba
21、baba1)()1(bababbbabjp?baabab1 表 3-5 表 3-6 表 3-7 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 10 页,共 47 页 - - - - - - - - - 11 从上述表 3-6 和表 3-7 中我们还可以发现, (1) 、 (2)两者有完全相同的边际概率分布,而联合概率分布却是不相同的。由此可知,由边际概率分布并不能唯一地确定联合概率分布。事实上,),(YX的联合概率分布还包含有X与Y之间的相互关系的信息,它是边际概率分布所不能提供的
22、。因而对单个随机变量X与Y的研究并不能代替对二维随机向量),(YX整体的研究。*三、二维离散型随机向量的条件概率分布当同时考察两个随机变量时,常常需要考虑: 已知一个随机变量取得某值的情况下,另一个随机变量取值的条件概率。考虑二维离散型随机向量(, )X Y,设它的联合概率分布为(,),1,2,1,2, ,ijijP Xx Yypimjn它们的边际概率分布分别为1(),1,2,iijijP Xxppim?1(),1,2, ,jijjiP Yyppjn?。定义 3-6若对固定的j,()0jjP Yyp?,则在已知jYy的条件下,X取各可能值的条件概率(,)(),1,2,()ijijijjjP X
23、x YypP Xx YyimP Yyp?称为在jYy的条件下X的条件概率分布(conditional probability distribution) 。类似地,若对固定的i,()0,iiP Xxp?则在已知iXx的条件下,Y取各可能值的条件概率(,)(),1,2, ,()ijijjiiiP Xx YypP Yy XxjnP Xxp?称为在iXx的条件下Y的条件概率分布 。注:对固定的j,条件概率分布()ijP Xx Yy仍然是概率分布,满足概率分布的一切性质。例如(1)()0 ,1,2,ijP Xx Yyim; (2)1()1ijiP Xx Yy。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载
24、- - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 11 页,共 47 页 - - - - - - - - - 12 例 3-3设二维随机向量(, )X Y的联合概率分布为( 见表 3-8) YX1 2 3 1 29911812 311619求( 1)在2Y的条件下,X的条件概率分布;(2)在1X的条件下,Y的条件概率分布。解(1)2115(2),9618pP Y?122129(12),5518pP XYp222136(22)5518pP XYp。在2Y的条件下,X的条件概率分布为2,15(2)3,25iP Xi Yi。同样,也
25、可以分别求出在13YY和的条件下,X的条件概率分布。(2)12117(1),991818pP X?111249(11),7718pP YXp?121129(21),7718pP YXp?1311118(31)7718pP YXp?。在1X的条件下,Y的条件概率分布为表 3-8 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 12 页,共 47 页 - - - - - - - - - 13 4,172(1),271,37jP Yj Xjj。同样,也可以求出在2X的条件下,Y的条件概率分
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