概率论与数理统计第17讲.ppt
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1、概率论与数理统计概率论与数理统计第第17讲讲本文件可从网址http:/上下载1协方差的计算在已知两个随机变量X和Y的联合分布的情况下怎样计算它们的协方差cov(X,Y)呢,cov(X,Y)=EXE(X)YE(Y)=EXYXE(Y)YE(X)+E(X)E(Y)=E(XY)E(X)E(Y)E(Y)E(X)+E(X)E(Y)=E(XY)E(X)E(Y)2cov(X,Y)=E(XY)E(X)E(Y)即相乘的均值减去均值的相乘.其中E(X)和E(Y)是通过边缘分布计算的,因此关键是如何计算E(XY).3对于离散型随机变量,假设X,Y的概率函数为P(X=xi,Y=yj)=pij,(i,j=1,2,.),则
2、4对于连续型随机变量,假设X,Y的联合概率密度为f(x,y),则5例 假设X,Y的联合概率函数如下表所示X Y01/31101/121/301/60025/120067而X与Y的边缘分布及数学期望为:X102P5/121/65/12Y01/31P7/121/121/389在研究任何连续型随机变量的概率密度函数f(x)的时候,通常可将其表示为f(x)=kg(x)的形式,其中g(x)表示了f(x)的形状,而系数k的作用则是为了保证f(x)的性质1011因此我们在研究不同类型的连续型随机变量时,焦点放在它的形状函数g(x)上xg(x)面积为sxf(x)=g(x)/s面积为112例如,假如我们知道了一
3、随机变量的概率密度的形状函数为g(x)=elx,(x0,l0),我们就已经知道它是服从指数分布了,则f(x)=kg(x),而k不难求得为13G-分布所谓G-分布的概率密度函数的形状是这样的,它在x0时取0值,而在x0时为x的某次方乘上指数函数elx,即它的形状函数g(x)=xaelx,14g(x)=xaelx,但通常令其中的参数a=r1,即r=a+1,即将g(x)写成g(x)=xr1elx的形式,这虽然只是一个人为的规定,但是有一个好处就是,后面我们将证明,G-分布的数学期望为l1r,方差为l2r,且两个l参数相同的都服从G-分布的相互独立的随机变量的和也服从G-分布,和的分布中的r参数正好是
4、两个随机变量的r参数之和.15因此,如随机变量X服从G-分布,则它的概率密度函数为f(x)=kxr1elx,(x0)的形式,下面求常数因子k.1617其中18定义 如果连续型随机变量X具有概率密度19G-函数的一个重要性质是G(r+1)=rG(r),2021G-分布的数学期望2223G-分布的方差2425当r=1时,这是指数分布,26当r为正整数时,27当r=n/2(n是正整数),l=1/2时,这是具有n个自由度的2-分布(简记作2(n),它是数理统计中最重要的几个常用统计量的分布之一.如果Xc2(n),则E(X)=n,D(X)=2n.28定理 如果XG(l,r1),YG(l,r2)则X+YG
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