概率统计与随机过程 4-2.ppt
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1、3.4 二维随机变量函数的分布二维随机变量函数的分布问题:已知二维随机变量(X,Y)的概率特性 g(x,y)为已知的二元函数,Z=g(X,Y)求:Z 的概率特性方法:转化为(X,Y)的事件 当(X,Y)为离散型随机变量时,Z 也为离散型,当(X,Y)为连续型随机变量时,其中例例1 设二维离散型随机变量(X,Y)的概率分布为X Y pij-1 1 2-1 0求的概率分布离散型二维随机变量的函数离散型二维随机变量的函数解解 根据(X,Y)的联合概率分布可得如下表格:P X+Y X-Y X Y Y/X(X,Y)(-1,-1)(-1,0)(1,-1)(1,0)(2,-1)(2,0)-2 -1 0 1
2、1 2 0 -1 2 1 3 2 1 0 -1 0 -2 0 1 0 -1 0 -1/2 0 maxX,Y -1 0 1 1 2 2q 设 X B(n1,p),Y B(n2,p),且 X,Y 相互独立,则 X+Y B(n1+n2,p)关于离散型随机变量的两个重要结论:q 设 X P(1),Y P(2),且 X,Y 相互独立,则 X+Y P(1+2)问题:已知二维随机变量(X,Y)的密度函数,g(x,y)为已知的二元函数,Z=g(X,Y)求:Z 的密度函数方法:q 从求Z 的分布函数出发,将Z 的分布函数 转化为(X,Y)的事件q 建立一个新的二维随机变量(Z,X)或(Z,Y),求其边缘分布得Z
3、 的密度函数二维连续型随机变量函数的分布二维连续型随机变量函数的分布(1)和的分布:和的分布:Z=X+Y 设(X,Y)为连续型随机变量,联合密度函数为 f(x,y),则 zzx+y=z或特别地,若X,Y 相互独立,则或或称之为函数 f X(z)与 f Y(z)的卷积 例例1 已知(X,Y)的联合概率密度为Z=X+Y,求 f Z(z)解法一(解法一(图形定限法)显然X,Y 相互独立。z1z=xz-1=xx21解法二解法二 从定义出发,没有独立性假设x+y=z当z 0 时,1yx1x+y=z当0 z 1 时,1yx1zzx+y=z当1 z 2 时,z-11yx1zz1yx1x+y=z22当2 z
4、时,对于 X,Y 不相互独立的情形可同样的用直接求密度函数与通过分布函数求密度函数两种方法求和的分布例例2 已知(X,Y)的联合密度函数为Z=X+Y,求 f Z(z)解:(解:(图形定限法)由公式(1)zxz=xz=2xx=112当 z 2,zzzz当 0 z 1,当 1 z 2,f Z(z)=0 正态随机变量的情形q 若X,Y 相互独立,则q 若(X,Y)则 若相互独立,则推广:已知(X,Y)的联合密度 f(x,y)求 Z=aX+bY+c 的密度函数,其中 a,b,c为常数,a,b 0(2)极值分布:即极大值,极小值的分布极值分布:即极大值,极小值的分布对于离散型随机变量的极值分布可直接计算
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