概率论与数理统计浙大四版第三章2讲.ppt
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1、第四节 随机变量的独立性随机变量的独立性 随机变量的独立性是概率论中的一个重要概念随机变量的独立性是概率论中的一个重要概念两事件两事件A,B独立的定义是:独立的定义是:若若P(AB)=P(A)P(B)则称事件则称事件A,B独立独立.设设 X,Y是两个是两个r.v,若对任意的,若对任意的x,y,有有 则称则称X,Y相互独立相互独立.两随机变量独立的定义是:两随机变量独立的定义是:用分布函数表示用分布函数表示,即即 设设 X,Y是两个是两个r.v,若对任意的,若对任意的x,y,有有则称则称X,Y相互独立相互独立.它表明,两个它表明,两个r.v相互独立时,它们的联合相互独立时,它们的联合分布函数等于
2、两个边缘分布函数的乘积分布函数等于两个边缘分布函数的乘积.其中其中是是X,Y的联合密度,的联合密度,几乎处处成立,则称几乎处处成立,则称X,Y相互独立相互独立.对任意的对任意的 x,y,有有 若若(X,Y)是连续型是连续型r.v,则上述独立性,则上述独立性的定义等价于:的定义等价于:这里这里“几乎处处几乎处处成立成立”的含义是:的含义是:在平面上除去面在平面上除去面积为积为0的集合外,的集合外,处处成立处处成立.分别是分别是X的的边缘密度和边缘密度和Y 的边缘密度的边缘密度.若若(X,Y)是离散型是离散型r.v,则上述独立性的,则上述独立性的定义等价于:定义等价于:则称则称X和和Y相互独立相互
3、独立.对对(X,Y)的所有可能取值的所有可能取值(xi,yj),有有由条件密度的定义:由条件密度的定义:可知,当可知,当X与与Y相互独立时,相互独立时,也可用此条件判别二维连续型也可用此条件判别二维连续型r.v(X,Y)的两个分量的两个分量X与与Y是否相互独立是否相互独立.例例1 设设(X,Y)的概率密度为的概率密度为问问X和和Y是否独立?是否独立?解:解:x0 即:即:对一切对一切x,y,均有:均有:故故X,Y 独立独立y 0 若若(X,Y)的概率密度为的概率密度为情况又怎样?情况又怎样?解:解:0 x1 0y1 由于存在面积不为由于存在面积不为0的区域,的区域,故故X和和Y不独立不独立.例
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