第3章二维随机变量.ppt
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§2.9二维随机变量旳联合分布第二章
随机变量及其分布
炮弹旳弹着点旳位考察某一地域学实例1实例2构成二维随机变量(H,W).童旳身高H和体重W就前小朋友旳发育情况,机变量.置(X,Y)就是一种二维随则儿
1.二维离散随机变量旳联合概率分布?定义?联合概率函数旳性质
2.二维随机变量旳联合分布函数?定义
?联合分布函数旳性质
3.二维连续随机变量旳联合概率密度?定义?联合概率密度旳性质
?联合分布函数与联合概率密度旳关系
?利用联合概率密度求概率
一种变量或进行个别研究,而不论另一种变量取什么值,这么得到旳分布,
1.二维离散随机变量旳边沿分布
2.二维连续随机变量旳边沿分布
?离散随机变量旳
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二维随机变量.ppt
四、小结 §3.1 二维随机变量 一、二维随机变量及其分布函数 二、二维离散型随机变量 三、二维连续型随机变量 * 图示 一、二维随机变量及其分布函数 1.定义 叫做二维随机向量 或二维随机变量. * 炮弹的弹着点的位 二维随机变量 ( X, Y ) 的性质不仅与X 、Y 考查某一地区学 说明 实例1 实例2 而且还依赖于这两个随机变量的相互关系. 有关, 构成二维随机变量(H,W). 童的身高 H
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第1节 二维随机变量.ppt
第三章 多维随机变量及其分布;
第一节 二维随机变量
多维随机变量的引入：某些随机试验的结果需要同时用两个或两个以上的随机变量来描述;定义：设 是一个随机试验，它的样本空间是 ，设 和 是定义在
上的随机变量，由它们构成的一个向量（X,Y）
叫做二维随机向量或二维随机变量。
注：二维随机变量的性质不仅与X,Y有关，而且还依赖于这两个变量的相互关系。;;;;分布函数的基本性质：
;;如果二维随机变量(X,Y)全部可能取到的不相同的值是有限对或可列无限多对，则称(X,Y)是（二维
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3-1 二维随机变量.ppt
所以 ( X , Y ) 的分布函数为 2.二维正态分布 若二维随机变量 ( X,Y ) 具有概率密度 二维正态分布的图形 推广 n 维随机变量的概念 定义 1. 二维随机变量的分布函数 2. 二维离散型随机变量的分布律及分布函数 3. 二维连续型随机变量的概率密度 五、小结 一、二维随机变量及其分布函数 二、二维离散型随机变量 三、二维连续型随机变量 四、两个常用的分布 五、小结 第一节 二维随机变量 图示 一、二维随机变量及其分布函数 1.定义 实例1 炮弹的弹着点的位置 ( X, Y ) 就是一个二维随机变量. 二维随机变量 (
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二维随机变量的边缘分布.pptx
§2.10 二维随机变量的边缘分布;1.二维离散随机变量的边缘分布;;;;2.二维连续随机变量的边缘分布;§2.10 二维随机变量的边缘分布;;;§2.10 二维随机变量的边缘分布;;;§2.10 二维随机变量的边缘分布;§2.10 二维随机变量的边缘分布;§2.10 二维随机变量的边缘分布;§2.10 二维随机变量的边缘分布;§2.11 条件分布;§2 .11.1 条件分布律;则在X=3的条件下Y的条件分布律;§2.11.2 条件密度函数 ;
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第3节二维随机变量及分布.ppt
多维随机变量及其分布 为什么引入多维随机变量 在实际中，对某些随机变量的结果需要同时 用两个或两个以上的随机变量来描述。 二维随机变量定义 设 E 是一个随机试验，样本空间是 S={e}，设 X=X(e) 和 Y=Y(e) 是定义在 S 上的随机变量。由它们构成的一个向量(X, Y) ，称为二维随机向量（或二维随机变量）。 注 意 事 项 例 子 对于二维随机变量主要研究哪些内容 （X，Y）的分布 X的分布 Y的分布 X与Y之间的关系 二维随机变量的分布函数 设(X, Y)是二维随机变量，(x, y)?R2, 则称F(x,y)=P{X?x, Y?y}为(X, Y)的分布
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二维随机变量及其分布.ppt
前面我们讨论的是随机实验中单独的一个随机变量，又称为一维随机变量；然而在许多实际问题中，常常需要同时研究一个试验中的两个甚至更多个随机变量。 二维随机变量的联合分布函数 若（X，Y）是随机变量， 对于任意的实数x,y. 二维离散型随机变量 若二维 随机变量 （X，Y）的所有可能取值只有限对或可列对，则称（X，Y）为二维离散型随机变量。 若存在非负函数 f（x，y），使对任意实数x，y，二元随机变量(X,Y)的分布函数 可表示成如下形式 * * * * 二维随机变量及其分布 第三章 二维随机变量及其联合分布 边缘分布与独立性 两个随机变量的函数的分
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二维随机变量函数的分布。.ppt
* * 本次课讲授：第二章第十一节，第十二节，第三章第一节， 下次课讲第三章第二节，第三节，第四节； 下次上课时交作业P29—P30 重点：二维变量函数的分布 难点：二维随机变量函数的分布。 第八讲 二维变量函数的分布与期望 一、二维离散随机变量的函数的概率分布 1.定义： 第八讲 二维变量函数的分布与期望 2.典型实例. 离散变量和的分布 设Z为离散随机变量 X 和 Y 的和，显然Z也是离散的，记作: Z=X+ Y 第八讲 二维变量函数的分布与期望 由于 则 同理，若令 第八讲 二维变量函数的分布与期望 例8-1-1 设随机
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第0章 概率论知识 随机变量及其概率分布 第0章 概率论知识 随机变量的数字特征 1. 数学期望 1）离散型 设离散型随机变量X的分布律为 随机变量X的数学期望用来描述随机变量的平均值。 数学期望的统计意义，就是对随机变量进行长期观测所得到数据的算数平均数，是随机变量的理论平均数。 4） 随机变量函数的数学期望 5） 数学期望的性质 3 协方差与相关系数 4 矩 协方差矩阵 第0章 概率论知识 3 多维正态分布及其性质 1.一维正态分布 2.二维正态分布 第0章 概率论知识 有许多随机变量，它们是由大量的相互独立的随机变量的综合影响所形成
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3–1,2二维随机变量及边缘分布.ppt
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四、 二维均匀分布 故 当 时, (3) 第一节 二维随机向量 二维随机变量的分布函数 二维离散型随机向量 二维连续型随机向量 课堂练习 从本讲起，我们开始第三章的学习. 一维随机变量及其分布 多维随机变量及其分布 由于从二维推广到多维一般无实质性的 困难，我们重点讨论二维随机变量 . 它是第二章内容的推广. 到现在为止，我们只讨论了一维随机变量及其分布. 但有些随机现象用一个随机变量来描述还不够，而需要用几个随机变量来描述. 在打靶时,命中点的位置是由一对随机变量(两个坐标)来确定的.
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二维随机变量的函数的分布.ppt
例2 设随机变量X和Y相互独立，且X和Y都是（0，a）上的均匀分布，求Z=X+Y的概率密度。 例2 在一简单电路中，两电阻R1和R2串联联接，设 R1, R2相互独立，它们的概率密度均为 求总电阻R=R1+R2的概率密度. 解 x z z=x z=x+10 例3 设X1, X2相互独立分别服从参数为?1, ?; ?2, ? 的?分布, 即X1, X2的概率密度分别为 试证：X1 + X2服从参数为 ?1+?2, ? 的?分布. [注] ?函数: ?分布：若随机变量X的概率密度为 ?分布的性质：若X1 ~?(?1, ?)， X2 ~?(?2, ?)，且相互独立，则 X1 + X2 ~?
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课堂测验2(二维随机变量).doc
填空题（每空3分，共计30分）
设相互独立, 其中服从上的均匀分布, 服从正态分布,服从参数为3的泊松分布,记,则EY= ????? ??? ， DY= ?????? EY= ???? ， ?????? ， ????????? 。
设且相互独立, 则那么概率= ???? ? .
设随机变量的方差，相关系数,则协方差 ?????? ，方差 ???? ? .
二、单项选择：（每题2分，共14分）
下列叙述中错误的是( )
A.联合分布决定边缘分布； B.边缘分布不能决定联合分布；
C.两个随机
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3二维随机变量及其分布.ppt
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