两个随机变量间的关系总结
刘志伟2013000102001
摘要 二维随机向量(X,Y)之间存在函数关系,相互独立,相关关系以及相依关系等关系。本文主要从函数关系、相互独立来论述如何计算概率论中的分布函数等问题。本文还从相关系数入手来讨论两变量之间的线性关系,并将X,Y的协方差推广至Xi,Yj协方差,利用相关系数得到X,Y之间的一种(i,j)阶相关关系.
关键词 函数关系;相互独立;相关关系;线性关系
1利用随机变量间的关系进行概率的计算[1]
1.1两个变量间的函数关系
函数关系是一种非常强的关系,这种关系表示一随机向量的所有可能取值都会被按照同一种规则被映射成另一随机变量,所以如果量随机变量之间存在函数关系的话,对于计算概率或者分布非常方便。下面总结了几种函数关系计算的方法。
1.1.1反函数法
设随机变量X具有概率密度fX(x),-??x???,设y?g(x)函数为处处可到,且其导函数单调。则Y?g(X)是连续性随机变量,其概率密度为
?fx[h(y)]|h'(y)|,fY(y)??0,???y??其他 (1) 其中?=min{g(-?),g(+?)},??max{g(??),g(??)},x=h(x)是y?g(x)的反函数.
1.1.2可加性
可加性可看成是随机变量间的函数关系。满足可加性的分布有很多:正态分布,二项分布,泊松分布,?2分布等,很多问题的求解中利用可加性会更加简便.
1.1.3特殊函数法
a极值分布
X,Y相互独立,一直其分布函数分别为FX(x)FY(y),则最大值T=max(X,Y),最小值L=min(X,Y),分布函数分别为
FM(m)=FX(m)FY(m),FL(l)=1-[1-FX(l)][1-FY(l)]
b和分布 (2)
设(X,Y)的联合概率密度是f(x,y),则和Z=X+Y的分布函数是
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