求二维二维连续型随机变量函数的分布布这么做为什么不对?换成x积分就能做出来正确结果。

假设X,Y是两个随机变量F(X,Y)是它们的聯合分布函数,f(x,y)是它们的联合概率密度函数同时设边缘概率密度函数分别为P(x),P(x)

注意这里面的积分上限分别是x,y,积分下限都是“-无穷”而在具体的问题中,积分上下限可能会有改变比方说,如果我们知道在x<=0,y<=0时有f(x,y)=0那么我们的积分下限就不用取到 "-无穷",即:

以P(x) 【对P(y)的讨論类似】为例这里面有如下公式:

这里面我们把积分上下限统取为 "正负无穷"实际上这里面的 y的取值范围也是由被积函数 f(x,y)的取值范围决定嘚。比方说如果 f(x,y)只在单位圆 x^2+y^2=1 上有值,在其他地方的值为0那么我们可以反解出 y,即: -sqrt(1-x^2)<y<sqrt(1-x^2)从而得出

实际上,这里面我们计算的是二重积分嘚的一重累次积分而累次积分的积分上下限是由这个二重积分的积分区域来决定的。

}

二维连续型随机变量的函数分布,②维连续型随机变量,二维连续随机变量,二维随机变量,随机变量的分布函数,随机变量的特征函数,随机变量函数的期望,二维随机变量的期望,设②维随机变量,随机变量分布函数

}

考研数学:怎么求二维连续型随機变量函数的分布布?(二维离散型)

  二维二维连续型随机变量函数的分布布最近几年几乎每年必考是概率论与数理统计的重中之重,解答题的第一题往往就考察这一点二维二维连续型随机变量函数的分布布主要有三种题型:二维离散型、二维连续性、一个离散一个连续型。我们先看最简单的一种情形——二维离散型下面给大家总结一下处理二维离散型问题的方法。需要指出的是二维离散型和一维离散型处理问题的方法比较类似有了一维的基础二维比较容易掌握。

  【问题陈述二维连续型随机变量函数的分布布(二维离散型)

  本文讨论了二维连续型随机变量函数的分布布(二维离散型)详细介绍了处理这类问题的方法步骤,希望能对考生复习备考有所帮助最后,预祝各位考生在研究生考试中获得好成绩心想事成!

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