二维随机变量的定义、分布函数_第1页
二维随机变量的定义、分布函数_第2页
二维随机变量的定义、分布函数_第3页
二维随机变量的定义、分布函数_第4页
二维随机变量的定义、分布函数_第5页
已阅读5页，还剩3页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

二维随机变量的定义、分布函数欢迎来到这个有关随机变量的演示文稿。我们将一步一步了解二维随机变量的定义和分布函数。定义二维随机变量随机变量随机变量是指随机试验中可能取到不同值的变量。二维随机变量若有两个随机变量$X$和$Y$，它们在同一组试验中取值，那么它们就组成了一个二维随机变量。二维随机变量的分布函数分布函数二维随机变量的分布函数$F(x,y)$描述了其取值落在第一象限的概率。概率密度函数连续型二维随机变量的概率密度函数$f(x,y)$描述了它们在某个点的密度，具体意义是单位面积内取值在该点附近的概率。离散型二维随机变量的概率分布1联合概率分布展示了双变量所有可能取值的概率。2边缘概率分布描述了每个变量的分布。3条件概率分布给定一个变量取值时，另一个变量的分布。连续型二维随机变量的概率密度函数二维正态分布通常用于模拟一些不可见的物理量。二维均匀分布另一种比较常用的连续型概率分布。辛钦分布常用于模拟信噪比、器件容量等信号处理系统特性。二维随机变量的边缘分布1离散型变量边缘分布就是边缘概率分布。2连续型变量边缘分布是对联合概率密度函数的积分，这个积分只保留其中一个变量的取值，将另一个变量积掉。3重要性质边缘分布为单变量的概率分布。二维随机变量的条件分布条件概率密度函数当给一个变量赋值时，另一个变量的概率密度函数。贝叶斯公式在条件分布中十分重要。独立二维随机变量的特性1定义当两个变量之间互不影响时，这两个随机变量就是相互独立的二维随机变量。2独立性质如果$X$和$Y$独立，则$P(X>u,Y>v)=P(X>u)P(Y>v)$连续

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论