设
为
二维随机变量联合分布函数的性质:
{ }, { } - 二维随机变量 (
) 落在矩形区域 上的概率为
{ } - 与一维分布函数相同的单调不减,有界
二维边缘分布函数与联合分布函数间的关系 没有积分吗?
这我写的是啥啊?
二维离散型随机变量
条件分布律与联合分布律, 边缘分布律的关系
设 (
其概率密度为
若
二维连续型随机变量 (
分布函数是
从联合概率密度
- 画出f(x,y)图像
- 图像端点向右向上

二维连续型随机变量 (
分布函数是
(
二维连续型随机变量 (
分布函数是
分布函数与联合概率密度的关系
设连续随机变量 (
边缘分布函数与联合分布函数的关系
设连续随机变量 (
边缘概率密度与联合概率密度的关系
二维连续型随机变量的条件概率分布函数计算公式
二维随机变量独立性与分布函数
独立的充要条件
- 二维离散型随机变量
{ }
独立的充要条件
- 二维连续型随机变量
{c1: } 在点 处{c1: 连续}
对于二维离散型随机变量
对于二维连续型随机变量 (
二维连续型随机变量 (
则概率密度
二维随机变量
区域
条件分布:{c1: 都是}(哪些是) 均匀分布
边缘分布:{关于坐标轴对称的矩形}(哪些是) 均匀分布
二维均匀分布的随机变量
若
若
二维正态
Q: 设X,Y均服从正态分布,什么条件下
A: X,Y相互独立
两个边缘分布为{正态}分布,即
Q:
两个边缘分布为正态分布, 需要
A: 不需要
不论相关系数取到多少,边缘分布始终都是正态分布
独立与相关的本质
独立:
两个变量独立,意思是它们之间没有{任何}关系
不相关:
两个变量不相关,意思是它们之间没有{线性}关系
Q:
在什么情况下,
A:
当
则 {
高维包含了低维的信息, 能够轻松展开到低维
但是低维收缩到高维的时候, 经常会信息不足, 不能够全面描述高维的情况
二维离散型随机变量函数
设
Q: 对于离散与连续组合的分布函数
设
A: 定义, 拆离散, 找关键
二维随机变量函数的概率密度之卷积公式
若
将
二维连续型随机变量函数
设
若
二维随机变量函数概率密度的方法
直接 {卷积公式}
间接 {二重积分求分布函数再对分布函数求导}