开发者学堂课程【人工智能必备基础:概率论与数理统计:边缘分布】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。
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边缘分布
内容介绍
一、边缘分布函数
二、离散型的边缘分布
三、例题1
四、连续型的边缘概率密度
五、例题2
一、边缘分布函数
由联合分布函数可以得到边缘分布函数:
FX (x)=P(X≤x)
=P(X≤x , Y < +∞)
=F(x,+∞)
FY(y)=P(Y≤y)
=P(X<+∞ ,Y≤y)
=F(+∞,y)
边缘分布函数:二维随机变量( X,Y )作为整体,有分布函数 F(x,y), 其中 ,X 和 Y都是随机变量,它们的分布函数记为: FX(x),FY(y)
称为边缘分布函数。
在分布函数 F(x,y) 中令 y→+∞, 就能得到 FX(x)
Fx(x)= P{X≤x}= P{X≤ x,Y < +∞} = F(x,+∞)
同理得:
FY(y)=P{Y ≤у}= F(+∞,y)
二、离散型的边缘分布
对于离散型随机变量(X,Y),分布律为
P{X=xi,Y=yj}= pij, i,j=1,2,…
X,Y 的边缘分布律为:
三、例题1
对一群体的吸烟及健康状况进行调查,引入随机变量
X 和 Y 如下:
根据调查结果,得 (X.Y) 的如下的联合概率分布:
(1) 试写出关于 X 和 Y 的边缘概率分布;
(2) 求 P{X =2|Y= 20} 的值。
(3) P{X =2|Y= 20}=0.25/0.315=0.794
四、连续型的边缘概率密度
对于连续型随机变量(X,Y),概率密度为 f(x,y)
X,Y 的边缘概率密度为:
事实上
同理:
五、例题2
设随机变量 X 和 Y 具有联合概率密度
求边缘概率密度 fx(x),fy(y)