设二维随机变量(X,Y)的联合分布函数为F(x,y)=A(B+arctan x/2)(C+arct
^F(-∞,-∞)=A(B-π/2)(C-π/2)=0
F(-∞,+∞)=A(B-π/2)(C+π/2)=0
F(+∞,-∞)=A(B+π/2)(C-π/2)=0
F(+∞,+∞)=A(B+π/2)(C+π/2)=1
解得:A=1/π^2,B=π/2,C=π/2
f(x,y)=dF(x,y)/dxdy=1/[π^2 (1+x^2)(1+y^2)]
边缘函数
fx(x)=∫f(x,y)dy 从负无穷积分到正无穷
=1/[π(1+x^2)]
fy(y)=∫f(x,y)dx 从负无穷积分到正无穷
=1/[π(1+y^2)]
例如:
第一个等号是联合分布函数与联合密度函数之间的关系,从连续型随机变量联合分布函数的定义中就可得出
第二个等号就是偏导数的计算:
∂F/∂x=a(c+arctan2y)/(1+x²)
∂²F/∂x∂y=a/[(1+x²)(1+4y²)]
扩展资料:
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随机性,但这些取值落在某个范围的概率是一定的,此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量,被测定量的取值可能在某一范围内随机变化,具体取什么值在测定之前是无法确定的,但测定的结果是确定的,多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。
参考资料来源:百度百科-随机变量
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