1、求概率密度的问题,首先要想到要通过求分布函数来解;
2、分布函数F(z)=P(Z<=z)=P(X-Y<=z),问题转化为求P(X-Y<=z);
3、已知了X,Y的联合分布概率f(x,y),求概率那么就要求X-Y<=z对应的积分区域(z此时可以看成是常量,那么积分区域就是一个动直线的一边),对这个积分区域求二重积分;
4、光根据X-Y<=z确定的积分区域是个无边界的区域,积分的结果不可求,所以肯定可以根据已知的条件确定一个X-Y的上限a(根据随机变量X,Y的取值范围确定) 。最终对a<=X-Y<=z这个积分区域进行积分,被积函数是f(x,y);
5、求出了分布函数F(z),对这个分布函数求导就是要求的Z的概率密度f(z)。
扩展资料:
概率密度的定义
对于随机变量X的分布函数F(x),如果存在非负可积函数f(x),使得对任意实数x,有
则X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数,简称为概率密度。
单纯的讲概率密度没有实际的意义,它必须有确定的有界区间为前提。
可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间发生的概率,所有面积的和为1。
所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的,它必须要有区间作为参考和对比。
参考资料:百度百科-概率密度
2024-04-02 广告
2。分布函数F(z)=P(Z<=z)=P(X-Y<=z),问题转化为求P(X-Y<=z)。
3。已知了X,Y的联合分布概率f(x,y),求概率那么就要求X-Y<=z对应的积分区域(z此时可以看成是常量,那么积分区域就是一个动直线的一边),对这个积分区域求二重积分。
4。光根据X-Y<=z确定的积分区域是个无边界的区域,积分的结果不可求,所以肯定可以根据已知的条件确定一个X-Y的上限a(根据随机变量X,Y的取值范围确定) 。最终对a<=X-Y<=z这个积分区域进行积分,被积函数是f(x,y)。
5。求出了分布函数F(z),对这个分布函数求导就是要求的Z的概率密度f(z)