Question

怎么求联合分布律

Answer 1

设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：

F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)

称为：二维随机变量(X,Y)的分布函数，或称为随机变量X和Y的联合分布函数。

随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。

扩展资料：

二维变量

设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。

离散变量

对离散随机变量 X， Y 而言，联合分布概率密度函数如下：

因为是概率分布函数，所以必须满足以下条件：

参考资料来源：百度百科-联合分布

Answer 2

X Y是独立的，你算出X=x的概率，Y=y的概率，直接相乘

追问

X=x怎么算

追答

Answer 3

X  ，Y是独立的，算出X=x的概率，Y=y的概率，直接相乘。

联合概率分布简称联合分布，是两个及以上随机变量组成的随机变量的概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数的形式表示；对于连续型随机变量，联合概率分布通过非负函数的积分表示。

随机变量：给定样本空间  ，其上的实值函数  称为（实值）随机变量。如果随机变量X的取值是有限的或者是可数无穷尽的值，则称X为离散随机变量。如果X是由全部实数或者由一部分区间组成，则称X为连续随机变量，连续随机变量的值是不可数及无穷尽的。随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量，当要求随机变量的概率分布的时候，要分别处理。

1. 离散型联合概率分布：

对于二维离散随机向量，设X和Y都是离散型随机变量，  和  分别是X和Y的一切可能的几何，则X和Y的联合概率分布可以表示为如右图的列联表，也可以表示为如下的函数形式其中

多维随机变量的中，只包含部分变量的概率分布称为边缘分布：

2. 连续型联合概率分布：

对于二维连续随机向量，设X和Y为连续型随机变量，其联合概率分布，或连续型随机变的概率分布  通过一非负函数  的积分表示，称函数  为联合概率密度。两者的关系如下：

 不但完全决定X和Y的联合概率分布，而且完全决定X的概率分布和Y的概率分布，以 和  分别表示X和Y的概率密度，则

Answer 4

X ，Y是独立的，算出X=x的概率，Y=y的概率，直接相乘。具体回答如图：

根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数的形式表示；对于连续型随机变量，联合概率分布通过非负函数的积分表示。

扩展资料：

在概率论中, 对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。

如果随机变量X的取值是有限的或者是可数无穷尽的值，则称X为离散随机变量。如果X是由全部实数或者由一部分区间组成，则称X为连续随机变量，连续随机变量的值是不可数及无穷尽的。

随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量，当要求随机变量的概率分布的时候，要分别处理。

随机变量X和Y的联合分布函数是设(X，Y)是二维随机变量，对于任意实数x，y，二元函数：F(x，y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X，Y)的分布函数。

如果将二维随机变量(X，Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x，y)在(x，y)处的函数值就是随机点(X，Y)落在以点(x，y)为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率。

参考资料来源：百度百科——联合概率分布