设F(x,y)是二维随机向量(X,Y)的联合分布函数,Fx(x)和Fy(y)分别是X和Y的分布函数 10
F(x,y)双重积分为1
且利用还原法
令x=tan(m)absm
F(x,y)
=P(X<x,y
=x或者Y>=y)
=1-P(X>=x)-P(Y>
=y)+2P(X>=x)P(Y>
=y)-P(X>=x)
P(Y>=y) <
=1-P(X>=x)
P(Y>=y) <
=1-([1-P(X<x)]
[1-p(y<y)] =x)-P(X>=x)
P(Y>=y)>=0
P(Y>=y)-P(X>=x)
P(Y>=y)>=0。
AFY的计算是对x的密度函数从-无穷积到正无穷对分布函数来说就是取x=+无穷。
扩展资料
联合分布函数和分布密度函数的关系:
联合分布函数:
假设一群人,可以分为擅长数学和不擅长数学两类,也可以分为擅长语文和不擅长语文两类.所以这类人
可以分为4类:擅长数学不擅长语文,擅长数学也擅长语文,不擅长数学擅长语文,不擅长数学也不擅长
语文.这4类人出现的概率(总和为100%)就是联合分布函数.
分布密度函数:
必须要有一条函数满足以下条件:在2维坐标上(x,y),同时任意x值下,y都大于等于0.同时在x值无限大和无限小的时候,y=0.
这时候可以发现,该函数和x轴围成一密闭空间,取Xmin≤X≤Xmax,S(min-x)取特定值的时候其概率为S(min-x)/S总
所以2者的关系可以发现,联合分布函数可能是分布密度函数,也有可能不属于分布密度函数.
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(+∞,y)=1/2+1/π*arctan(y/3)
F(x,+∞)=1/2+1/π*arctan(x/2)
F(x,y)=F(+∞,y)×F(x,+∞)
X和Y相互独立。
推荐于2017-08-18