连续型随机变量函数的概率分布? 30
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连续型随机变量函数的概率分布可以使用概率密度函数来描述。具体来说,如果 $Y = g(X)$ 是一个连续型随机变量 $X$ 的函数,那么它的概率密度函数为:
��(�)=��(�)∣����∣,fY(y)=fX(x)∣∣dydx∣∣,
其中 $f_X(x)$ 是 $X$ 的概率密度函数,$\frac{dx}{dy}$ 是 $X$ 和 $Y$ 之间的导数。注意到这里假定 $g(x)$ 是单调可导的函数,否则可能需要对区间进行分段讨论。
举个例子,如果 $X$ 是服从正态分布 $N(\mu,\sigma^2)$ 的随机变量,$Y = aX+b$ 是 $X$ 的线性变换,那么 $Y$ 的概率密度函数为:
��(�)=12��exp(−(�−�−�/�)22�2/�2).fY(y)=2πσ1exp(−2σ2/a2(y−b−μ/a)2).
这个式子可以通过概率密度函数的变量替换公式推导出来。
��(�)=��(�)∣����∣,fY(y)=fX(x)∣∣dydx∣∣,
其中 $f_X(x)$ 是 $X$ 的概率密度函数,$\frac{dx}{dy}$ 是 $X$ 和 $Y$ 之间的导数。注意到这里假定 $g(x)$ 是单调可导的函数,否则可能需要对区间进行分段讨论。
举个例子,如果 $X$ 是服从正态分布 $N(\mu,\sigma^2)$ 的随机变量,$Y = aX+b$ 是 $X$ 的线性变换,那么 $Y$ 的概率密度函数为:
��(�)=12��exp(−(�−�−�/�)22�2/�2).fY(y)=2πσ1exp(−2σ2/a2(y−b−μ/a)2).
这个式子可以通过概率密度函数的变量替换公式推导出来。
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