
概率论中,怎样判断X与Y是否独立
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二维随机变量(X,Y)独立的定义式为:F(x,y)=F(x)*F(y )
这里,F(x,y)为(X,Y)的联合分布函数,F(x)为一维随机变量X的分布函数,F(y )为一维随机变量Y的分布函数。
上面这个表达式不好直接使用,等价的命题如下:
1. 二维离散型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :
对(X,Y)任意可能的取值(xi,yj)均有P(X=xi,Y=yj)=P(X=xi)*P(Y=yj)
2. 二维连续型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :
f(x,y)=f(x)*f(y )
这里,f(x,y)为(X,Y)的联合概率密度函数,f(x)为一维随机变量X的概率密度函数,f(y )为一维随机变量Y的概率密度函数。
这里,F(x,y)为(X,Y)的联合分布函数,F(x)为一维随机变量X的分布函数,F(y )为一维随机变量Y的分布函数。
上面这个表达式不好直接使用,等价的命题如下:
1. 二维离散型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :
对(X,Y)任意可能的取值(xi,yj)均有P(X=xi,Y=yj)=P(X=xi)*P(Y=yj)
2. 二维连续型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :
f(x,y)=f(x)*f(y )
这里,f(x,y)为(X,Y)的联合概率密度函数,f(x)为一维随机变量X的概率密度函数,f(y )为一维随机变量Y的概率密度函数。
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