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文檔簡介
三隨機(jī)變餐的獨立性
3.3.1獨立性的概念
定義1:設(shè)(X,Y)的分布函數(shù)為F(X,Y),邊緣分布函數(shù)為?弓「X)和弓6"如果對一切X,丫有,
尺XJb&W5G)則稱X與丫是相互獨立的。
3.3.2獨立性的充要條件
1.離散型隨機(jī)變量的情況
定理1:設(shè)(x,Y)的分布律為"丫=乙¥="=5」/=L2…邊緣分布律分別為
p..、?pj.]2,??p??、+Pi?L2???
/*‘,及'i',則X與丫相互獨立的充分必要條件為
4=片,馬,一切IJ.證略。
例8.袋中有2個白球,3個黑球,從袋中(1)有放回地;(2)無放回地取二次球,每次取一個,令
底(1第一次取得白球vfl第二次取得白球
(0第一次取得黑球10第_號郴解試問X與Y是否相互獨立?
解:⑴有放回地取球
容易驗證,對一切'J=L2有
014.
弓■巴弓故X,Y相互獨立
09/256/253/5
16/254/252/5
Pj3/52/51
⑵無放回地取球
633
01n
4112055
X可見,
06/206/203/5
故X,丫不獨立
16/202/202/5
號3/52/51
例9:設(shè)(X,Y)的分布律為
(X,Y)(1,1)(1,2)(1,3)(2,1)⑵2)⑵3)
問a,b,c為何值時,X與丫相互獨立?
解:(X,Y)的分布律及邊緣分布律可由下表給出P1/61/91/18abC
V123耳
11/61/91/181/31
<2=—
2abCa+b+c3
14le解得T4右=提
馬一??+1
69189
1
c=—
需使X與丫相互獨立,下列式子應(yīng)滿足:9
2.連續(xù)性隨機(jī)變■的情況
定理2設(shè)(X,Y)的概率密度為其邊緣概率密度為〃(x)和剛X與丫相互獨立
的充分必要條件為了(xj)?A(xVrE,一切x,y.證略
例10設(shè)X,丫相互獨立,同分布,均服從U[o]〕分布,試求刊
解:由于X,丫均在[0,1]上服從均勻分布,即
\0<x11,、1
Zr(x)=<n苴油AW-
0其他
X的概率密度為[U,丹電,丫的概率密度為
1Olxil,
又由x與丫相互獨立,所以(X,Y)的概率密度為=
0其他
于是年?八】)?R(")W0)其中人卜/
例11設(shè)(X,Y)?".,/,。/,與’,句,證明:X與丫相互獨立的充要條件為
證:由于
(7Or
己求得其邊緣概率密度為*)=4尸廠/加霜_,M
,V2/ra
“充分性”,當(dāng)0?0時,對一切X,y
%力4用勺L流朝互獨立。
了儂也卜那曲式外)
“必要性”,如果X,丫獨立,于是應(yīng)有
__1_■―—__1?_——___1.1,
即為加燈.Jl-dJ2xax、國/2名<卬2解得
四條件分布
§3.4.1條件分布函數(shù)
在實踐中常會遇到這樣的問題:在已知隨機(jī)變量丫取值為y條件下,求隨機(jī)變量X落在某區(qū)間(a,
b)內(nèi)的概率,即P{a<XWbIY=y}由于形式上這一條件概率可表為
4<x?4RxH-耳x?用一尸)
因此,對任意實數(shù)X,研究形如P{XWxIY=y}的條件概率就是一件很重要的事情。然而,需殛由
是:如果P{丫=y}=0,上述條件概率將無意義,特別對連續(xù)型隨機(jī)變量Y,無論y為何值,總有P{丫=y}=0。
為了解決這一問題,可采取下列辦法。
設(shè)丫在區(qū)間(yAy,y)內(nèi)的概率不為零,即P{yA>y<YWy}>0,此時條件概率P{XWxIyZ\y<YWy}便
有意義,如果當(dāng)△¥-()+時,此條件概率的極限存在,我們便將此極限定義為P{XWx|Y=y},并稱它為X
的條件分布函數(shù)。
hm尸
定義1:設(shè)對固定的實數(shù)y及任意△¥>()有P{yz^y〈YWy},如果
3加哈"一修
存在,則稱此極限為在丫=丫條件下,X的條件分布函數(shù)?!?P[y<y)
同樣,可定義在x=x條件下,丫的條件分布函數(shù)M?y("八)?氏、P(x-^<Xix.Yiy}
§3.4.2條件分布律
定義2:設(shè)(X,Y)為二維離散型隨機(jī)變量,其分布律為F(X=陽)=),}=得=…
如果對固定的j,P{Y=yj}>0,則稱下列一組條件概率
加加和年斤1年飛
為在Y=yj條件下,X的條件分布律.
同樣,對固定i,若P{X=xi}>0,則稱下列一組條件概率F{y里J-1,2,...
為在X=xi條件下,丫的條件分布律‘
不難看出,對數(shù)軸上子集A有
進(jìn)而有
P{Xe<-71)-X^-
F
x(x/打)-Ep/pWdM?」P$
p{re^-xj-y^P
例1設(shè)(X,設(shè)的分布律為\12
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