二维随机变量条件分布
答：条件分布律：F(x，y)=P(X<=x)，对于二维随机变量(X，Y)，可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下，另一随机变量的概率分布，这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布。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...
答：条件分布是二维随机变量(X,Y)作为一个整体，具有联合概率分布,其中的X或Y作为单个随机变量,具有边缘概率分布。有时,我们要考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下,另一随机变量的概率分布.这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布．设（X，Y)是二维离散型随机变量，对于固定...
答：条件分布是二维随机变量(X,Y)作为一个整体，具有联合概率分布,其中的X或Y作为单个随机变量,具有边缘概率分布。
答：对于二维随机向量 ，所谓随机变量X的条件分布，就是在 的条件下X的分布函数。比如，记X为人的体重，Y为人的身高，则X与Y一般有相依关系，如果限定Y=172(cm)，在这个条件下体重X的分布显然与X的无条件分布有很大不同。
答：Σ（n=m+1到∞）(p^2)[q^(n-2)]=(p^2)[q^（m-1）]/(1-q)=pq^(m-1)是这样的：将上面看做等比数列的求和，公比为q，首项为q^（m-1）。从而得到结论。
答：简单说就是F(x|y) ={ p(x,y)/pY(y) 对x的积分,,,积分限在[负无穷,x]区间 } 这时候它的条件密度函数是p(x|y) = p(x,y)/pY(y)这是对连续型随即变量而言 离散的一般不谈分布列,谈条件密度会更方便一些
答：这个比较难描述额！X的边缘分布就好像两条平行于X轴的线分别从正负无限把联合分布的图形往中间挤，最后Y轴的值都累加到X轴上。条件分布就好像平行轴线切了一刀从侧面看的图形，但要的总面积换成1
答：P(XY=0)=1,即X、Y都不是0的概率为0，P(X=1,Y=1)=P(X=-1,Y=1)=0,结合二维离散随机变量的条件分布律来做，X=-1条件下随机变量X的条件分布律之和为1。即P(Y=1|X=-1)+P(Y=0|X=-1)=1,由乘法公式P(AB)=P(B|A)P(A)可知，因为P(X=-1,Y=1)=0，所P(Y=1|X=-1)...
答：例如，假设有一批数据，其中包含人们的年龄和性别信息。这里的条件可以是性别为女性。那么女性年龄在18至25岁之间的概率，就可以用条件概率来表示。而如果要表示女性年龄在18至25岁之间的分布，就可以使用条件分布。二维随机向量（X，Y）中，X与Y的相互关系除了独立以外，还有相依关系，即随机变量的取值...
答：联合概率分布的几何意义：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。相关事件的概率也叫“条件概率”。条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。
网友评论：
利届18137836860：
二维随机变量的条件分布函数是怎么定义的 -
13731霍通
：[答案] 简单说就是F(x|y) ={ p(x,y)/pY(y) 对x的积分,积分限在[负无穷,x]区间 } 这时候它的条件密度函数是p(x|y) = p(x,y)/pY(y) 这是对连续型随即变量而言 离散的一般不谈分布列,谈条件密度会更方便一些
利届18137836860：
求概率论二维随机变量条件分布的有道计算题已知P{X=m,Y=n}=(p^2)[q^(n - 2)],n=2,3,...;m=1,2,...,n - 1.P{X=m}=Σ(n=m+1到∞)P{X=m,Y=n}=Σ(n=m+1到∞)(p^2)[q^(n - ... -
13731霍通
：[答案] Σ(n=m+1到∞)(p^2)[q^(n-2)]=(p^2)[q^(m-1)]/(1-q)=pq^(m-1) 是这样的:将上面看做等比数列的求和,公比为q,首项为q^(m-1). 从而得到结论.
利届18137836860：
二维随机变量边缘分布,条件分布,他的几何意义是什么? -
13731霍通
： 这个比较难描述额!X的边缘分布就好像两条平行于X轴的线分别从正负无限把联合分布的图形往中间挤,最后Y轴的值都累加到X轴上.条件分布就好像平行轴线切了一刀从侧面看的图形,但要的总面积换成1
利届18137836860：
二维连续型随机变量的条件分布x,y的取值范围怎么确定,还有P{a -
13731霍通
：[答案] 其原因主要是:定义的分布函数F(X)= P(X
利届18137836860：
什么是边缘分布,什么是条件分布 -
13731霍通
： 某一组概率的加和,叫边缘概率.边缘概率的分布情况,就叫边缘分布.和“边缘”两个字本身没太大关系,因为是求和,在表格中往往将这种值放在margin(表头)的位置,所以叫margin distribution. 条件分布是二维随机变量(X,Y)作为一个整体,具有联合概率分布,其中的X或Y作为单个随机变量,具有边缘概率分布.
利届18137836860：
求概率论二维随机变量条件分布的 -
13731霍通
： Σ(n=m+1到∞)(p^2)[q^(n-2)]=(p^2)[q^(m-1)]/(1-q)=pq^(m-1) 是这样的:将上面看做等比数列的求和,公比为q,首项为q^(m-1). 从而得到结论.
利届18137836860：
对于二维随机变量,所谓条件分布,就是在给定一个分量取值的条件下,另...
13731霍通
： 可以这样理解 二维随机变量的概率分布不太好画,有以下性质: lim(x→-∞)F(x,y)=lim(y→-∞)F(x,y)=lim(x→-∞, y→-∞)F(x,y)=0 lim(x→+∞, y→+∞))F(x,y)=1 F(x,y)对于每个变量是单调不减函数 概率密度函数的性质之一: ∫∫(x: -∞→+∞, y: -∞→+∞)f(x,y)dxdy=1 由概率分布的定义容易得到这些性质
利届18137836860：
多维随机变量及其分布包括哪些内容?
13731霍通
： 多维随机变量及其分布有: 二维离散型随机变量的分布 二维离散型随机变量的分布 二维连续型随机变量的联合概率密度、边缘概率密度和条件概率密度 二维连续型随机变量的联合概率密度、边缘概率密度和条件概率密度的计算 两个随机变量简单函数的分布 二维随机变量函数的分布 随机变量的独立性和不相关性 随机变量的独立性
