随机变量X的二维随机变量密度函数如何求解?

当处理二维随机变量的密度函数问题时,我们可以按照以下步骤来解决问题:
(1)求Z = max{X, Y}的密度函数:
1. 我们需要找出Z = max{X, Y}在不同区域上的分布情况。
2. 当X ≤ Y时,Z = Y;当X > Y时,Z = X。
3. 根据密度函数 f(x, y) 的定义域,我们可以分为两个情况来计算:
a. 当1 - x ≤ y ≤ 1 且 0 ≤ x ≤ 1 时,Z = Y,因此,P(Z ≤ z) = P(Y ≤ z) = ∫[1 - z, 1] ∫[0, 1] e^x dy dx。

b. 当其他情况时,Z = X,因此,P(Z ≤ z) = P(X ≤ z) = ∫[0, z] ∫[z - 1, 1] e^x dy dx。
4. 计算得到累积分布函数 F_Z(z) = P(Z ≤ z)。
5. 求导得到密度函数 f_Z(z) = d/dz F_Z(z)。
(2)求Z = min{X, Y}的密度函数:
1. 我们需要找出Z = min{X, Y}在不同区域上的分布情况。
2. 当X ≤ Y时,Z = X;当X > Y时,Z = Y。
3. 根据密度函数 f(x, y) 的定义域,我们可以分为两个情况来计算:
a. 当1 - x ≤ y ≤ 1 且 0 ≤ x ≤ 1 时,Z = X,因此,P(Z ≥ z) = P(X ≥ z) = ∫[z, 1] ∫[1 - x, 1] e^x dy dx。

b. 当其他情况时,Z = Y,因此,P(Z ≥ z) = P(Y ≥ z) = ∫[z - 1, 1] ∫[z, 1] e^x dy dx。
4. 计算得到累积分布函数 F_Z(z) = P(Z ≥ z)。
5. 求导得到密度函数 f_Z(z) = -d/dz F_Z(z)。

  • 闅忔満鍙橀噺X鐨勪簩缁撮殢鏈哄彉閲忓瘑搴﹀嚱鏁板浣曟眰瑙?
    绛旓細锛1锛夋眰Z = max{X, Y}鐨瀵嗗害鍑鏁帮細1. 鎴戜滑闇瑕佹壘鍑篫 = max{X, Y}鍦ㄤ笉鍚屽尯鍩熶笂鐨勫垎甯冩儏鍐点2. 褰揦 鈮 Y鏃讹紝Z = Y锛涘綋X > Y鏃讹紝Z = X銆3. 鏍规嵁瀵嗗害鍑芥暟 f(x, y) 鐨勫畾涔夊煙锛屾垜浠彲浠ュ垎涓轰袱涓儏鍐垫潵璁$畻锛歛. 褰1 - x 鈮 y 鈮 1 涓 0 鈮 x 鈮 1 鏃讹紝Z = Y锛屽洜...
  • 浜岀淮闅忔満鍙橀噺鐨勫瘑搴﹀嚱鏁板叕寮?
    绛旓細璁浜岀淮闅忔満鍙橀噺(X,Y)鐨勫瘑搴﹀嚱鏁颁负f锛坸,y锛=Ae^-(2x+3y),x>0,y>0,f锛坸,y锛=0,鍏朵粬 姒傜巼P锛圶澶т簬Y锛変负A/6銆傛鐜嘝锛濃埆鈭玣锛坸锛寉锛塪xdy 锛滱鈭玡锛撅紙锛2x锛塪x鈭玡锛撅紙锛3y锛塪y 锛滱锛婏蓟锛2e锛撅紙锛2x锛夛冀锝滐紙0锛岋紜鈭烇級锛婏蓟锛3e锛撅紙锛3y锛夛冀锝滐紙0锛岋紜鈭烇級锛滱锛6 ...
  • 闅忔満鍙橀噺鐨勪簩缁鍒嗗竷瀵嗗害鍑鏁
    绛旓細璁浜岀淮杩炵画鍨闅忔満鍙橀噺(X,Y)鐨勮仈鍚瀵嗗害鍑鏁颁负p(x,y)锛屽苟涓攑(x,y)=2-x-y锛宲(x,y)=0銆傞鍏堬紝鐢变簬p(x,y)鏄仈鍚堝瘑搴﹀嚱鏁帮紝鍥犳瀵逛簬浠绘剰鐨剎,y锛岄兘鏈塸(x,y)鈮0銆傚洜姝わ紝瀵逛簬浠绘剰鐨剎,y锛岄兘鏈2-x-y鈮0銆傛帴涓嬫潵锛屾垜浠彲浠ュ垪鍑烘柟绋嬬粍锛2-x-y鈮0 p(x,y)=0 灏嗙涓涓柟绋嬪甫鍏ョ浜...
  • 浜岀淮闅忔満鍙橀噺x, y鐨勬鐜瀵嗗害鍏紡鏄粈涔
    绛旓細P(Z=2)=P(x=0,y=2)+P(x=1,y=1)=0.3+0.15=0.45 P(Z=3)=P(x=1,y=2)=0.05
  • 闅忔満鍙橀噺X鍜孻鐨勮仈鍚瀵嗗害鍑鏁板浣曟眰?
    绛旓細灏浜岀淮闅忔満鍙橀噺锛圶锛孻锛夌湅鎴愭槸骞抽潰涓婇殢鏈虹偣鐨勫潗鏍囷紝鍒嗗竷鍑芥暟F锛坸锛寉锛夊湪锛坸锛寉锛夊鐨勫嚱鏁板煎氨鏄殢鏈虹偣锛圶锛孻锛夎惤鍦ㄥ鍥句互锛坸锛寉锛変负椤剁偣鑰屼綅浜庤鐐瑰乏涓嬫柟鐨勬棤绌风煩褰㈠尯鍩熷唴鐨勬鐜囥傛繁搴﹁В鏋愶細鏍规嵁鑱斿悎瀵嗗害鍑鏁帮紝姹傚崗鏂瑰樊 鏍规嵁鑱斿悎瀵嗗害鍑芥暟锛屾眰鍗忔柟宸 E(XY)=鈭(-鈭烇紝+鈭)鈭(-鈭烇紝+鈭)xy(...
  • 浠涔堟槸浜岀淮闅忔満鍙橀噺鐨杈圭紭瀵嗗害鍑鏁?
    绛旓細濡傛灉浜岀淮闅忔満鍙橀噺X,Y鐨勫垎甯冨嚱鏁癋{x锛寉}涓哄凡鐭ワ紝閭d箞闅忔満鍙橀噺x锛寉鐨勫垎甯冨嚱鏁癋x{x}鍜孎y{y}鍒嗗埆鍙敱F{x锛寉}姹傚緱銆傚垯Fx{x}鍜孎y{y}涓哄垎甯冨嚱鏁癋{x锛寉}鐨勮竟缂樺垎甯冨嚱鏁般傝竟缂瀵嗗害鍑鏁版眰瑙f柟娉曟槸锛氭牴鎹彉閲忕殑鍙栧艰寖鍥达紝瀵硅仈鍚堟鐜囧瘑搴﹀嚱鏁扮Н鍒嗭紝瀵箉绉垎寰楀埌X鐨杈圭紭姒傜巼瀵嗗害銆傝竟缂樻鐜囧瘑搴︿篃绉版鐜囧瘑搴...
  • 濡備綍姹傝В浜岀淮闅忔満鍙橀噺鐨姒傜巼瀵嗗害鍑鏁?
    绛旓細=1-(arcsiny)/蟺 Y=sinX鐨姒傜巼瀵嗗害鍑鏁癴(y)=F(y)'=-1/[蟺鈭(1-y^2)] ,0<y<=1;f(y)=0,y鍦ㄥ叾瀹冭寖鍥淬俋~U(0,蟺)锛堝潎鍖鍒嗗竷锛夛紝0<cosX<=1,瀵逛簬-1<y<1,Y=cosX鐨勫垎甯冨嚱鏁癋(y)=P(Y<=y)=P(cosx<=y)=P(arccosy<=x<蟺)=(蟺-arccosy)/蟺=1-(arccosy)/蟺 Y=c...
  • 浜岀淮杩炵画鍨闅忔満鍙橀噺鐨勫拰鍑芥暟涓庨珮鍑芥暟濡備綍姹瀵嗗害鍑鏁
    绛旓細鍋囪鏈変袱涓繛缁瀷闅忔満鍙橀噺X鍜孻锛屽叾鑱斿悎姒傜巼瀵嗗害鍑鏁颁负f(x,y)銆傚畾涔夊畠浠殑鍜屽嚱鏁颁负Z=X+Y锛岄珮鍑芥暟涓篧=X/Y銆傜幇鍦ㄩ渶瑕佹眰Z鍜學鐨勬鐜囧瘑搴﹀嚱鏁般傞鍏堟眰Z鐨勬鐜囧瘑搴﹀嚱鏁般傚彲浠ヤ娇鐢ㄥ嵎绉叕寮忔潵姹傝В銆傛牴鎹嵎绉叕寮忥紝Z鐨勬鐜囧瘑搴﹀嚱鏁癴_Z(z)鍙互琛ㄧず涓猴細f_Z(z) = 鈭玣(x, z-x)dx 鍏朵腑锛x鐨鍙栧...
  • 璁浜岀淮闅忔満鍙橀噺(X,Y)鐨勬鐜瀵嗗害涓篺(x,y)={e^-y,0<x<y;0,鍏朵粬.}姹俍=X...
    绛旓細1銆佹眰闅忔満鍙橀噺X鐨瀵嗗害fX(x)锛岃竟娌垮垎甯 fX(x)={e^(-y)锛0<x<y锛泏0 2銆佹鐜瀵嗗害鍑鏁癴(x,y)鍦ㄧ洿绾縳=0,y=x,y=-x+1鎵鍥寸殑涓夎褰㈠尯鍩熺殑浜岄噸搴︾Н鍒嗭紝缁撴灉鏄1+e^(-1)-2e^(-1/2)3銆佹潯浠跺垎甯冿紝搴旇鍐欐垚 fX(x|Y=y)鑰岄潪f尉(x|畏=y)锛岃〃绀篩=y鐨勬潯浠跺垎甯冿紝鎸夐鐩剰鎬濓紝姝ゅy...
  • 鎬庢牱姹浜岀淮闅忔満鍙橀噺鐨姒傜巼瀵嗗害?
    绛旓細+ x²)∂F(x, y)/∂y = (1 + arctan(2y)) / 2 鍐嶅涓婅堪涓や釜鍋忓鏁拌繘琛屾眰瀵硷紝鎴戜滑寰楀埌锛∂²F(x, y)/∂x∂y = 1 / (2(1 + x²))鍥犳锛浜岀淮闅忔満鍙橀噺(X, Y)鐨勬鐜瀵嗗害鍑鏁颁负锛歠(x, y) = 1 / (2(1 + x²))
  • 扩展阅读:随机变量x~n(1 ... 二维随机变量怎么求e x ... 4) ... 随机变量x∽n什么意思 ... 随机变量x~u(0 ... 二维随机变量x y的期望 ... 1) ... 已知二维随机变量x y ... 概率密度的计算公式 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网