当前课程知识点:概率论与数理统计 > 第七周:多维随机变量,独立性 > 随机变量的独立性 > 7.3 随机变量的独立性
设n维随机变量X等于X1,X2,直到,Xn的
联合分布函数为F(x1,x2,直到xn)
FXi(xi)为Xi的边缘分布函数
如果对任意的n个实数
x1,x2,直到xn
都有F(x1,x2,直到xn)
等于n个边缘分布函数
分别在x1,x2,直到xn点的取值的乘积
则称随机变量X1,X2,直到Xn相互独立
即X1小于等于等于x1
X2小于等于x2
直到Xn小于等于xn同时发生的概率
等于X1小于等于x1的概率
乘以X2小于等于x2的概率
一直乘到Xn小于等于xn的概率
对于离散型和连续型多元随机变量
相互的独立性还有等价定义
对于离散型随机变量
X1,X2,直到Xn
相互独立的充分必要条件是
X1等于x1, X2等于x2
直到Xn等于xn同时发生的概率
等于X1等于x1的概率乘以X2等于x2的概率
一直乘到Xn等于xn的概率
对于连续型随机变量
X1,X2,直到Xn相互独立的充分必要条件是
联合密度函数f(x1,x2,直到xn)
等于n个边缘密度函数分别在x1,x2
直到xn点的取值的乘积
考虑二元离散随机变量(X,Y)
已知联合分布列
验证随机变量X,Y是否独立
首先算出X和Y的边缘分布列
计算得 X和Y均服从取值为1和2
概率为3分之2和3分之1的离散分布
验证X=1 Y=1的联合概率
等于X=1的概率乘以Y=1的概率
X=1 Y=2的联合概率
等于X=1的概率乘以Y=2的概率
X=2 Y=1的联合概率
等于X=2的概率乘以Y=1的概率
X=2 Y=2的联合概率
等于X=2的概率乘以Y=2的概率
所以随机变量X和Y相互独立
给定X服从取值为-1,0和1
概率分别为4分之1,2分之1
和4分之1的离散分布
Y服从取值为0和1
概率为2分之1和2分之1的离散分布
若XY=0的概率等于1
求(X,Y)的联合分布列
并判断X,Y是否相互独立
由XY=0的概率等于1
推出XY不等于0的概率为0
而XY不等于0只有两种情况
即X=-1 Y=1以及X=1 Y=1
所以X=-1 Y=1的概率
以及X=1 Y=1的概率都等于0
给出(X,Y)的联合分布列
其中已经确定p12和P32等于0
由p11加p12等于4分之1
得到p11等于4分之1
由p31加p32等于4分之1
得到p31等于4分之1
由p11加p21加p31等于2分之1
得到p21等于0
再由p12加p22加p32等于2分之1
得到p22等于2分之1
考察X=-1的概率乘以Y=1的概率
不等于X=-1 Y=1的联合概率
所以X,Y相互不独立
设随机变量X,Y相互独立
且分别服从参数为
lamda1和lamda2的泊松分布
求X+Y的分布
因为随机变量X和Y的取值范围
均为全体非负整数
所以随机变量X+Y的取值范围
也为全体非负整数
计算X+Y的分布列
对任意的非负整数n
计算X+Y=n的概率
X+Y等于n的概率
为k取遍0到n的所有整数
对X=k,Y=n-k的概率求和
因为X,Y相互独立
所以X=k,Y=n-k的联合概率
等于X=k的概率乘以Y=n-k的概率
代入X,Y的概率分布律
将e的负lamda1次幂
与e的负lamda2次幂提出
并将求和号内每项乘以n阶乘
求和号外除以n阶乘
则求和号内恰为lamda1
加lamda2的n次幂的展开式
得到X+Y=n的概率等于
e的负(lamda1加lamda2)次幂
乘以n阶乘分之lamda1加lamda2的n次幂
这就是参数为lamda1加
lamda2的泊松分布分布列
所以X+Y服从参数为
lamda1和lamda2的泊松分布
刚才的例题得到
若X,Y相互独立
且分别服从参数为
lamda1和lamda2泊松分布
则X+Y服从参数为
lamda1加lamda2的泊松分布
这一性质称为泊松分布的可加性
对于多个相互独立的
泊松分布随机变量也成立
随机变量X1,X2,直到Xm相互独立
且分别服从参数为lamda1,lamda2
直至lamda m的泊松分布
则X1加X2一直加到Xm
服从参数为lamda1加lamda2
一直加到lamda m的泊松分布
同样具有可加性的随机变量还有二项分布
设X1,X2,直到Xm相互独立
且分别服从参数为n1,p,n2,p
等等直到nm,p的二项分布
则X1加X2一直加到Xm
服从参数为n1加n2
一直加到nm和p的二项分布
二项分布的可加性有很明确的直观含义
参数为nk,p的二项随机变量Xk
表示成功概率为p的伯努利试验
独立重复nk次的成功次数
所以相互独立的服从参数为n1,p,n2,p
等等直到nm,p的二项分布随机变量
X1,X2,直到Xm相加
就等价于将成功概率为p伯努利试验
独立地重复n1加n2
一直加到nm次的总的成功次数
这个成功次数自然服从参数为n1加n2
一直加到nm和p的二项分布
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-古典概型
--1.2 古典概型
--第一周:古典概型
-事件间的关系与事件的运算
--第一周:事件间的关系与事件的运算
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--第一周:两个著名的例子
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--2.1 条件概率
--第二周:条件概率
-有关条件概率的三个重要计算公式
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--第二周:事件的独立性
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--2.4 应用实例
--第二周:应用实例
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--第三周:随机变量及分布函数
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--第三周:离散型与连续型随机变量
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--第四周:二项分布与负二项分布
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--4.2 泊松分布
--第四周:泊松分布
-几何分布与指数分布
--第四周:几何分布与指数分布
-正态分布
--4.4 正态分布
--第四周:正态分布
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--第五周:随机变量函数的分布
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-- 9.3 相关系数
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-参数的极大似然估计
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--第十四周:参数点估计的无偏性和有效性
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--第十六周:拟合优度检验
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