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11.1 正态分布的相关与独立在线视频

11.1 正态分布的相关与独立

下一节:11.2 边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子

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11.1 正态分布的相关与独立课程教案、知识点、字幕

第十一周第一讲

本周我们集中讨论

正态分布的一些性质

先看两个二元正态分布的重要性质

第(1)条性质是

二元正态分布的边缘分布

为一元正态分布

这一性质在第7周第2节课

曾经验证过

但是其逆命题不成立

即边缘密度均为正态

联合分布未必是二元正态

在本周的第2节课里

我们将给出边缘密度均为正态

联合分布

不是二元正态的2个例子

第(2)条性质是

二元正态分布随机变量X,Y

独立与不相关是等价的

互为充分必要条件

对一般随机变量X,Y

由X,Y相互独立

一定可以推出X,Y不相关

但是X,Y不相关时

则不能推出XY一定相互独立

而二元正态分布

由不相关

即可推出独立

相关性一般比独立性更好判断

因此不相关与独立等价

是二元正态分布随机变量

一个非常好的性质

而二元正态分布

由不相关推出独立的性质

是很容易验证的

因为相关系数pho为0时

X,Y的联合密度函数

显然可以分解成

参数为mu1,sigma1方

和mu2,sigma2方的

两个正态分布随机变量

也就是X,Y的边缘分布

它们的密度函数的乘积

所以X,Y独立

二元正态不相关

即意味着相互独立

这里 我们不加证明地

给出二元正态随机变量的

一个重要结论

即X,Y若服从

二元正态分布

则对任意常数

a1,b1,a2,b2

a1X加b1Y

和a2X加b2Y

也服从二元正态分布

由这一定理可知

对常数a,b

只要a,b不全为0

aX加bY

都可作为一个

二元正态分布的边缘分布

因此服从正态分布

下面计算正态随机变量aX

加bY的分布参数

利用期望的线性性

得到aX加bY的期望

等于aX的期望

加bY的期望

等于amu1加bmu2

aX加bY的方差

等于aX的方差

加bY的方差

再加2倍的

aX和bY的协方差

aX和bY的协方差

等于ab乘以X,Y的协方差

等于ab乘以

pho sigma1 sigma2

所以aX加bY服从

期望为amu1加bmu2

方差为a方sigma1方

加b方sigma2方

再加2倍的

ab pho sigma1 sigma2的

正态分布

(X,Y)服从二元正态分布

X,Y的边缘的分布

都是期望为0

方差为sigma方的正态分布

X,Y的相关系数为0.6

如果aX-Y

和X+Y

相互独立

试求常数a的取值

因为(X,Y)服从于二元正态分布

所以(aX-Y,X+Y)

也服从二元正态分布

aX-Y和X+Y独立

当且仅当

aX-Y和X+Y不相关

即要求aX-Y

和X+Y的协方差为零

按照定义展开

得到aX-Y

和X+Y的协方差

令其等于0

解得a等于1

因为两个正态分布的

随机变量的联合分布

未必是二元正态分布

所以两个正态分布

随机变量X,Y不相关

不能推出X,Y一定相互独立

只有X,Y的联合分布为

二元正态分布时

才有X,Y不相关

与独立的等价关系

下面这段话摘自维基百科

供同学们参考

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第一周:随机事件及其概率运算

-随机试验与随机事件

--1.1 随机试验与随机事件

-古典概型

--1.2 古典概型

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--1.3 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

-两个著名的例子

--1.4 两个著名的例子

--第一周:两个著名的例子

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第二周:条件概率和独立性

-条件概率

--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

--2.2 条件概率的三个重要计算公式

--第二周:有关条件概率的三个重要计算公式

-事件的独立性

--2.3 事件的独立性

--第二周:事件的独立性

-应用实例

--2.4 应用实例

--第二周:应用实例

-网球比赛胜率的计算

--Video

-讲义

第三周:随机变量

-随机变量及分布函数

--3.1.随机变量及分布函数

--第三周:随机变量及分布函数

-离散型与连续型随机变量

--3.2 离散型随机变量

--第三周:离散型与连续型随机变量

-分布函数的性质与特殊的例子

--3.3 分布函数的性质与特殊的例子

--第三周:分布函数的性质与特殊的例子

-概率论所需微积分要点回顾

--3.4 概率论所需微积分要点回顾

--第三周:概率论所需微积分要点回顾

-讲义

第四周:常见随机变量

-二项分布与负二项分布

--4.1 二项分布与负二项分布

--第四周:二项分布与负二项分布

-泊松分布

--4.2 泊松分布

--第四周:泊松分布

-几何分布与指数分布

--4.3 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

-讲义

第五周:随机变量函数的分布及随机变量的数字特征

-随机变量函数的分布

--5.1 随机变量函数的分布

--第五周:随机变量函数的分布

-随机变量的数学期望

--5.2 随机变量的数学期望

--第五周:随机变量的数学期望

-随机变量的方差

--5.3 随机变量的方差

--第五周:随机变量的方差

-原点矩与中心矩

--5.4 原点矩与中心矩

--第五周:原点矩与中心矩

-期望和方差的一些补充性质

--5.5 期望和方差的一些补充性质

--第五周:期望和方差的一些补充性质

-讲义

第六周:常见随机变量的期望方差和应用实例

-二项分布与泊松分布的期望与方差

--6.1二项分布与泊松分布的期望与方差

--第六周:二项分布与泊松分布的期望与方差

-几何分布的期望与方差

--6.2 几何分布的期望与方差

--第六周:几何分布的期望与方差

-均匀、指数和正态分布的期望与方差

--6.3 均匀、指数和正态分布的期望与方差

--第六周:均匀、指数和正态分布的期望与方差

-随机变量数学期望的应用实例

--6.4 随机变量数学期望的应用实例

--第六周:随机变量数学期望的应用实例

-快速排序算法的平均计算量分析

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-讲义

第七周:多维随机变量,独立性

-多维随机变量

--7.1. 多维随机变量

-第七周:多维随机变量

-常见多维随机变量举例

--7.2. 常见多维随机变量举例

--第七周:常见多维随机变量举例

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--7.3 随机变量的独立性

--第七周:随机变量的独立性

-独立随机变量期望和方差的性质

--7.4 独立随机变量期望和方差的性质

--第七周:独立随机变量期望和方差的性质

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第八周:条件分布与条件期望

-条件分布

--8.1条件分布

--第八周:条件分布

-条件期望

--8.2 条件期望

--第八周:条件期望

-全期望公式(上)

--8.3 全期望公式(上)

--第八周:全期望公式(上)

-全期望公式(下)

--8.4 全期望公式(下)

--第八周:全期望公式(下)

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第九周 协方差与相关系数

-随机变量函数的期望

--9.1. 随机变量函数的期望

--第九周:随机变量函数的期望

-协方差

--9.2 协方差

--第九周:协方差

-相关系数

-- 9.3 相关系数

--第九周:相关系数

-相关与独立

--9.4 相关与独立

--第九周:相关与独立

-讲义

第十周 独立随机变量和的分布与顺序统计量

-独立随机变量和的分布

--10.1. 独立随机变量和的分布

--第十周:独立随机变量和的分布

-独立正态分布和的分布

--10.2 独立正态分布和的分布

--第十周:独立正态分布和的分布

-最大值、最小值分布

--10.3 最大值、最小值分布

--第十周:最大值、最小值分布

-顺序统计量

--10.4 顺序统计量

--第十周:顺序统计量

-讲义

第十一周 正态分布专题

-正态分布的相关与独立

--11.1 正态分布的相关与独立

--第十一周:正态分布的相关与独立

-边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子

--11.2 边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子

--第十一周:边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子

-二项分布的正态近似

--11.3 二项分布的正态近似

--第十一周:二项分布的正态近似

-正态近似计算实例

--11.4 正态近似计算实例

--第十一周:正态近似计算实例

-讲义

第十二周 大数定律和中心极限定理

-大数定律

--12.1大数定律

--第十二周:大数定律

-中心极限定理

--12.2 中心极限定理

--第十二周:中心极限定理

-蒙特卡洛(Monte Carlo)算法

--12.3 蒙特卡洛(Monte Carlo)算法

-伪随机数和随机模拟

--12.4 伪随机数和随机模拟

-讲义

第十三周 统计学基本概念

-统计学实例

--13.1 统计学实例

-总体与样本

--13.2.总体与样本

-常用统计量

--13.3 常用统计量

--第十三周:常用统计量

-三种重要的统计分布和分位数

--13.4 三种重要的统计分布和分位数

--第十三周:三种重要的统计分布和分位数

-讲义

第十四周 参数点估计

-参数的矩估计

--14.1参数的矩估计法

--第十四周:参数的矩估计

-参数的极大似然估计

--14.2参数的极大似然估计法

--第十四周:参数的极大似然估计

-参数点估计的无偏性和有效性

--14.3 参数点估计的无偏性和有效性

--第十四周:参数点估计的无偏性和有效性

-参数点估计应用实例

--14.4 参数点估计应用实例

--第十四周:参数点估计应用实例

-讲义

第十五周 参数的区间估计

-区间估计的基本思想

--15.1 区间估计的基本思想

--第十五周:区间估计的基本思想

-区间估计的构造方法

--15.2 区间估计的构造方法

--第十五周:区间估计的构造方法

-两个正态总体的区间估计

--15.3 两个正态总体的区间估计

--第十五周:两个正态总体的区间估计

-大样本置信区间

--15.4 大样本置信区间

--第十五周:大样本置信区间

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第十六周 假设检验

-假设检验问题的提示和标准步骤

--16.1假设检验问题的提示和标准步骤

--第十六周:假设检验问题的提示和标准步骤

-假设检验问题的两类错误和P值

--16.2假设检验问题的两类错误和P值

--第十六周:假设检验问题的两类错误和P值

-单个正态总体参数的假设检验

--16.3 单个正态总体参数的假设检验

--第十六周:单个正态总体参数的假设检验

-拟合优度检验

--16.4拟合优度检验

--第十六周:拟合优度检验

-讲义

应用实例

-利用条件概率计算网球比赛胜率

--利用条件概率计算网球比赛胜率

-利用期望的计算性质分析快速排序算法的平均计算量

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-讲义

习题课一

-事件

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-分布函数

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-正态

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-指数与二项

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习题课二

-随机变量函数的分布

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-指数分布期望

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-切比雪夫不等式

--切比雪夫

-二元离散

--二元离散

-协方差

--协方差

-二元特征

--二元特征

习题课三

-统计量

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-无偏估计

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-点估计

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-假设检验

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习题课四

-选择

--选择

-填空

--填空

-大题

--大题

11.1 正态分布的相关与独立笔记与讨论

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