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离散型随机变量的边缘分布
连续与
离散随机变量边缘分布
函数的不同
答:
对于连续随机变量,如图1所示,边缘分布函数描绘的是随机变量x在某个区间内的
概率分布
,它是一个积分的过程,因为x的变化是一个连续的范围,而非特定的值。例如,x
的边缘分布
是通过对所有可能的x值进行积分来确定的。对比之下,
离散型随机变量
如图2所示,边缘分布则是确定性的,它对应于随机变量可能取的...
问一个
概率
问题
答:
1、
离散型随机变量的边缘分布
律,很形象,确实就是表边上
概率
值,将表边上得知补充上(对应的行或列所有值相加)0.2,0.3,0.1,0.6 0.1,0.2,0.1,0.4 0.3,0.5,0.2 因此边缘分布P{X=-1}=∑(j=1,2)P{X=-1,Y=Yi}=P{X=-1,Y=1}+P{X=-1,Y=2}=0.3 P{X=0...
离散型
二维
随机变量的边缘分布
率也是离散的对吗
答:
对。二维
离散型随机变量的分布
称为
边缘分布
律,边缘分布律,其实就是随机变量自己的分布。因为联合分布的取值是有限个或可数个,边缘分布的的取值也是如此。
离散型随机变量的边缘概率
分布
答:
二维
随机变量
(X,Y)的联合
分布
函数分别对两个变量求导得到的是关于变量X和Y的
边缘分布
密度,在X、Y相互独立或者相关系数为0时,由这两个边缘密度可以直接确定联合密度。但是一般情况下,X和Y并不满足这些条件,由于求导不能确定相关系数,所以无法由求导直接获得联合密度。
边缘分布
怎样由
随机变量
确定?
答:
如果二维
随机变量
X,Y的分布函数F{x,y}为已知,那么 因此
边缘分布
函数FX(x),FY(y)可以由(X,Y)的分布函数所确定。如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x,y}为已知,那么随机变量x,y的分布函数F𝗑{x}和Fʏ{y}可由F{x,y}求得。则F𝗑{x}和Fʏ{y}为分布函数F...
怎样求
边缘概率
分布?
答:
边缘概率
分布是指在一个
随机变量的概率分布
中,只考虑某个特定取值的概率。求边缘概率分布的方法如下:1.确定随机变量的取值范围:首先需要明确随机变量可能取到的所有值,这些值构成了随机变量的取值范围。例如,对于一个连续型随机变量X,其取值范围是实数集R;对于一个
离散型随机变量
X,其取值范围是一...
边缘分布
和边缘分布函数一样吗
答:
你好!不一样,
边缘分布
一般是指的(
离散型的
)
边缘概率
表或(连续型的)边缘概率密度,而不是指边缘分布函数。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
随机变量的边缘分布
怎么求?
答:
边缘分布
怎么求具体如下:一、简述 1、如果二维
随机变量
X,Y的分布函数F{x,y}为已知,那么因此边缘分布函数FX(x),FY(y)可以由(X,Y)的分布函数所确定。2、如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x,y}为已知,那么随机变量x,y的分布函数F𝗑{x}和Fʏ{y}可由F{x,y}求得。则Fx...
边缘分布
函数是什么?怎么求?
答:
当y趋于正无穷时,二元分布函数F(x,y)就是关于X
的边缘分布
函数。设随机变量X是出现正面的次数,那么随机变量X=X(e)={0,1,2,3}。有些随机变量,全部可能取到的值是有限多个或可列无线多个,这种随机变量称为
离散型随机变量
。
边缘分布
律是什么?
答:
边缘分布
律(Marginal Distribution)指在概率论和统计学的多维
随机变量
中,只包含其中部分
变量的概率分布
。在这个边缘分布中,我们得到只关于一个变量的概率分布,而不再考虑另一变量的影响,实际上进行了降维操作。在实际应用中,例如人工神经网络的神经元互相关联,在计算它们各自的参数的时候,就会使用边缘...
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