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离散型联合概率密度
离散型
随机变量的
概率
分布怎么求?
答:
连续型场合的似然函数就是样本的
联合密度
函数在给定的观测值(x_1,x_2,...,x_n)处的表达式。
离散型
场合:总体分布(实际上是分布列):f(x, a)(=P{X=x}),只不过与参数a有关 样本取给定的那组观测值(x_1,x_2,...,x_n)的
概率
P{(X_1,X_2,...,X_n)=(x_1,x_2...
什么是
联合概率密度
函数?
答:
对于连续型随机变量,
联合概率密度
函数可以通过对其各个边际概率密度函数求积得到。即:f(x1,x2,...,xn) = f1(x1) * f2(x2) * ... * fn(xn)其中,f1(x1), f2(x2),..., fn(xn) 分别为各个边际概率密度函数。对于
离散型
随机变量,则是对各个边际概率质量函数相乘。即: P(X1=x1, X...
概率密度
与
联合密度
什么区别
答:
正是通过它,可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征,分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律,并且决定随机变量的一切其他概率特征。2、描述对象不同:
概率密度
只是针对连续性变量而言,而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论,包括连续性和
离散型
。
如何理解
联合概率
分布的边缘分布律与边缘分布律?
答:
X)·E(Y)=0 ∴X与Y不相关。(2)P(X=-2,Y=1)=0≠P(X=-2)·P(Y=1)∴X与Y不相互独立。根据随机变量的不同,
联合概率
分布的表示形式也不同。对于
离散型
随机变量,联合概率分布可以以列表的形式表示,也可以以函数的形式表示;对于连续型随机变量,联合概率分布通过非负函数的积分表示。
概率密度
与
联合密度
什么区别
答:
概率密度
是对单个未知数而言的,
联合密度
是对两个存在一定关系的未知数而言的。概率密度:概率指事件随机发生的机率,对于均匀分布函数,概率密度等于一段区间的概率除以该段区间的长度,它的值是非负的,可以很大也可以很小。联合密度指的是二维或二维以上随机变量的密度函数。
联合概率
分布的边缘分布律是什么样的?
答:
X)·E(Y)=0 ∴X与Y不相关。(2)P(X=-2,Y=1)=0≠P(X=-2)·P(Y=1)∴X与Y不相互独立。根据随机变量的不同,
联合概率
分布的表示形式也不同。对于
离散型
随机变量,联合概率分布可以以列表的形式表示,也可以以函数的形式表示;对于连续型随机变量,联合概率分布通过非负函数的积分表示。
已知(x,y)的
联合概率
分布 判断X,Y 是否相关 是否独立
答:
X)·E(Y)=0 ∴X与Y不相关。(2)P(X=-2,Y=1)=0≠P(X=-2)·P(Y=1)∴X与Y不相互独立。根据随机变量的不同,
联合概率
分布的表示形式也不同。对于
离散型
随机变量,联合概率分布可以以列表的形式表示,也可以以函数的形式表示;对于连续型随机变量,联合概率分布通过非负函数的积分表示。
二维随机变量X和Y独立的
条件
是什么?
答:
等价的命题如下:二维
离散型
随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :对(X,Y)任意可能的取值(xi,yj)均有P(X=xi,Y=yj)=P(X=xi)*P(Y=yj)2. 二维连续型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :f(x,y)=f(x)*f(y )这里,f(x,y)为(X,Y)的
联合概率密度
函数,f(x)为...
概率
论中的怎么证明两个随机变量独立
答:
随机变量独立的充要
条件
:对于连续型随机变量有:F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y);对于
离散型
随机变量有回:P(AB)=P(A)P(B)
概率
为P 设X,Y两随机变量,密答度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),
联合密度
为p(x,y),联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛...
x·y
联合
分布律表格怎么求
答:
4、在表格内部,对于每个(x,y)的取值组合,填入其对应的概率值P(X=x,Y=y)。这些概率值可以通过已知的
概率密度
函数或者其他方法计算得出。
联合
分布律:在概率论中, 对两个随机变量X和Y,其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。对
离散
随机变量而言,联合分布概率质量函数为Pr(X=x&Y=y)。离散...
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