設隨機變數(X,Y)的概率密度為f x,y 1 2 x y ex y ,x》0,y》0求Z X Y的概率密度函式

2022-09-21 14:26:46 字數 2369 閱讀 3255

1樓:教育界小達人

z=x+y的概率密度。z的cdf

f(z)=p(z<=z) = p(x+y<=z) = ∫∫_(x+y<=z) f(x,y) dxdy

=(1/2) ∫_(0<=x<=z) dx ∫_(0<=y<=z-x) (x+y) exp(-x-y) dy

=(1/2) ∫_(0<=x<=z) dx

=(1/2)∫_(0<=x<=z) dx

=(1/2)∫_(0<=x<=z) dx

=(1/2)∫_(0<=x<=z) [ x exp(-x) - z exp(-z) + exp(-x) - exp(-z) ] dx

=(1/2)

=(1/2)

=(1/2)

=(1/2)[ 2 - z^2 exp(-z) - 2z exp(-z) - 2exp(-z) ]             (z>0)

歷史發展

正態分佈概念是由法國數學家棣莫弗(abraham de moivre)於2023年首次提出的,後由德國數學家gauss率先將其應用於天文學研究,故正態分佈又叫高斯分布,高斯這項工作對後世的影響極大,他使正態分佈同時有了「高斯分布」的名稱,後世之所以多將最小二乘法的發明權歸之於他,也是出於這一工作。

但德國10馬克的印有高斯頭像的鈔票,其上還印有正態分佈的密度曲線。這傳達了一種想法:在高斯的一切科學貢獻中,其對人類文明影響最大者,就是這一項。

在高斯剛作出這個發現之初,也許人們還只能從其理論的簡化上來評價其優越性,其全部影響還不能充分看出來。這要到20世紀正態小樣本理論充分發展起來以後。

拉普拉斯很快得知高斯的工作,並馬上將其與他發現的中心極限定理聯絡起來,為此,他在即將發表的一篇文章(發表於2023年)上加上了一點補充,指出如若誤差可看成許多量的疊加,根據他的中心極限定理,誤差理應有高斯分布。

2樓:邛淑琴釋汝

f(x,y)=(1/2)

(x+y)e∧-(x+y),

不可以表示成x和y的函式的乘積形式,所以,x、y不是獨立的。

z=x+y的概率密度。z的cdf

f(z)=p(z<=z)

=p(x+y<=z)

=∫∫_(x+y<=z)

f(x,y)

dxdy

=(1/2)

∫_(0<=x<=z)

dx∫_(0<=y<=z-x)

(x+y)

exp(-x-y)

dy=(1/2)

∫_(0<=x<=z)

dx=(1/2)∫_(0<=x<=z)

dx=(1/2)∫_(0<=x<=z)

dx=(1/2)∫_(0<=x<=z)[xexp(-x)-z

exp(-z)

+exp(-x)

-exp(-z)]dx

=(1/2)

=(1/2)

=(1/2)

=(1/2)[2-

z^2exp(-z)-2z

exp(-z)

-2exp(-z)

](z>0)

所以,概率密度

pdff(z)

=f'(z)

=(1/2)

[z^2

exp(-z)-2z

exp(-z)+2z

exp(-z)

-2exp(-z)

+2exp(-z)]=

(1/2)

z^2exp(-z)

(z>0)

所以,z服從gamma(3,1)

分布追問我想知道f(x,y)=1/2(x+y)e∧-(x+y),可以得到x和y的邊緣概率密度不

回答當然可以啊,

f(x)=∫

f(x,y)dy,

f(y)=∫

f(x,y)

dx。只要注意積分區域或上下限就好。

不過這題積分求邊緣密度很容易,上下限很明顯。

追問不過我這個

f(x)=∫

f(x,y)dy,

f(y)=∫

f(x,y)

dx不會啊,別的還會,但是又有x和y我就糊塗了|_(y=0)^(y=z-x)

這是什麼意思啊

回答|_(y=0)^(y=z-x)

表示上下限,下限y=0,上限y=z-x

f(x)=∫

f(x,y)

dy對y積分,就把

x作常數對待,

f(y)=∫

f(x,y)

dx對x積分,就把

y作常數對待。

3樓:運淑敏隗霜

方法1:y=2z-x,2f(x,2z-x)在0到2z上積分

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難道我了,嚴格來算應該是這樣才行得通 f x,y 2 x y,o y 1x 2yx 2 y 1x 2yx 2 1 11,這是xy的相關係數,ok不 設隨機變數 x,y 的概率密度為f x,y 2 x y,o f x bai 2 x y dy 3 2 x,f y 2 x y dx 3 2 y,e x ...

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