Python快乐编程:人工智能深度学习基础
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4.5.1 二维随机变量及其分布函数

4.4节中对一维随机变量的概率分布进行了介绍,接下来将对二维随机变量及其分布函数进行讲解。通常采用联合分布律来表示二维随机向量的概率分布。

设随机试验E的样本空间为ΩXY是定义在Ω上的随机变量,则称它们构成的向量(XY)为二维随机变量或二维随机向量,二维随机变量(XY)的分布函数如下所示:

Fxy)=P{(Xx)∩(Yy)}=P{XxYy}

上述表达式也可以称为随机变量XY的联合分布函数,其中xy为任意实数。

二维随机变量的分布函数满足以下几个性质:

(1)Fxy)对每个变量都是不减函数,即对于任意指定的y,当x2x1时,Fx2y)≥Fx1y),对于任意指定的x,当y2y1时,Fxy2)≥Fxy1);

(2)0≤Fxy)≤1;

(3)Fxy)关于x右连续,关于y右连续;

(4)对于任意的x1x2y1y2,有如下等式成立:

P{x1Xx2y1Yy2}=Fx2y2)-Fx1y2)-Fx2y1)+Fx1y1

1.二维离散型随机变量及其分布律

若二维随机变量(XY)所有可能取值为有限对或可列无限对时,则称(XY)为离散型随机变量,当且仅当XY都是离散型随机变量时,(XY)为二维离散型随机变量。

若二维离散型随机变量(XY)的所有可能取值为(xiyi)(ij=1,2,…),并且满足P{X=xiY=yi}=pij时,则称pij为二维离散型随机变量(XY)的概率分布律,也可以称其为随机变量XY的联合分布律。

二维离散型随机变量分布律具有如下性质:

(1)0≤pij≤1,(ij=1,2,…);

(2)

2.二维连续型随机变量及其分布律

与一维连续随机变量类似,对于二维随机变量(XY)的分布函数Fxy),如果存在非负的函数fxy),使得对任意的xy有:

成立,则fxy)称为二维随机变量(XY)的联合密度函数,联合密度函数fxy)具有如下性质:

(1)fxy)≥0;

(2)

(3)设GxOy平面内任意一个区域,点(xy)落在该区域的概率为:

(4)若fxy)在点(xy)连续,则有