《3.2二维r.v.的条件分布.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《3.2二维r.v.的条件分布.ppt（37页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、3.2 二维 r.v.的条件分布,设二维离散型 r.v. ( X ,Y )的分布,若,则称,为在 X = xi 的条件下, Y 的条件分布律,3.2离散条件分布,若,则称,为在 Y = yj 的条件下X 的条件分布律,类似乘法公式,类似于全概率公式,例1 把三个球等可能地放入编号为 1, 2, 3 的三个盒子中, 每盒可容球数无 限. 记 X 为落入 1 号盒的球数, Y 为 落入 2 号盒的球数，求,例1,(1) 在Y = 0 的条件下，X 的分布律；,(2) 在 X = 2 的条件下，Y 的分布律.,解 先求联合分布，,其联合分布与边缘分布如下表所示,0 1 2 3,0 1 2 3,0,p
2、i,1,p j,X,0 1 2 3,将表中第一行数据代入得条件分布,(1),Y,0 1,(2) 当 X = 2 时，Y 只可能取 0 与 1.,将表中第三列数据代入下式,得Y 的条件分布,解,例2,例2 已知一射手每次击中目标概率为 p ( 0 p 1 ), 射击进行到击中两次为 止. 令 X 表示首次击中目标所需射击次 数, Y 表示总共射击次数. 求 的联 合分布律、条件分布律 和 边缘分布律.,由题设知,故 X 与Y 的边缘分布律分别为,的联合分布律为,律为,当 时, X 的条件分布,律为,当 时, Y 的条件分布,连续条件分布,当X 连续时, 条件分布不能用,来定义, 因为 ,来定义.
3、,而应该用,设,若 f (x,y) 在点(x, y) 连续, f Y (y)在 点 y 处连续且 f Y (y) 0, 则称,为Y = y 时，X 的条件分布函数, 记作,定义,类似地, 称,为X = x 的条件下Y 的条件分布函数;,为 X = x 的条件下Y 的条件 p.d.f.,称,为 Y = y 的条件下 X 的条件 p.d.f.,称,注意,y是常数, 对每一 fY (y) 0 的 y 处, 只要,相仿论述.,仅是 x 的函数,符合定义的条件, 都能定义相应的函数.,类似于全概率公式,类似于Bayes公式,例3 已知(X,Y )服从圆域 x2 + y2 r2 上的均匀 分布,求,r,解
4、,x,-r,例3,同理，,边缘分布不是均匀分布！,当 r y r 时，,y, 这里 y 是常数，当Y = y 时，,当 r x r 时，, 这里 x 是常数，当X = x 时，,x,例4 已知,求,解,例4,同理，,例5 设,求,解,例5,当0 y 1 时，,y,当0 x 1 时，,x,例6 已知,求,例6,解,当f X(x) 0 时，即 0 x 1 时，,当f X(x) = 0 时，f (x,y) = 0,故,x + y =1,0.5,0.5,0.5,算出罪犯的身高. 这个公式是,公安人员根据收集到的 罪犯脚印，通过公式,由脚印估计罪犯身高,如何推导出来的?,估身高,显然，两者之间是有统计关
5、系的，故,设一个人身高为 ,脚印长度为 .,由于影响人类身高与脚印的随机因素是大量的、相互独立的，且各因素的影响又是微小的,可以叠加的. 故,应作为二维随机变量 来研究.,由中心极限定理知 可以近似看,成服从二维正态分布,其中参数 因区域、,民族、生活习惯的不同而有所变化 ，,但它们都能通过统计方法而获得.,密度为,现已知罪犯的脚印长度为 , 要,估计其身高就需计算条件期望 , 条件,的密度函数, 因此,这正是正态分布,如果按中国人的相应参数代入上式，即可得出以脚印长度作自变量的身高近似公式.,作业 P.133习题三,16 17,习题,每周一题8,设随机变量 Z 服从参数为 1 的指数分布，引入随机变量：,求 ( X , Y ) 的联合分布律和联合,第8周,问 题,分布函数.,