如前所述,大数定律揭示了大量随机变量的平均结果的稳定性,但没有涉及随机变量的分布。而中心极限定理则进一步揭示出大量相互独立的随机变量之和近似服从正态分布的一般规律,可以用于计算任一随机结果发生的具体概率。中心极限定理以严格的数学形式阐明了在大样本条件下,不论总体的分布如何,样本的均值总是近似地服从正态分布。这使得正态分布在数理统计中具有很重要的地位,并得到了广泛应用。......
2023-08-11
【主要内容】
设二维随机变量(X,Y)的分布函数为F(x,y),边缘分布函数为FX(x)和FY(y).如果对任意实数x,y有F(x,y)=FX(x)FY(y),则称X与Y相互独立(简称独立).
当(X,Y)是二维离散型随机变量,其分布律为P(X=xi,Y=yi)=pij(i=1,2,…,m,…;j=1,2,…,n,…),边缘分布律为P(X=xi)=pi·(i=1,2,…,m,…)和P(Y=yj)(j=1,2,…,n,…)时,X与Y相互独立的充分必要条件是对任意i,j都有
pij=pi··p·j
当(X,Y)是二维连续型随机变量,其概率密度为f(x,y)(-∞<x<+∞,-∞<y<+∞),边缘概率密度为fX(x)(-∞<x<+∞)和fY(y)(-∞<y<+∞)时,X与Y相互独立的充分必要条件是
f(x,y)=fX(x)fY(y)在xOy平面上几乎处处成立.
注 (ⅰ)设随机变量X与Y相互独立,g(x),h(y)是连续函数,则随机变量Z1=g(X)与Z2=h(Y)也相互独立.
(ⅱ)多个随机变量的独立性也可类似定义.
如果对任意实数x1,x2,…,xn有
F(x1,x2,…,xn)=F1(x1)F2(x2)…Fn(xn),则称随机变量X1,X2,…,Xn相互独立,其中F是n维随机变量(X1,X2,…,Xn)的分布函数,F1,F2,…,Fn分别是随机变量X1,X2,…,Xn的分布函数.
【典型例题】
例7.13.1 (单项选择题)设两个随机变量X与Y相互独立,且有相同的分布律,则下列等式中成立的是( ).
A.B.P(X=Y)=1C.
D.
精解 先考虑选项A.
因此本题选A.
例7.13.2 设随机变量X与Y相互独立,二维随机变量(X,Y)的分布律及边缘分布律如下表所示:
求其中用文字表示的各个概率值.
精解 由得
;由
得
;
由,即
得
;
由,即
得
;
由得
;
由 p2·p·2=p22,即得
;
由,即
得
,
例7.13.3 设随机变量X与Y相互独立,X~E(5),Y~U[0,2],求:
(1)二维随机变量(X,Y)的概率密度f(x,y);
(2)概率P(Y≥X).
精解 (1)由题设知,X与Y的概率密度分别为(www.chuimin.cn)
所以,由X与Y相互独立得(X,Y)的概率密度为
(2)由(1)知,f(x,y)在D={(x,y)x≥0,0≤y≤2}(如图7.13.3阴影部分所示)上取值为,在xOy平面的其他部分取值为零.P(Y≥X)=P((X,Y)∈D1)(其中D1={(x,y)y≥x})
=P((X,Y)∈D∩D1=△OAB)(△OAB如图7.13.3所示)
图 7.13.3
例7.13.4 设随机变量X与Y相互独立,又设随机变量Z在[0,1]上随机取值,当时,X与Y都服从U[0,1];当
时,X与Y都服从B(2,0.8),求关
于t的二次方程t2+Xt+Y=0有实根的概率.
精解 记A={所给二次方程有实根},则
当X,Y都服从U[0,1]时,它们的概率密度分别为
所以,由X与Y相互独立得(X,Y)的概率密度为
由此得到
图 7.13.4
当X,Y都服从B(2,0.8)时,它们的分布律分别为
所以,由X与Y相互独立得
p2=P((X,Y)∈D)=P(X=0,Y=0)+P(X=1,Y=0)+P(X=2,Y=0)+P(X=2,Y=1)
=P(X=0)P(Y=0)+P(X=1)P(Y=0)+P(X=2)P(Y=0)+P(X=2)P(Y=1)
=0.04×0.04+0.32×0.04+0.64×0.04+0.64×0.32
=0.2448.(3)
将式(2)、式(3)代入式(1)得
有关2015考研数学(三)基础篇全面复习与常考知识点解析的文章
如前所述,大数定律揭示了大量随机变量的平均结果的稳定性,但没有涉及随机变量的分布。而中心极限定理则进一步揭示出大量相互独立的随机变量之和近似服从正态分布的一般规律,可以用于计算任一随机结果发生的具体概率。中心极限定理以严格的数学形式阐明了在大样本条件下,不论总体的分布如何,样本的均值总是近似地服从正态分布。这使得正态分布在数理统计中具有很重要的地位,并得到了广泛应用。......
2023-08-11
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