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类型第4章6-多维随机变量的数字特征课件.ppt

  • 上传人(卖家):晟晟文业
  • 文档编号:4514136
  • 上传时间:2022-12-16
  • 格式:PPT
  • 页数:26
  • 大小:805KB
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    关 键  词:
    多维 随机变量 数字 特征 课件
    资源描述:

    1、1定理的推广定理的推广p123 设设Z=g(X,Y),g(x,y)为二元连续实为二元连续实函数函数,Eg(X,Y)存在存在,(1)若若(X,Y)为离散型为离散型,PX=xi,Y=yj=pij,(i,j=1,2),则则ijijijE g(X,Y)g(x,y)p (2)若若(X,Y)为连续型为连续型,概率密度为概率密度为f(x,y),则则E g(X,Y)g(x,y)f(x,y)dxdy 2例例1.设设(X,Y)的分布律如下,求的分布律如下,求E(X+Y)和和E(XY)?YX12300.10.20.110.30.10.238010 xyxyf(x,y)其其它它例例2.设设(X,Y)的概率密度如下,求

    2、的概率密度如下,求 E(XY)、E(X).例例3.设随机变量设随机变量(X,Y)服从二维正态分布,其密度函数为服从二维正态分布,其密度函数为22212xyf(x,y)e(x,y)求随机变量求随机变量22ZXY 的数学期望和方差。的数学期望和方差。解:解:2222212xyEZxyedxdy 2222222000122rrdr edrr edr 22222212xyEZ(xy)edxdy 2223322000122rrdr edrr edr 2222DZEZ(EZ)5性质性质1 E(c)=c性质性质3 E(XY)=E(X)E(Y)性质性质4 如果如果X,Y相互独立相互独立,则有,则有 E(XY)

    3、=E(X)E(Y)性质性质2 E(cX)=cE(X)E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y)niiniiXEXE11)()(推广:推广:设设 为为n个个r.v.,则有,则有nXXX,21 )()()()(2121nnXEXEXEXXXE 推广:推广:若若 为相互独立的为相互独立的r.v.,则,则nXXX,216证证:设二维连续型设二维连续型r.v.r.v.的联合概率密度为的联合概率密度为),(YX),(yxf其边缘分布密度其边缘分布密度 、)(xfX)(yfY )(YXEdxdyyxfyx),()(xf(x,y)dxdy dxdyyxfy ),(性质性质3 E(XY)=E(X)E(Y)()(Y

    4、EXE 7性质性质4 如果如果X,Y相互独立相互独立,则有,则有 E(XY)=E(X)E(Y)若若X和和Y相互独立,此时相互独立,此时(,)f x y )(xfX)(yfY)(XYEdxdyyxxyf ),()Xxfx dx ()Yyfy dy()()E X E Y 证证:8例例4.将将r个球放入个球放入N个盒中,设每个球落入各盒中是个盒中,设每个球落入各盒中是等可能的,求有球的盒子数等可能的,求有球的盒子数X的数学期望的数学期望.提示:提示:将一个将一个r.v.分解成若干个分解成若干个r.v.的和,这是一个的和,这是一个常用的技巧常用的技巧.9不是相互独立的此时,10,2,1 iXi例例5.

    5、一民航送客车载有一民航送客车载有20位旅客自机场开出,旅客有位旅客自机场开出,旅客有10个车个车站可以下车,如到达一个车站没有旅客下车就不停车。以站可以下车,如到达一个车站没有旅客下车就不停车。以X表示停车的次数,求表示停车的次数,求 E(X).(设每个旅客在各个车站下车是等可能的,并设各旅客是否(设每个旅客在各个车站下车是等可能的,并设各旅客是否下车相互独立)。下车相互独立)。100)(1 cD)()(22XDccXD)()()(YDXDYXD nXXX,21推广:推广:设设 是相互独立的是相互独立的r.v.,则,则 niiniiXDXD11)()(设设X、Y相互独立,则有相互独立,则有31

    6、0)(4 CXPXD一般情况一般情况下,则有下,则有)()()(2)()()()(2)()()(YEXEXYEYDXDYEYXEXEYDXDYXD )()()(22YDbXDabYaXD 11)()(2)()(22YEYXEXEYEYEXEXE )()()()(22YEYXEXEYXEYXEYXD 证明:证明:证:证:)()(2)()(YEYXEXEYDXD 注:注:)()(YEYXEXE )()()()(YEXEXYEYXEXYE )()()(YEXEXYE )()()(2)()()()(2)()()(YEXEXYEYDXDYEYXEXEYDXDYXD 12解:解:Xb(n,p),则,则X表

    7、示表示n重伯努利试验中事件重伯努利试验中事件A出现的次数,出现的次数,引入引入r.v.则则 XX1+Xn,显然显然 XiB(1,p),其分布律为,其分布律为)1()1()()()(111pnpppXDXDXDniniinii pXEpXEii )(,)(2 22)()()(iiiXEXEXD )1(2pppp pppXki110例例6.设设Xb(n,p),求,求E(X)、D(X).13例例7.XU(1,3),YN(2,4)且且X、Y独立,独立,求求E(3X-4Y-1)、D(3X-4Y-1)和和 E(Y2).1422 111(3)(,).nnniiiiiiiiia XbNaba2 111(1)(

    8、,);nnniiiiiiXN正态分布正态分布的的可加性可加性(p119):22 1 212(,).XYN22 11 22(,),(,),XNYN则则推广:推广:设设 ,且且X1,Xn相互独相互独立立,则,则 2(,)(1)iiiXNin 22 111(2)(,);nnniiiiiiiiia XNaa设设X和和Y相互独立相互独立,且,且15例例8.设活塞的直径设活塞的直径XN(22.4,0.032),气缸的直径,气缸的直径YN(22.5,0.042),X、Y相互独立。任取一只气缸,相互独立。任取一只气缸,求活塞能装入气缸的概率。求活塞能装入气缸的概率。161)k阶阶(原点原点)矩矩:2)k阶中心

    9、矩阶中心矩:3)k+l 阶混合阶混合(原点原点)矩矩:4)k+l 阶混合中心矩阶混合中心矩:4.7 矩、协方差及相关系数矩、协方差及相关系数1.原点矩与中心矩原点矩与中心矩 ,2,1,kXEkk ,3,2,)(kXEXEmkk ,2,1,lkYXElk ,2,1,)()(lkYEYXEXElk2122 m注:注:17例例1.设随机变量设随机变量X的分布律为的分布律为 X1 2 45 P1/31/61/61/3求:求:23,m 182.定义定义 若若r.v.X的期望的期望E(X)和和Y的期望的期望E(Y)存在存在,则称则称Cov(X,Y)=EX E(X)Y E(Y)为为X与与Y的的协方差协方差,

    10、易见易见 Cov(X,Y)=E(XY)E(X)E(Y)称为称为X,Y的的相关系数相关系数。)()(),(YDXDYXCovXY (无量纲无量纲)193.协方差性质协方差性质(1)Cov(X,Y)=Cov(Y,X);(2)Cov(X,X)=D(X);Cov(X,c)=0;(3)Cov(aX,bY)=abCov(X,Y)(a,b为为 常数常数);(4)Cov(X1X2,Y)=Cov(X1,Y)Cov(X2,Y);(5)D(XY)=D(X)+D(Y)2Cov(X,Y).例例2.Cov(4X+3Y+1,-2X+4Y)=?204.相关系数的性质相关系数的性质 (1)|XY|1;(2)|XY|=1存在存在

    11、常数常数a,b 使使PY=aX+b=1;XY 的意义:反映的意义:反映X与与Y的的线性线性关系,所以又叫关系,所以又叫线性线性相关系数相关系数.若若 XY 0,则称,则称X、Y不相关不相关,此时,此时Cov(X,Y)=0.例例3.3.(1)(1)若若Y3X-4,则,则 XY1X-101 1/31/3 1/3kp(2)设设X的分布律如下,的分布律如下,YX2,则则XY 021“独立独立”和和“不相关不相关”的关系的关系若若X、Y独立,则独立,则X、Y不相关。不相关。独立独立不相关不相关但但X、Y不相关,不一定能推出不相关,不一定能推出X、Y独立独立.独立独立指没有任何关系,指没有任何关系,不相关

    12、不相关仅指没有线性关系仅指没有线性关系,但可能存在其它形式的密切关系。但可能存在其它形式的密切关系。对下述情形,独立与不相关等价对下述情形,独立与不相关等价若若(X,Y)服从二维正态分布,则服从二维正态分布,则X与与Y独立独立X与与Y不相关不相关(见见p133、p114)22例例4.设设X 服从服从(-1/2,1/2)内的均匀分布内的均匀分布,而而 Y=cos X,(请课下自行验证)(请课下自行验证)因而因而 XY=0,即即X和和Y不相关不相关.但但Y与与X有严格的函数关系,有严格的函数关系,所以所以X、Y不独立不独立.不难求得,不难求得,Cov(X,Y)=0,例例5.设设(X,Y)在在G=(

    13、X,Y):x2+y2 1上服从均匀分布,上服从均匀分布,求证:求证:X与与Y不相关,但不是相互独立的。不相关,但不是相互独立的。23例例6.设设(X,Y)具有概率密度具有概率密度,求求 其它,其它,0,1,x0 ,xy0 ,12),(2xyyxfXY、YXCov),(),()(dxdyyxfxXE 1 0 2 0 122dyyxdxx7661 0 6 dxx 1 0 2 0 21 12)(2dyyxdxYEx ),()(dxdyyxfxyXYE 1 0 22 0 94 122dyyxdxx631217694)()()(),(YEXEXYEYXCov196376 12)(21 0 3 0 2 d

    14、yyxdxXDx20121 12)(21 0 3 0 2 dyyxdxYDx)()(),(YDXDYXCovXY152742011963631 解:解:245.定义定义(X,Y)的协方差矩阵)的协方差矩阵的协方差矩阵的协方差矩阵),.,(21nXXX ),(),(),(),(YYCovXYCovYXCovXXCov ),(.),(),(.),(1111nnnnXXCovXXCovXXCovXXCov256.n维正态维正态r.v.的性质的性质p13512(,)TnX XX性质性质1:设设(1,2,n)iX i 12,nX XX12(,)TnX XX服从服从n维正态分布,维正态分布,都是正态变量;

    15、都是正态变量;反之,若反之,若是相互独立的正态变量是相互独立的正态变量,是是n维正态变量维正态变量 则每一个分量则每一个分量则则12(,)TnX XX性质性质2:1122nnZk Xk Xk X服从服从n维正态分布的充要条件是维正态分布的充要条件是 服从一维正态分布(其中常数服从一维正态分布(其中常数 的任意线性组合的任意线性组合12,nX XX12,nk kk不全为零)不全为零)2612(,)TnXXX性质性质3:设设12,nXXX12(,)TkY YY服从服从n维正态分布,维正态分布,都是都是的线性函数,的线性函数,服从服从k维正态分布维正态分布。12(,)TnXXX性质性质4:服从服从n维正态分布,则维正态分布,则两两不相关两两不相关 相互独立等价于相互独立等价于 12,nXXX12,kY YY12,nXXX则则

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