2024年5月1日发(作者：)
对于二维连续变量的分布函数F(x，y)，一般应用其概率密度函数f(x，
y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机
变量的求法相仿】。
∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0，∞)时，分布函数F(x，y)=∫(-∞，
x)du∫(-∞,y)f(u，v)dv=∫(0，x)du∫(-0，y)2e^(-2u-v)dv=∫(0，x)2e^(-
2u)du∫(-0，y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。
当x∉(0，∞)、y∉(0，∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞，0)du∫(-∞，0)f(u，
v)dv=0。
扩展资料：
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，
故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定
的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连
续型的。
事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事
件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很
大也可以很小。
可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间
的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有
面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，
它必须要有区间作为参考和对比。
离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆
可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更
直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分
布函数来描述离散型随机变量。
发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/news/1714565417a2471114.html
评论列表（0条）