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聯合分佈

鎖定
聯合分佈函數(joint distribution function)亦稱多維分佈函數,隨機向量分佈函數,以二維情形為例,若(X,Y)是二維隨機向量,x、y是任意兩個實數,則稱二元函數。 [1] 
中文名
聯合分佈
外文名
Joint distribution
應用領域
統計學
性    質
分佈
特    點
聯合

聯合分佈定義

設(X,Y)是二維隨機變量,對於任意實數x,y,二元函數
F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)
稱為:二維隨機變量(X,Y)的分佈函數,或稱為隨機變量X和Y的聯合分佈函數 [2] 
隨機變量X和Y的聯合分佈函數是設(X,Y)是二維隨機變量,對於任意實數x,y,二元函數:F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)稱為二維隨機變量(X,Y)的分佈函數。 [2] 

聯合分佈幾何意義

聯合概率分佈的幾何意義
如果將二維隨機變量(X,Y)看成是平面上隨機點的座標,那麼分佈函數F(x,y)在(x,y)處的函數值就是隨機點(X,Y)落在以點(x,y)為頂點而位於該點左下方的無窮矩形域內的概率

聯合分佈概率分佈

概率論中, 對兩個隨機變量X和Y,其聯合分佈是同時對於X和Y的概率分佈

聯合分佈二維變量

設E是一個隨機試驗,它的樣本空間是S={e}。設X=X(e)和Y=Y(e)是定義在S上的隨機變量,由它們構成的一個向量(X,Y),叫做二維隨機向量二維隨機變量

聯合分佈離散變量

對離散隨機變量 X, Y 而言,聯合分佈概率密度函數如下:
。因為是概率分佈函數,所以必須滿足以下條件:

聯合分佈連續變量

類似地,對連續隨機變量而言,聯合分佈概率密度函數fX,Y(x, y),其中fY|X(y|x)和fX|Y(x|y)分別代表X = x時Y的條件分佈以及Y = y時X的條件分佈;fX(x)和fY(y)分別代表X和Y的邊緣分佈。 [3] 
同樣地,因為是概率分佈函數,所以必須有:∫x∫y fX,Y(x,y) dy dx=1

聯合分佈獨立變量

若對於任意x和y而言,有離散隨機變量
P(X=x and Y=y)=P(X=x) ·P(Y=y)
或者有連續隨機變量:
pX,Y(x,y)=pX(x)·pY(y)
則X和Y是獨立的。

聯合分佈多元組合

二元聯合分佈可以推廣到任意多元的情況X1, ..., Xn
fx1,…..,xn(x1,….,xn)=fxn∣x1,...,xn-1(xn∣x1,...,xn-1)fx1,...,xn-1(x1,...,xn-1)
參考資料
  • 1.    梁馮珍, 史道濟. 基於Copula研究聯合分佈函數的性質[J]. 2007.
  • 2.    郭存娣. 談二維隨機變量的函數的分佈函數[J]. 高等數學研究, 2000(3):37-39.
  • 3.    張婧. 關於聯合概率密度的補充性質[J]. 中外企業家, 2016(24).