1、随机向量的概念（1）必要性：在实际问题中需要同时研究两个或两个以上的随机变量。实例1炮弹的弹着点的位置(X,Y)就是一个二维随机向量.实例2考查某一地区学前儿童的发育情况,则儿童的身高H和体重W就构成二维随机向量(H,W).说明二维随机向量(X,Y)的性质不仅与X、Y有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互...
边缘概率分布(1)定义随机向量X=（X1,X2,…,Xn）中每一个Xi的分布，称为X关于Xi的边缘分布。(2)边缘分布列对于离散型随机向量(X,Y),分量X,Y的分布列称为边缘分布列。若(X,Y)的联合概率分布为pij=P{X=xi,Y=yj),i,j=1,2,...,则(i=1,2,...)jP{(Xxi)(Yyj)}...
随机向量的均值的意义和随机变量的均值的意义相同,所有的样本点都合理地分布在均值的附近。合理的意义就是概率大的样本点离均值更近,概率小的更远。 从这里也可以看出我们以空间中向量的角度来理解随机向量的,话说回去,随机变量也可以由一维向量的方式来理解,不过直接看成实数轴上的点来看要方便一些。
1.3二维连续型随机向量及其联合密度函数 性质: 在这里插入图片描述 二:边缘分布与随机变量的独立性 2.1边缘分布 联合分布函数求边缘分布函数: 注:其意义就是在不管其中一个变量(不局限其范围,即最大范围)的时候,求另一个变量。其中例子见参考书吧。 2.2随机变量的独立性 注:见上面的最后一段,需要注意的是,之前...
折叠概率分布(学科代码:1106420,GB/T 13745—2009) 概率公理化随机事件▪样本空间▪De Morgan 定理▪概率空间▪古典概型▪几何概型▪条件概率▪事件独立性▪独立重复试验▪Bernoulli 概型 随机变量离散型随机变量▪连续型随机变量▪随机变量的函数▪随机向量▪边缘分布▪条件分布▪随机变量的独立...
协因数(矩)阵(cofactor matrix)随机向量精度的表示方法之一它是由一个随机向量中各元素的协因数和两两元素之间的互协因数按一定顺序排列而成的矩阵。例如，设有((nXl)维的观测向量1.=CL, LZ... L.yT，它的协因数阵可表示为 Q;就是第i个观测值的权倒数，相应地称Q，为1.;与L;(i}j)的相关权倒数，...
离散型随机向量(discrete random vector)类重要的随机向量。中文名 离散型随机向量 外文名 discrete random vector 如果n维随机向量泞_峪1,之... ,最多只能取有穷或可数个不同值x; _ (x;x;2...,x;.,) (i=1,2,...),相应的概率记为 离散型随机向量则称该随机向量为离散的.它满足: 1. p,i (i=...
矩阵 随机向量 期望性质 证明 性质如下: 1、E(AX)=AE(X) 2、E(AXB)=AE(X)B 3、E(AX+BY)=AE(X)+BE(Y) 注意:X
随机向量的基础定义 多元正态分布 随机向量函数的分布 条件分布和条件密度 基础定义 随机向量 设X1,X2,...,Xn为定义在概率空间(Ω,F,P)的随机变量,则X=(X1,X2,...,Xn)为(Ω,F,P)上的n维随机向量 F(x1,x2,...,xn)=P(X1≦x1,X2≦x2,...,Xn≦xn)为X的联合分布Fk(x1,x2,...,xk)=...