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随机变量相互独立的定义课堂练习小结随机变量的独立性
两事件A,B独立的定义是:若P(AB)=P(A)P(B)则称事件A,B独立.设X,Y是两个r.v,若对任意的x,y,有则称X和Y相互独立.一、随机变量相互独立的定义
用分布函数表示,即设X,Y是两个r.v,若对任意的x,y,有则称X和Y相互独立.它表明,两个r.v相互独立时,它们的联合分布函数等于两个边缘分布函数的乘积.
其中是X和Y的联合密度,几乎处处成立,则称X和Y相互独立.对任意的x,y,有若(X,Y)是连续型r.v,则上述独立性的定义等价于:这里“几乎处处成立”的含义是:在平面上除去面积为0的集合外,处处成立.分别是X的边缘密度和Y的边缘密度.
若(X,Y)是离散型r.v,则上述独立性的定义等价于:则称X和Y相互独立.对(X,Y)的所有可能取值(xi,yj),有
例1设(X,Y)的概率密度为问X和Y是否独立?解x0y0二、例题
即可见对一切x,y,均有:故X,Y独立.
若(X,Y)的概率密度为情况又怎样?解0x10y1由于存在面积不为0的区域,故X和Y不独立.
三、课堂练习1.设随机变量(X,Y)的概率密度是问X和Y是否相互独立?2.证明对于二维正态随机变量(X,Y),X和Y相互独立的充要条件是参数.
这一讲,我们由两个事件相互独立的概念引入两个随机变量相互独立的概念.给出了各种情况下随机变量相互独立的条件,希望同学们牢固掌握.四、小结
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