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X和Y独立同分布有很多很好的性质。
比如说:如果X,Y独立同正态分布,则X+Y还是正态分布。如果没有独立条件,则X+Y不一定是正态分布。又比如说:如果X,Y独立同普松分布,则X+Y还是普松分布。如果没有独立条件,则X+Y不一定是普松分布。又比如说:如果X,Y独立同二项式分布,则X+Y还是二项式分布。如果没有独立条件,则X+Y不一定是二项式分布。随机过程中,任何时刻的取值都为随机变量,如果这些随机变量服从同一分布,并且互相独立,那么这些随机变量是独立同分布。扩展资料:在概率统计理论中,指随机过程中,任何时刻的取值都为随机变量,如果这些随机变量服从同一分布,并且互相独立,那么这些随机变量是独立同分布。如果随机变量X1和X2独立,是指X1的取值不影响X2的取值,X2的取值也不影响X1的取值且随机变量X1和X2服从同一分布,这意味着X1和X2具有相同的分布形状和相同的分布参数。对离散随机变量具有相同的分布律,对连续随机变量具有相同的概率密度函数,有着相同的分布函数,相同的期望、方差。如实验条件保持不变,一系列的抛硬币的正反面结果是独立同分布。
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x和y相互独立说明两个元素不相关。一般都是x和y会代表函数里的两个未知数,数学里两个函数会有线性相关,正相关反相关等等,这种相关都是可以通过函数公示表示出现,所以就是相关的两个未知数,而相互独立就表示这两个构成不了函数关系
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首先两个随机变量X与Y独立的直观含义就是X的取值不影响Y的取值,反之也是这样。即X和Y是离散随机变量。
简单的说,就是不管X取什么值,Y取值还是按照自己的规律来,比如当X=1时或X=2时,或其它……,Y的取值规律不变,这句话用数学描述(这很重要,把语言转换成数学符号,是学数学最关键的一步):
P{Y≤y|X≤x}=P{Y≤y}
这一步能理解,那下面肯定没问题了
由条件概率定义有
P{Y≤y|X≤x}=P{Y≤y X≤x}/P{X≤x}=P{Y≤y}
把最后等式左边分母乘到右边,即有
P{Y≤y,X≤x}=P{Y≤y}P{X≤x}
上等式的右边就是联合分布,右边就是边缘分布函数,再求导就得到题主的结论。
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相互独立的充要条件是协方差为0,同时相关系数为0。根据充分条件和必要条件的定义:若条件要求包含在“协方差为0,同时相关系数为0”内,则其为相互独立的必要条件;
若“协方差为0,同时相关系数为0”包含在条件要求内,则其为相互独立的充分条件。否则,为既不充分又不必要条件。 若随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布,则X与Y独立的充要条件是X与Y不相关。
对任意分布,若随机变量X与Y独立, 则X与Y不相关,即相关系数ρ=0.反之不真. 但当随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布时,若X与Y不相关, 即相关系数ρ=0, 可以得到联合分布密度函数是两个边缘密度函数的乘积,所以X与Y独立。 简单地说,随机变量X,Y不相关不能保证X,Y相互独立,反之则可以。
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这是离散随机变量。x和y是独立的。
用定义证明。p(x=0,y=-1)=p(x=0)p(y=-1),以此类推即可。
事实上,只要联合分布律每一行或者每一列成比例,可以直接看出x和y是独立的
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我是公众科技网的签约作者“天山绿茶”!
希望本篇文章《x和y相互独立说明什么》能对你有所帮助!
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本文概览:X和Y独立同分布有很多很好的性质。比如说:如果X,Y独立同正态分布,则X+Y还是正态分布。如果没有独立条件,则X+Y不一定是正态分布。又比如说:如果X,Y独立同普松分布,则X+Y还是普松分布。如果没有独立条件,则X+Y不一定是普松分布。又比如说:如果X,Y独立同二项式分布,则X+Y还是二项式分布。如果没有独立条件,则X+Y不一定是二项式分布。随机过程中,任何时刻的取值都为随机变量,如果这些随机变量服从同一分布,并且互相独立,那么这些随机变量是独立同分布。扩展资料:在概率统计理论中,指随机过程中,任何时刻的