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多维随机变量在经济生活中的应用(3)

时间:2022-02-17 22:21来源:毕业论文
(1)。单调性 F x, y 分别对 x 和 y 是单调非减的,即 当x1 x2时, F x1, yF x2 , y (2)。有界性 当y1 y2时, F x, y1 

(1)。单调性

F x, y 分别对 x 和 y 是单调非减的,即

当x1 x2时, F x1, yF x2 , y

(2)。有界性

当y1 y2时, F x, y1 F x, y2 

0 F x, y1 ,且y R , F x,0 ; x R ,

F x,0 ; F ,1 ; F ,0

(3)。右连续性 对每个变量都是右连续的,即

(4)。非负性

(2-7)

2。2。2。 n 维随机变量

定义 1。 如果 X1 , X 2 ,, Xn 是定义在同一概率空间,, P上的 n 个随机变量,则 称X1, X 2 ,, Xn 为 n 维随机变量。

定义 2。 设 k 维是 n 维随机变量,定义函数

称为随机变量

n n n n

X1, X 2 ,, Xn 的 n 维联合分布函数。

F x1,xk F x1,xk , ,, 称为 k 维边缘分布函数, 即 k 维随机变量

X1, X 2 ,, Xk 的分布函数。

定义 3。 n 维随机变量X1, X 2 ,, Xn 相互独立

设 n 维随机变量 X1, X 2 ,, Xn ,如果对任意的x1, x2 ,xn R ,有

2。3。 n 维离散型随机变量

2。3。1。 二维离散型随机变量

定义 1。 二维随机变量X ,Y ,如果 X ,Y 可能的取值为有限对或可列无限多对, 则称X ,Y 为二维离散型随机变量。

定义 2。 设 X ,Y 是二维离散型随机变量,其可能的取值为 x , y i, j 1,2,。。。,则称来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

为X ,Y 的联合分布律。

二维离散型随机变量的分布函数:

二维离散型随机变量的边缘分布:

多维随机变量在经济生活中的应用(3):http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_89882.html
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