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联合分布函数相互独立

时间:2022-02-12 理论教育 版权反馈
【摘要】:也就是说,被积函数除了面积为零的区域外处处相等,这种相等,我们称为几乎处处相等,即当(X,Y)为二元离散量时,由知,若存在使得,则X与Y不独立;当(X,Y)为二元连续量时,若存在一个面积不为零的区域D0,使得,则X与Y亦不独立。行使中的车辆抛锚地点也是随机的。从另一角度来看,我们可以求得X,Y的边际密度分别为类似地,也可以定义n元离散量与n元连续量。且每次试验发生的概率不变。所要求的概率即为

先回忆一下,在第一章中,两随机事件A,B独立的定义:当时,称A,B相互独立。对于两个随机变量X,Y,有下面定义:

定义3.4.1对于任意两个实数集合,有

则称随机变量X,Y相互独立,简称X,Y独立

利用概率的三条公理可知,当且仅当对任意实数x,y,有

即为X,Y相互独立。 (3.4.2)

也就是说“对于任意的实数(x,y),(X,Y)的联合分布函数F(x,y)都等于XY的边际分布函数的乘积”可以作为变量xY独立的等价定义。

特别地,当(X,Y)为二元离散量时,设X,Y的可能取值为XY相互独立的定义等价于:对于任意的实数,都有

当(X,Y)为二元连续量时,由(3.4.2)式得,对于任意的实数x,y,有

微积分知识知,两边积分处处相等,被积函数不一定要处处相等,即可以在面积为零的区域不相等。也就是说,被积函数除了面积为零的区域外处处相等,这种相等,我们称为几乎处处相等,即

几乎处处成立为连续量X,Y相互独立的等价定义。

当(X,Y)为二元离散量时,由(3.4.3)知,若存在使得,则XY不独立;当(X,Y)为二元连续量时,若存在一个面积不为零的区域D0,使得,则XY亦不独立。

由(3.4.1)式可知,对任意集合时,X,Y独立的定义亦可写成

由独立的定义知,§3.1的例3.1.2中XY不独立。因为

也就是吸烟的多少与患呼吸道疾病是有关的,不独立的。

再如§3.3的例3.3.4中的X,Y亦不独立,因为当0<x<l时,

特别地,若(X,Y)为二元正态量,由本章§3.3例3.3.5知,XY相互独立的充分必要条件为ρ=0。因为当且仅当ρ=0时,(3.4.4)式成立。

在实际问题中,当一个变量的取值不影响另一个变量取任何值的概率时,常认为这两个变量独立。

图3.4.1

例3.4.1 设在a地与B地间的距离(以公里计)为ll>1)的公路上有一辆急修车,急修车所在的位置是随机的。行使中的车辆抛锚地点也是随机的。求急修车与抛锚车的距离小于0.5公里的概率。

 设急修车离A地的距离为X,抛锚车离A地的距离为Y。由题意知,xy独立,且均在(0,l)上均勾分布。所要求的概率为

定理3.4.1 二元连续量X,Y相互独立的充要条件是X,Y的联合密度f(x,y)几乎处处可写成x的函数m(x)y的函数n(y)的乘积,即

证明 先证必要性。当X,Y独立时,由(3.4.4)式知,下式几乎处处成立

再证充分性。当时,由密度函数的性质知

,那么ab=1。再结合边际密度与联合密度函数的关系,可得

同理得,。所以

那么由(3.4.4)式知X,Y相互独立。

例3.4.2 问在下面两种情况下,XY独立吗?

(1)设(X,Y)的联合密度为

(2)设(X,Y)的联合密度为

 (1)记

X,Y独立。

(2)由于f(x,y)不能分解成x的函数与y的函数的乘积,故X,Y不独立。从另一角度来看,我们可以求得X,Y的边际密度分别为

故当。那么由(3.4.4)知,也可知X,Y不独立。

以上关于二元随机变量的一些概念,容易推广到n元随机变量的情形。

例如:联合分布函数的概念,n元随机变量的联合分布函数为

其中为任意的实数。

关于边际分布函数,以下举例说明,其他情形可举一反三。例如:

n>2时,有的联合边际分布函数

类似地,也可以定义n元离散量与n元连续量。当的取值至多可列时,称n元离散量;若对任意n维空间的集合D,存在非负函数,使得

成立,则称n元的连续型随机变量,简称n元连续量,其中的称之为联合概率密度

关于边际概率密度,类似地有,例如:

等等。

若对于任意的实数集,有

则称相互独立

也即对任意的实数,有

则称相互独立。

n元离散量时,亦有如(3.4.3)类似的独立的等价定义,当n元连续量时,亦有如(3.4.4)式相类似的独立的等价定义。

定义3.4.2 设分别为m元,n元的随机变量,分别用记它们的联合分布函数。再记的联合分布函数。

对任意的实数,若有

则称两向量组相互独立。

例3.4.3 在n次独立重复的试验中,设每次试验有4个结果:。且每次试验发生的概率不变。设。再设在n次试验中发生的值;(2)在给定的条件下求的条件分布律;(3)在给定的条件下求的条件分布律。

 (1)与n重贝努里试验及二项分布的讨论一样,可知事件

共有n!/(n1n2n3n4!)种方式数。而每个Ai在确定的ni次发生的概率为,故有

(2)由题知

上面运算用到等式

所以

故当n1=0,1,…,n时,

(3)先求(X1X2)的边际分布

那么当时,

即当给定的条件下,X3的条件分布为

例3.4.4 一咨询台有AB两个窗口,设每个顾客服务时间服从参数为λ的指数分布。有一天一开门,A窗口有一个人要求服务。B窗口有两人排队要求服务,设每人服务时间相互独立,求B窗口两人先于A窗口1人结束服务的概率。

 设A窗口一人的服务时间为X1B窗口的两个人的服务时间分别为X2X3,由题意知,X1X2X3相互独立。所要求的概率即为

其中,的联合密度,由题意知,

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