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西安电子科技大学:《概率论与数理统计》课程教学课件(讲稿)第二章 随机变量及其分布 2.5 随机变量的函数的分布

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西安电子科技大学:《概率论与数理统计》课程教学课件(讲稿)第二章 随机变量及其分布 2.5 随机变量的函数的分布
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第二章随机变量及其分布 9§2.1随机变量 。§2.2离散型随机变量及其概率分布 9§2.3随机变量的分布函数 。§2.4连续型随机变量及其概率密度 9§2.5随机变量的函数的分布 2/35

第二章 随机变量及其分布  §2.1 随机变量  §2.2 离散型随机变量及其概率分布  §2.3 随机变量的分布函数  §2.4 连续型随机变量及其概率密度  §2.5 随机变量的函数的分布 2/35

§2.5随机变量的函数的分布 9实际应用中,某些人们关心的随机变量Y往往不 能直接测量得到,而它可能是某个能测量的随机 变量的函数X 。比如我们有时很关心圆柱轴截面的面积S,但无法直接 获得,而我们能够获得圆柱轴截面的直径D,而随机变 量S是随机变量D的函数,即S=(1/4)πD2 。问题: 。怎样由已知的随机变量X的概率分布求它的函数Y=g(X) 的概率分布,其中g(·)是连续函数? 一般的步骤是什么? 3/35

§2.5 随机变量的函数的分布  实际应用中,某些人们关心的随机变量Y往往不 能直接测量得到,而它可能是某个能测量的随机 变量的函数X  比如我们有时很关心圆柱轴截面的面积S,但无法直接 获得,而我们能够获得圆柱轴截面的直径D,而随机变 量S是随机变量D的函数,即S=(1/4)πD2  问题:  怎样由已知的随机变量X的概率分布求它的函数Y=g(X) 的概率分布,其中g(•)是连续函数?  一般的步骤是什么? 3/35

§2.5随机变量的函数的分布 例1:设随机变量X具有以下的分布律,试求Y=X一1)的分布律 ● X-1012 Pk0.20.30.10.4 解:首先获得Y的所有可能取值:0,1,4 。求解各取值的概率 。P{Y=0}=P{X-1)2=0}=PX=1}=0.1 。PY=1=P{X-1)2=1}=P{X=0}+PX=2=0.7 ●PY=4=P{X-1)2=4}=P{X=-1}=0.2 。即得Y的分布律为 ● Y014 Pk0.10.70.2 。对于离散型随机变量 ●PY=y}等于所有满足yk=g(X)的X的取值的概率之和 4/35

§2.5 随机变量的函数的分布  例1:设随机变量X具有以下的分布律,试求Y=(X-1)2的分布律  X -1 0 1 2  pk 0.2 0.3 0.1 0.4  解:首先获得Y的所有可能取值:0,1,4  求解各取值的概率  P{Y=0}=P{(X-1)2=0}= P{X=1}=0.1  P{Y=1}=P{(X-1)2=1}= P{(X=0}+P{X=2}=0.7  P{Y=4}=P{(X-1)2=4}= P{(X=-1}=0.2  即得Y的分布律为  Y 0 1 4  pk 0.1 0.7 0.2  对于离散型随机变量  P{Y=yk }等于所有满足yk=g(X)的X的取值的概率之和 4/35

§2.5随机变量的函数的分布 9例2:设随机变量X具有概率密度fx(x)= x/8,0<x<4 0,其它 。求随机变量Y=2X+8的概率密度 解:分别记X,Y的分布函数为Fxx),Fy),先求Y的分布函数Fy) Fy)=PYSY) ∥由分布函数的含义 ● 将Y=2X+8代入 =P2X+8≤y} ●表示为关于X的概率=PX≤(y一8)/2} 。即 =F(y-8)/2) 。将Fy)关于y求导得 ●fy)=dFy)1=dFx(Gy-8)/2)1dy=fx(G0y-8)/2)d0y-8)/2)1y =J(1/8)0y-8)/2]1/2),0<y-8)12<4 0, 其它 y-8)/32,8<y<16 =10,其它 ●注意:代入时,f的自变量及分段函数取值范围用g-(y)来代 5/35

§2.5 随机变量的函数的分布  例2:设随机变量X具有概率密度  求随机变量Y=2X+8的概率密度  解:分别记X,Y的分布函数为FX (x),FY (y),先求Y的分布函数FY (y)  FY (y)=P{Yy} //由分布函数的含义  将Y=2X+8代入 =P{2X+8y}  表示为关于X的概率 =P{X(y-8)/2}  即 =FX ((y-8)/2)  将FY (y)关于y求导得  fY (y)=dFY (y)/dy=dFX ((y-8)/2)/dy = fX ((y-8)/2)d((y-8)/2)/dy  =  =  注意:代入时, fX的自变量及分段函数取值范围用g-1 (y)来代       0, 其它 / 8, 0 4 ( ) x x f X x        0, 其它 (1/ 8)[( y 8)/ 2](1/ 2), 0 ( y 8)/ 2 4       0, 其它 ( y 8)/ 32, 8 y 16 5/35

§2.5随机变量的函数的分布 求连续型随机变量X的函数Y=gX)的概率密度的一般步骤: 9已知fxx),Y=gX),求fy) ●1°先写出Y的分布函数定义式:Fy)=P{Y以 由Y=g(X)确定Y的值域,当y不在值域范围内时单独讨论fOy) ●2°将Y=gX)代入上式 =P{g(X)}/在y的值域范围内讨论 ·3°由g(X)y求解X的范围 =PXIg(X)}表示为y的形式 。4°由X的分布函数Fc)表示以上概率,得到关于y的表达式Fy), 其中Fc)的自变量x用关于y的表达式来代。 。5°求导得fy)=dFy)/d,将fy)的所有可能的情况合并 。掌握变上下限积分求导公式 6/35

§2.5 随机变量的函数的分布  求连续型随机变量X的函数Y=g(X)的概率密度的一般步骤:  已知fX (x),Y=g(X),求fY (y)  1°先写出Y的分布函数定义式:FY (y)=P{Yy}  由Y=g(X)确定Y的值域,当y不在值域范围内时单独讨论 fY (y)  2°将Y=g(X)代入上式 =P{g(X)y} //在y的值域范围内讨论  3°由g(X)y求解X的范围 =P{X|g(X)y} 表示为y的形式  4°由X的分布函数FX (x)表示以上概率,得到关于y的表达式FY (y), 其中FX (x)的自变量x用关于y的表达式来代。  5°求导得fY (y)=dFY (y)/dy,将fY (y)的所有可能的情况合并  掌握变上下限积分求导公式 6/35

§2.5随机变量的函数的分布 例3:设随机变量X具有概率密度fx), 一o00时,代入Y=X2得 Fy)=P(Y0 0 y≤0 7135

§2.5 随机变量的函数的分布 例3:设随机变量X具有概率密度fX (x), -∞0时,代入Y=X2得 FY (y)=P{Yy}=P{ X2y} 3° =P{ } 4°由FX (x)得 FY (y)= 5°fY (y)=dF(y)/dy=  y  X  y F ( y) F ( y) X  X           0, 0 [ ( ) ( )] 0 2 1 y f y f y y y X X , 7/35

§2.5随机变量的函数的分布 在Y=g(X),且g(X)为严格单调函数时的一般结果 9定理:设随机变量X具有概率密度f(x),一oo0(或g'x)<0),则Y=g(X)是 连续型随机变量,其概率密度为 fy(y)= fxIh(y川'(y),a&<y<B 0, 其它 o其中a=min{g(-oo),g(o)}, B=maxig(-oo),g(oo), hy)是g(x)的反函数 8135

§2.5 随机变量的函数的分布  在Y=g(X),且g(X)为严格单调函数时的一般结果  定理:设随机变量X具有概率密度fX (x),-∞0(或g(x)<0),则Y= g(X)是 连续型随机变量,其概率密度为   其中α=min{g(-∞),g(∞)},  β=max{g(-∞),g(∞)},  h(y)是g(x)的反函数        0, 其它 [ ( )]| ( )| , ( ) f h y h y  y  f y X Y 8/35

§2.5随机变量的函数的分布 证:g')>0的情况 F()=P(YSy)=P(g(X)s) 此时gc)为单调增函数,所以(y)也是单调增函数,且有y的取值范围为 a=g(-o)y≤g(oo)=p, 因此当≤时,Fy)=0; 当y2时,F0y)=1 当a≤ys时,Fy)=PYs=P{g(X)s} h(y)是单调增函数 =P{X≤(y)} =Fx(h(y)) ● 求导0例=aE0=aEhW于xh]')a<y<B 其它 g')<0的情况,此时h'y)<0 0, ● P(g(X)S)=P(Xzh(v))=1-Fx(h(v)) fx [h(y)I-h'(y)l,a<y<B fy(y)=dF(y)/dy=dl1-Fx(h(v))lldy= 0, 其它 两种情况合并即可得证 9/35

§2.5 随机变量的函数的分布  证:g(x)>0的情况  FY (y)=P{Yy}=P{g(X)y}  此时g(x)为单调增函数,所以h(y)也是单调增函数,且有y的取值范围为  α=g(-∞)yg(∞)=β,  因此当yα时,FY (y)=0; 当yβ时,FY (y)=1  当 αyβ时,FY (y)=P{Yy}=P{g(X)y}  h(y)是单调增函数 =P{Xh(y)}  = FX (h(y))  求导fY (y)=dFY (y)/dy=dFX (h(y))/dy=  g(x)<0的情况,此时h(y)<0  P{g(X)y}=P{Xh(y)}=1-FX (h(y))  fY (y)=dF(y)/dy=d[1-FX (h(y))]/dy=  两种情况合并即可得证       0, 其 它 f X [h( y)]h ( y),  y         0, 其 它 f X [h( y)][ h ( y)],  y  9/35

§2.5随机变量的函数的分布 推广 ●若fxx)在有限区间[a,b以外等于0,则只需假设在[a,b] 上恒有g'x)>0(或g'x)<0),a=min{g(a,g(b)},B= max{g(a),g(b)},以上结论还成立 分段单调函数的情况下,上述定理可进一步推广 为下面形式 ·假设g(x)在下面两个区间(a1,b)和(2,b2)分别是单调的函 数,其中在(a1,b1)上的反函数为h1y),在(2,b)上的反 函数为2y),且fxx)在其它有限区间等于0,则有 ·f0=fxhI训川+fxh,OI训goia<y<B 0. 其它 其中y的范围由gx)确定 。可参考教材中Y=X2的求解过程 10/35

§2.5 随机变量的函数的分布  推广  若fX (x)在有限区间[a,b]以外等于0,则只需假设在[a,b] 上恒有g(x)>0(或g(x)<0),α=min{g(a),g(b)},β= max{g(a),g(b)},以上结论还成立  分段单调函数的情况下,上述定理可进一步推广 为下面形式  假设g(x)在下面两个区间(a1 ,b1 )和(a2 ,b2 )分别是单调的函 数,其中在(a1 ,b1 )上的反函数为h1 (y),在(a2 ,b2 ) 上的反 函数为h2 (y),且fX (x)在其它有限区间等于0,则有  fY (y)=  其中y的范围由g(x)确定  可参考教材中Y=X2的求解过程         0, 其它 [ ( )]| ( )| [ ( )]| ( )| , f X h1 y h1 y f X h2 y h2 y  y  10/35

§2.5随机变量的函数的分布 。例4:正态分布的随机变量的线性变换问题 ●已知随机变量X~N(w,σ),试证明X的线性函数Y=aX+b(0)也服从正态 分布。 。证:X的概率密度为 1-2 fx)= 0,-00<x<00 √2πo ·现在y=gc)=x+b,由这一式子解得x=hy)=(y-b)/a,且有h'y)=1/a 。显然gx)是严格单调的,由定理有 。f0)=fxhI川h'la<y<B1 0 其它a 。),-00<y00 11 e 20 1-(b+a e 2(ao) 一00<yK00 Ia|√2πo |a|o√2π 所以有 Y=aX+b~N(au+b,(ao)2) 。特别的当a=1/o,b=一ulc时,Y=(X一)/o=~N0,1) 。即上一节的引理的结果 11/35

§2.5 随机变量的函数的分布  例4:正态分布的随机变量的线性变换问题  已知随机变量X~N(μ,σ 2 ),试证明X的线性函数Y=aX+b(a≠0)也服从正态 分布。  证:X的概率密度为  f(x)= ,-∞<x<∞  现在y=g(x)=ax+b,由这一式子解得x=h(y)=(y-b)/a,且有h(y)=1/a  显然g(x)是严格单调的,由定理有  fY (y)= ,-∞<y<∞  = = ,-∞<y<∞  所以有  Y= aX+b~N(aμ+b,(aσ) 2 )  特别的当a=1/σ,b=-μ/σ时,Y=(X-μ)/σ=~N(0,1)  即上一节的引理的结果 2 2 2 ( ) 2 1      x e ( ) | | 1 0, [ ( )]| ( )|, a y b f a f h y h y y X X         其它   2 2 2 ( ) 2 1 | | 1       a y b e a 2 2 2( ) [ ( ] | | 2 1     a y b a e a    11/35

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