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联合边缘条件分布关系
联合分布
有
边缘分布
和
条件分布
吗?
答:
Y的
边缘分布
律为:Y 1 4 P 1/2 1/2 易求得,E(X)=0,E(Y)=5/2,E(XY)=-2·4·1/4+(-1)·1·1/4+1·1·1/4+2·1·1/4=0 ∵Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)·E(Y)=0 ∴X与Y不相关。(2)P(X=-2,Y=1)=0≠P(X=-2)·P(Y=1)∴X与Y不相互独立。根据随机变量...
XY的
分布
律是什么?
答:
条件分布则是描述随机变量之间相互关系的概率分布
。从定义上来看,条件分布是在给定其他随机变量的情况下,某个随机变量的概率分布情况。在这个问题中,如果我们已经知道了X的取值,想要得到Y的值,我们需要考虑在X的取值已知的情况下,Y的分布情况。我们可以通过 X,Y的联合分布和X的边缘分布来得到Y在给定...
联合
概率、
条件
概率和
边缘
概率
答:
P(X=x) = P(X取x)
边缘分布
律,P(X),反映了X变量独立于Y的情况。
条件
概率的秘密揭示 条件概率是理解变量之间因果
关系
的重要工具。当我们谈论事件A发生的条件下事件B的概率,定义为:P(B|A) = P(A发生且B发生) / P(A)这意味着在已知事件A发生的前提下,事件B发生的概率。条件概率揭示了...
联合
概率密度f(x,y),
边缘
概率密,度f(x)
条件
概率密度f(y|x)的
关系
是什...
答:
而
条件
概率密度是在计算出
边缘
密度函数的基础上。含义 则X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数,简称为概率密度。单纯的讲概率密度没有实际的意义,它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间...
【基础理论】
联合
概率,
条件
概率,
边缘
概率
答:
边缘
概率,就像剥开多面体的其中一个面,关注的是单个随机变量的行为。例如,你在购买时只关心牛奶是否打折(事件X<4),这就是边缘概率P(X<4),它的计算方式与
联合
概率类似,但忽略了其他变量的影响。在离散或连续
分布
中,都是通过概率的加总或积分来得出。总结来说,联合概率、
条件
概率和边缘概率是...
联合分布
律怎么用?
答:
Y的
边缘分布
律为:Y 1 4 P 1/2 1/2 易求得,E(X)=0,E(Y)=5/2,E(XY)=-2·4·1/4+(-1)·1·1/4+1·1·1/4+2·1·1/4=0 ∵Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)·E(Y)=0 ∴X与Y不相关。(2)P(X=-2,Y=1)=0≠P(X=-2)·P(Y=1)∴X与Y不相互独立。随机变量X和...
如何理解
边缘分布
函数和
联合分布
函数?
答:
具体回答如图:相同的
边缘分布
可构成不同的
联合分布
,这反映出两个分量的结合方式不同,相依程度不同。这种差异在各自的边缘分布中没有表现,因而必须考察其联合分布。
边缘分布
与
联合
概率分布有什么区别
答:
如果两随机变量相互独立,则
联合
密度函数等于边缘密度函数的乘积,即f(x,y)=f(x)f(y)。如果两随机变量是不独立的,那是无法求的。边缘密度函数是指
边缘分布
函数,定义是:如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x,y}为已知,那么随机变量x,y的分布函数Fx{x}和Fy{y}分别由F{x,y}求得。则Fx{x...
什么是
边缘分布
,什么是
条件分布
答:
某一组概率的加和,叫边缘概率。边缘概率的分布情况,就叫
边缘分布
。和“边缘”两个字本身没太大
关系
,因为是求和,在表格中往往将这种值放在margin(表头)的位置,所以叫margin distribution。
条件分布
是二维随机变量(X,Y)作为一个整体,具有
联合
概率分布,其中的X或Y作为单个随机变量,具有边缘概率分布。
已知
联合分布
律 求
边缘分布
律 及判断随机变量是否独立
答:
这种离散型的很好求啊 比如X的你就把X=0.4那一行的值全部加起来。。 X=0.8就把X=0.8那行加起来。。Y同理。。然后判断是否独立 你就对应的X和Y的
边缘分布
概率乘起来如果全都等于
联合分布
的就是独立的。。否则就是不独立的。
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