随机变量X和Y是互相独立的充分和必要条件各是什么?

作业题里的。谢谢.

书上只有说P(XY)=P(X)P(Y)是充要条件.NND
reply to 1L:
if A -> B, but B can not -> A, then A is a sufficient condition to B, and B is a necessary condition to A. understand ?

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。

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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第1个回答  推荐于2017-09-16
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。
第2个回答  2020-04-09
XY相互独立,只能和F(X,Y)=Fx(X)+Fy(Y)是充分必要条件(式子中小写xy为下标),其他回答里的都不对
XY相互独立,可以推出1,ρXY(XY的相关系数)=0;2,XY不相关;3,Cov(X,Y)(XY的协方差)=0;4,E(XY)=E(X)+E(Y);5,D(X±Y)=D(X)+D(Y)。这五句话,可以互相作为彼此的充分必要条件,是【XY互相独立】的充分但不必要条件,可以从【XY相互独立】推出这五句话,但是不能从这五句话反推【XY相互独立】
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