§3.6 随机变量的独立性
事件A与 B独立的定义是:
若 P(AB) = P(A)P(B),则称事件A与B相互独立 。
设 X, Y是两个随即变量, 对任意的 x, y, 若
则称 X与Y 相互独立。
用联合分布函数与边缘分布函数表示上式, 就是
若 (X,Y) 是连续型随机向量 ,上述独立性定义等价于:对任意 x, y∈ R, 有
这里“几乎总成立”的含义是:在平面上除去一个面积为零的集合外,公式成立。
分别是X的边缘密度和Y 的边缘密度 。
几乎总成立, 则称X与Y相互独立 。
若 (X,Y)是离散型随机变量,则上述独立性定义等价于:对(X,Y) 所有可能取值 (xi , yj), 有
成立,
则称 X与Y 相互独立。
解:
例1: 考察例3.2.2(吸烟与肺癌关系的研究)中随机变量X与Y的独立性.
证明:因
所以,X与Y相互独立。
特别地,将 x =μ1, y =μ 2 代入上式,有
f (μ1,μ2) = fX(μ1)fY(μ2), 即
解:
从而,对一切 x, y∈R , 均有f (x, y)=f X(x) f Y(y).
故,X与Y是否相互独立。
例3: 设(X,Y) 的概率密度为
问:X与Y是否独立?
解:
由于存在面积不为零的区域 D,使得
故,X与Y不相互独立 。
例4:若(X,Y)的概率密度为
问X与Y是否独立?
3.7.1 离散型分布情形
例1:若X与Y独立,且 P(X=k)=ak , k=0,1,2, … , P(Y=k)=bk , k=0,1,2, …, 求 Z=X+Y 的概率分布。
解:
§3.7 随机变量函数的分布
证明: 依题意,有
由卷积公式
得
即 Z 服从参数为 的泊松分布。
设X和Y的联合密度为 f (x, y), 求 Z=X+Y 的概率密度。
因 Z =X+Y 的分布函数是:
FZ(z)=P(Z≤z)=P(X+Y ≤ z)
这里积分区域 D={ (x, y): x+y ≤z },是直线 x+y = z 左下方的半平面。
3.7.2 连续型分布的情形
化成累次积分, 得
固定z和y, 对方括号内的积分作变量代换, 令 x= u-y, 得
变量代换
交换积分次序
由概率密度与分布函数的关系, 即得 Z=X+Y 的概率密度
由X和Y的对称性, 知 fZ (z)又可写成
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