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  • 1 # 雨過天晴

    分佈描述量,比如期望和方差,都是基於單一隨機變數的。現在考慮多個隨機變數的情況。我們使用聯合分佈來表示定義在同一個樣本空間的多個隨機變數的機率分佈。

      聯合分佈中包含了相當豐富的資訊。比如從聯合分佈中抽取某個隨機變數的邊緣分佈,即獲得該隨機變數的分佈,並可以據此,獲得該隨機變數的期望和方差。這樣做是將視線限制在單一的一個隨機變數上,我們損失了聯合分佈中包含的其他有用資訊,比如不同隨機變數之間的互動關係。為了瞭解不同隨機變數之間的關係,需要求助其它的一些描述量。

      協方差

      協方差(covariance)表達了兩個隨機變數的協同變化關係。我們取一個樣本空間,即學生的體檢資料。學生的身高為隨機變數X,學生的體重為隨機變數Y。

  • 2 # 使用者2893793678133

    f(x)=積分4.8y(2-x)dy,上下限(0,x)=2.4x^2(2-x)f(y)=積分4.8y(2-x)dx,上下限(y,1)=4.8y(y-0.5)

  • 3 # 小Z小劇場

    若兩個隨機變數X和Y相互獨立,那麼兩個隨機變數的和的方差等於各自方差的和: D(X+Y) =&nbs...

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