题目
关于二维连续型随机变量的函数的分布的一个问题!
书上介绍M=max(X,Y)和N=min(X,Y)的分布(随机变量X,Y相互独立,分布函数分别为Fx(x)和Fy(y))时,推导过程都是这样的:
Fmax(z)=P(M≤z)=P(X≤z,Y≤z)=P(X≤z)P(Y≤z)=Fx(z)Fy(z).
Fmin(z)=P(N≤z)=1-P(N>z)=1-P(X>z,Y>z)=1-P(X>z)P(Y>z)=1-[1-P(X≤z)][1-P(Y≤z)]=1-[1-Fx(z)][1-Fy(z)].
为什么在求X,Y中的最大值时就直接代入独立分布的条件一解就可以了,而求最小值时却是用1-每个事件的概率的逆来求?
书上介绍M=max(X,Y)和N=min(X,Y)的分布(随机变量X,Y相互独立,分布函数分别为Fx(x)和Fy(y))时,推导过程都是这样的:
Fmax(z)=P(M≤z)=P(X≤z,Y≤z)=P(X≤z)P(Y≤z)=Fx(z)Fy(z).
Fmin(z)=P(N≤z)=1-P(N>z)=1-P(X>z,Y>z)=1-P(X>z)P(Y>z)=1-[1-P(X≤z)][1-P(Y≤z)]=1-[1-Fx(z)][1-Fy(z)].
为什么在求X,Y中的最大值时就直接代入独立分布的条件一解就可以了,而求最小值时却是用1-每个事件的概率的逆来求?
提问时间:2021-03-30
答案
max(x,y)≤z,等价于X≤z,且y≤z,必须两个都小于才可以,所以可以用
而min(x,y)≤z,不等价于X≤z,且y≤z,因为可能X≤z,y>z,或X>,y≤Z,或X≤z,y≤z,x与y只要至少有一个小于等于z就行了,有三种情况,而如果用它互补的min(x,y)>z,最小值大于z,则两个必须都得大于z;X>z,Y>z,一种情况就可以了;所以一般有互补的那个算容易些,
而min(x,y)≤z,不等价于X≤z,且y≤z,因为可能X≤z,y>z,或X>,y≤Z,或X≤z,y≤z,x与y只要至少有一个小于等于z就行了,有三种情况,而如果用它互补的min(x,y)>z,最小值大于z,则两个必须都得大于z;X>z,Y>z,一种情况就可以了;所以一般有互补的那个算容易些,
举一反三
已知函数f(x)=x,g(x)=alnx,a∈R.若曲线y=f(x)与曲线y=g(x)相交,且在交点处有相同的切线,求a的值和该切线方程.
我想写一篇关于奥巴马的演讲的文章,写哪一篇好呢?为什么好
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想找英语初三上学期的首字母填空练习……
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