F(X,Y)=0
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发生的概率,所有面积的和为1 。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的,它必须要有区间作为参考和对比 。
来源:百度百科-概率密度
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4、联合分布律怎么求求联合分布律公式:P(X=-1)=d 。联合分布函数(jointdistributionfunction)亦称多维分布函数,随机向量的分布函数 , 以二维情形为例,若(X,Y)是二维随机向量,x、y是任意两个实数,则称二元函数 。
函数(function)的定义通常分为传统定义和近代定义,函数的两个定义本质是相同的,只是叙述概念的出发点不同 , 传统定义是从运动变化的观点出发,而近代定义是从集合、映射的观点出发 。函数的近代定义是给定一个数集A,假设其中的元素为x,对A中的元素x施加对应法则f , 记作f(x) , 得到另一数集B,假设B中的元素为y,则y与x之间的等量关系可以用y=f(x)表示,函数概念含有三个要素:定义域A、值域B和对应法则f 。其中核心是对应法则f,它是函数关系的本质特征 。
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5、联合分布函数F(x,y)=P(XF(x,y)=∫(x,-∞) ∫(y,-∞)f(u,v)dudv,同样
F(x,∞)=∫(x,-∞) ∫(+∞,-∞)f(u,v)dudv
F(∞,y)=∫(+∞,-∞) ∫(y,-∞)f(u,v)dudv
【联合分布函数,联合分布函数是什么?】F(∞,∞)=∫(+∞,-∞) ∫(+∞,-∞)f(u,v)dudv
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