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1、3.2 二维 r.v.的条件分布,设二维离散型 r.v.(X,Y)的分布,若,则称,为在 X=xi 的条件下,Y 的条件分布律,3.2离散条件分布,若,则称,为在 Y=yj 的条件下X 的条件分布律,类似乘法公式,类似于全概率公式,例1 把三个球等可能地放入编号为 1,2,3 的三个盒子中,每盒可容球数无限.记 X 为落入 1 号盒的球数,Y 为落入 2 号盒的球数，求,例1,(1)在Y=0 的条件下，X 的分布律；,(2)在 X=2 的条件下，Y 的分布律.,解 先求联合分布，,其联合分布与边缘分布如下表所示,0 1 2 3,0123,0,pi,1,p j,X,0 1 2 3,将表中第一行数
2、据代入得条件分布,(1),Y,0 1,(2)当 X=2 时，Y 只可能取 0 与 1.,将表中第三列数据代入下式,得Y 的条件分布,解,例2,例2 已知一射手每次击中目标概率为 p(0 p 1),射击进行到击中两次为止.令 X 表示首次击中目标所需射击次数,Y 表示总共射击次数.求 的联合分布律、条件分布律 和 边缘分布律.,由题设知,故 X 与Y 的边缘分布律分别为,的联合分布律为,律为,当 时,X 的条件分布,律为,当 时,Y 的条件分布,连续条件分布,当X 连续时,条件分布不能用,来定义,因为,来定义.,而应该用,设,若 f(x,y)在点(x,y)连续,f Y(y)在点 y 处连续且 f
3、 Y(y)0,则称,为Y=y 时，X 的条件分布函数,记作,定义,类似地,称,为X=x 的条件下Y 的条件分布函数;,为 X=x 的条件下Y 的条件 p.d.f.,称,为 Y=y 的条件下 X 的条件 p.d.f.,称,注意,y是常数,对每一 fY(y)0 的 y 处,只要,相仿论述.,仅是 x 的函数,符合定义的条件,都能定义相应的函数.,类似于全概率公式,类似于Bayes公式,例3 已知(X,Y)服从圆域 x2+y2 r2 上的均匀分布,求,r,解,x,-r,例3,同理，,边缘分布不是均匀分布！,当 r y r 时，,y,这里 y 是常数，当Y=y 时，,当 r x r 时，,这里 x 是
4、常数，当X=x 时，,x,例4 已知,求,解,例4,同理，,例5 设,求,解,例5,当0 y 1 时，,y,当0 x 1 时，,x,例6 已知,求,例6,解,当f X(x)0 时，即 0 x 1 时，,当f X(x)=0 时，f(x,y)=0,故,x+y=1,0.5,0.5,0.5,算出罪犯的身高.这个公式是,公安人员根据收集到的罪犯脚印，通过公式,由脚印估计罪犯身高,如何推导出来的?,估身高,显然，两者之间是有统计关系的，故,设一个人身高为,脚印长度为.,由于影响人类身高与脚印的随机因素是大量的、相互独立的，且各因素的影响又是微小的,可以叠加的.故,应作为二维随机变量 来研究.,由中心极限定理知 可以近似看,成服从二维正态分布,其中参数 因区域、,民族、生活习惯的不同而有所变化，,但它们都能通过统计方法而获得.,密度为,现已知罪犯的脚印长度为,要,估计其身高就需计算条件期望,条件,的密度函数,因此,这正是正态分布,如果按中国人的相应参数代入上式，即可得出以脚印长度作自变量的身高近似公式.,作业 P.133习题三,16 17,习题,每周一题8,设随机变量 Z 服从参数为 1 的指数分布，引入随机变量：,求(X,Y)的联合分布律和联合,第8周,问 题,分布函数.,
