联合分布律怎么求
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求联合分布律公式：P（X=0）=1/4 。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 。
联合分布律表格怎么求X ， Y是独立的 ， 算出X=x的概率 ， Y=y的概率 ， 直接相乘 。
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联合概率分布简称联合分布 ， 是两个及以上随机变量组成的随机变量的概率分布 。根据随机变量的不同 ， 联合概率分布的表示形式也不同 。对于离散型随机变量 ， 联合概率分布可以以列表的形式表示 ， 也可以以函数的形式表示；对于连续型随机变量 ， 联合概率分布通过非负函数的积分表示 。
随机变量：给定样本空间
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， 其上的实值函数
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称为（实值）随机变量 。如果随机变量X的取值是有限的或者是可数无穷尽的值 ， 则称X为离散随机变量 。如果X是由全部实数或者由一部分区间组成 ， 则称X为连续随机变量 ， 连续随机变量的值是不可数及无穷尽的 。随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量 ， 当要求随机变量的概率分布的时候 ， 要分别处理 。
1. 离散型联合概率分布：
对于二维离散随机向量 ， 设X和Y都是离散型随机变量 ，
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和
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分别是X和Y的一切可能的几何 ， 则X和Y的联合概率分布可以表示为如右图的列联表 ， 也可以表示为如下的函数形式
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其中
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多维随机变量的中 ， 只包含部分变量的概率分布称为边缘分布：
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2. 连续型联合概率分布：
对于二维连续随机向量 ， 设X和Y为连续型随机变量 ， 其联合概率分布 ， 或连续型随机变
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的概率分布
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通过一非负函数
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的积分表示 ， 称函数
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为联合概率密度 。两者的关系如下：
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不但完全决定X和Y的联合概率分布 ， 而且完全决定X的概率分布和Y的概率分布 ， 以
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和
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分别表示X和Y的概率密度 ， 则
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联合分布律怎么写求联合分布律公式：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 。
x和y的联合分布律怎么求相互独立是关键 。对于离散型 ， P(X=i, Y=j) = P(X=i) * P(Y=j) ， 谨记 。E(XY)的求法可以先求出XY的分布律 。
【联合分布律怎么，联合分布律表格怎么求】(1) X和Y的联合分布律：
X\Y 3 4 Pi.
1 0.32 0.08 0.4
2 0.48 0.12 0.6
P.j 0.8 0.2
(2) XY的分布律：
XY 3 4 6 8
P 0.32 0.08 0.48 0.12
E(XY) = 3 * 0.32 + 4 * 0.08 + 6 * 0.48 + 8 * 0.12 = 5.12
连续变量
类似地 ， 对连续随机变量而言 ， 联合分布概率密度函数为fX,Y(x, y) ， 其中fY|X(y|x)和fX|Y(x|y)分别代表X = x时Y的条件分布以及Y = y时X的条件分布；fX(x)和fY(y)分别代表X和Y的边缘分布 。
同样地 ， 因为是概率分布函数 ， 所以必须有：∫x∫y fX,Y(x,y) dy dx=1
独立变量
若对于任意x和y而言 ， 有离散随机变量 ：
P(X=x and Y=y)=P(X=x) ·P(Y=y)
或者有连续随机变量：
pX,Y(x,y)=pX(x)·pY(y)
则X和Y是独立的 。
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