随机变量函数的分布求法和转换思想

本文详细解释了如何求解随机变量函数的分布函数,并通过一个具体案例展示了将问题转化为求解原随机变量事件概率的过程。

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随机变量的函数分布F(x)=P{X<=x} F(x)表示的在整个样本空间中,那些通过单值函数映射并且映射后的值在(—∞,x)这个区间内的事件集合(随机事件)发生的概率。

分布函数假设Y=f(x)  那么Y的分布函数是多少呢?就是求F(y);

同样,F(y)同样是表示在数轴上Y<=y发生的概率的,只不过是相对于事件来说映射了两次,只要我们运用转化的思想  把事件事件P(Y<=y)=P(f(x)<=y )还原回去,在我们已经知道了随机变量X的分布函数情况下,我们就可以通过转换求出F(y)了。

所以要准备如下:

1.画出Y与X的图像,了解Y的取值范围。

2.数形结合 等价转换为求关于X的事件的概率。

来个例子


1.画图:


2.等价转化

 2.1 当 y< 1 时  p=0;

 2.2 当 y>=2 时 p=1;  因为Y的值域就在 [1,2] 之间。

 2.3 当 1<=y<2 时,要正确地转换到求 X的事件上去。要数形结合,转换正确!







对于一个给定的随机变量及其函数,求解该函数的新分布是一个常见的统计学问题。当有一个随机变量$X$以及其对应的概率分布已知时,如果存在另一个依赖于$X$的随机变量$Y=g(X)$,那么可以通过以下方式找到$Y$的概率分布。 ### 对于离散型随机变量 设$X$为离散型随机变量,它取值$x_i$的概率为$p(x_i)=P(X=x_i)$。假设我们定义一个新的随机变量$Y = g(X)$,则$Y$的概率质量函数(PMF)可通过如下公式获得: $$ p_Y(y_j) = P(Y=y_j) = \sum_{i:g(x_i)=y_j}p_X(x_i) $$ 这里是对所有使得$g(x_i)=y_j$成立的$x_i$求。 ### 对于连续型随机变量 设$X$为连续型随机变量,它的概率密度函数(PDF)记作$f_X(x)$。如果我们有新的随机变量$Y = g(X)$,并且假定$g(\cdot)$是单调递增或者单调递减的,则可以利用变换法得到$Y$的概率密度函数: 1. 计算逆映射$h(y) = g^{-1}(y)$; 2. 利用链式法则计算导数$\frac{dh}{dy}$; 3. 应用下面的转换规则以获取$Y$的PDF: 如果$g(\cdot)$是单调增加的, $$ f_Y(y) = f_X(h(y))\left|\frac{dh(y)}{dy}\right| $$ 如果$g(\cdot)$是单调减少的, $$ f_Y(y) = f_X(h(y))\left|-\frac{dh(y)}{dy}\right| $$ 更复杂的情况下,比如非单调或多对一的情况,可能需要划分区间分别考虑或采用其他技巧来确定$Y$的分布。 以上提供的是一般性的指导原则,在具体情况下还需要根据实际情况调整方法论。
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