连续二维随机变量的函数的积分的两种方法

本文详细探讨了当X和Y独立且均匀分布在[0,1]上时,Z=X+Y的分布特性,通过分布函数法和换元法求解,并揭示了其为尖峰分布,是两个正方形区域的卷积结果。理解了直角换元和积分限制的重要性。

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设 X , Y 相 互 独 立 , 均 服 从 [ 0 , 1 ] 上 的 均 匀 分 布 , 求 Z = X + Y 的 分 布 设X,Y相互独立,均服从[0,1]上的均匀分布,求Z=X+Y的分布 X,Y[01]Z=X+Y

在这里插入图片描述

分布函数法

z < 0 , F z ( z ) = 0 0 ≤ z < 1 , F z ( z ) = ∫ 0 z d x ∫ 0 z − x f ( x , y ) d y 0 ≤ z < 1 , F z ( z ) = 1 − ∫ z − 1 1 d x ∫ z − x 1 f ( x , y ) d y 算 完 分 段 函 数 后 再 分 段 求 导 即 可 得 f z ( z ) z<0,F_z(z)=0\\ 0 \leq z <1,F_z(z)=\int_0^zdx \int_0^{z-x} f(x,y)dy\\ 0 \leq z <1,F_z(z)=1-\int_{z-1}^1dx \int_{z-x}^1 f(x,y)dy\\ 算完分段函数后再分段求导即可得f_z(z) z<0,Fz(z)=00z<1,Fz(z)=0zdx0zxf(x,y)dy0z<1,Fz(z)=1z11dxzx1f(x,y)dyfz(z)

换元法

由 公 式 f z ( z ) = ∫ − ∞ + ∞ f ( z − y , y ) d y 难 点 在 于 换 元 后 , 积 分 限 的 确 定 ( 如 果 是 直 角 换 极 坐 标 的 情 况 好 一 点 ) y ∈ ( 0 , 1 ) , x = z − y ∈ ( 0 , 1 ) → y ∈ ( 0 , 1 ) 并 ( z − 1 , z ) y ∈ { ( 0 , z ) 0<z<1 ( z − 1 , 1 ) z>=1 f z ( z ) = { ∫ 0 z f ( z − y , y ) d y 0<z<1 ∫ z − 1 1 f ( z − y , y ) d y z>=1 由公式f_z(z)=\int_{-\infty}^{+\infty}f(z-y,y)dy\\ 难点在于换元后,积分限的确定(如果是直角换极坐标的情况好一点)\\ y\in (0,1),x=z-y\in (0,1) \rightarrow y\in(0,1) 并(z-1,z)\\ y\in \begin{cases} (0,z)& \text{0<z<1}\\ (z-1,1)& \text{z>=1} \end{cases}\\ f_z(z)= \begin{cases} \int_{0}^{z}f(z-y,y)dy& \text{0<z<1}\\ \int_{z-1}^{1}f(z-y,y)dy& \text{z>=1} \end{cases}\\ fz(z)=+f(zy,y)dy,()y(0,1),x=zy(0,1)y(0,1)(z1,z)y{(0,z)(z1,1)0<z<1z>=1fz(z)={0zf(zy,y)dyz11f(zy,y)dy0<z<1z>=1
结果:实际上是一个尖峰分布,是两个正方形的卷积

方法论:一般地,对于无穷区间,直接换好,其它的情况先积后导

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