二元正态分布的概率密度函数

本文深入探讨了二元正态分布随机变量的性质,详细解析了其概率密度函数(PDF),并展示了如何进行归一化处理。通过变换变量,我们得到了V和W的条件概率密度函数(PSD),进一步推导出X和Y的条件PSD,揭示了X和Y之间的条件期望和方差关系。

二元正态分布随机变量

如果随机变量XXXYYY的联合PDF为
pX,Y(x,y)=12πσxσY1−p2exp⁡{ −(x−μX)2σX2+(y−μY)2σY2−2ρ(x−μX)(y−μY)σXσY2(1−ρ2)}p_{X,Y}(x,y)=\frac{1}{2\pi \sigma_x \sigma_Y \sqrt{1-p^2}}\exp\left\{-\frac{\frac{(x-\mu_X)^2}{\sigma_X^2}+\frac{(y-\mu_Y)^2}{\sigma_Y^2}-\frac{2\rho(x-\mu_X)(y-\mu_Y)}{\sigma_X\sigma_Y}}{2(1-\rho^2)}\right\}pX,Y(x,y)=2πσxσY1p2 1exp2(1ρ2)σX2(xμX)2+σY2(yμY)2σXσY2ρ(xμX)(yμY)
则称XXXYYY满足二元正态分布,其中X∼N(μX,σX2),Y∼N(μY,σY2)X \sim N(\mu_X,\sigma_X^2),Y \sim N(\mu_Y,\sigma_Y^2)XN(μX,σX2)YN(μY,σY2),协方差CXY=E{ XY}−μXμYC_{XY}={\rm E}\{XY\}-\mu_X\mu_YCXY=E{ XY}<

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