日期:2023-01-24 阅读量:0次 所属栏目:学前教育
首先,给出二维正态分布的定义:如果二维随机变量(X,Y)的概率密度函数为:
其中μ1,μ2,σ1,σ2,ρ均为参数,且σ1>0,σ2>0,ρ<1,则称(X,Y)服从参数为μ1,μ2,σ1,σ2,ρ的二维正态分布,记作(X,Y)(μ1,μ2,σ1,σ2,ρ)。
经过讨论,发现如果(X,Y)服从二维正态分布,那么两个分量X,Y都服从一维正态分布,而且参数ρ就是两个分量X,Y的相关系数,它是不能等于1和-1的,也就是说(X,Y)服从二维正态分布的前提是:两个分量X,Y是正态分布,而且它们的相关系数不是1和-1。
如果二维随机变量(X,Y)的两个分量X,Y是同一正态分布,都是X,那么(X,Y)就不服从二维正态分布,因为两个分量的相关系数是1。这样我们就很容易解释,为什么两个分量是正态分布,但它们的联合分布不一定是正态分布。
另外,一些教材中往往给出二维正态分布的这样一个性质:
性质:若(X,Y)服从参数为μ1,μ2,σ1,σ2,ρ的二维正态分布,那么(aX+bY,cX+dY)服从二维正态分布。
我觉得这个性质是不严谨的,比如a=c=1,b=d=0这时(aX+bY,cX+dY)为(X,X),两个分量的相关系数为1,(X,X)就不服从二维正态分布。更一般的,如果a b
c d=0,那么(aX+bY,cX+dY)的两个分量aX+bY和cX+dY成比例,其相关系数为1或-1,(aX+bY,cX+dY)就不服从二维正态分布。应该再加一个前提,就是行列式a b
c d不等于0,就可以利用二维正态分布的定义证明(aX+bY,cX+dY)服从二维正态分布,这样就没有问题了。
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