联合分布的英文

设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：

F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)

称为：二维随机变量(X,Y)的分布函数，或称为随机变量X和Y的联合分布函数。

扩展资料：

联合概率分布的几何意义：如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x,y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以点(x,y)为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率。

在概率论中, 对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。

1、二维变量

设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个向量（X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。

2、离散变量

对离散随机变量 X， Y 而言，联合分布概率密度函数如下：

。因为是概率分布函数，所以必须满足以下条件：。

3、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。 [3]

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

4、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。

参考资料：百度百科--联合分布

意思如下：

P（x，y）表示是同时发生x，y的概率。概率密度函数(Probability Density Function，PDF)：描述连续型随机变量的概率分布，通常用小写字母p表示。函数p是x的PDF，则对函数p积分下来的总和就是1。

简介：

概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。

设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件A出现的概率，常用P (A) 表示。