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        連續(xù)型隨機變量函數(shù)概率密度的教學方法探討

        2013-07-17 06:48:16孫春香
        赤峰學院學報·自然科學版 2013年19期
        關(guān)鍵詞:連續(xù)型概率密度數(shù)理統(tǒng)計

        孫春香

        (淮南師范學院 數(shù)學與計算科學系,安徽 淮南 232001)

        連續(xù)型隨機變量函數(shù)概率密度的教學方法探討

        孫春香

        (淮南師范學院 數(shù)學與計算科學系,安徽 淮南 232001)

        本文從單個隨機變量的函數(shù)和兩個隨機變量的函數(shù)的概率分布兩種情形分別探討隨機變量函數(shù)的概率密度的求解方法.

        隨機變量;密度函數(shù);隨機變量函數(shù);卷積公式

        1 引言

        隨機變量函數(shù)的分布問題是概率論與數(shù)理統(tǒng)計中的一項重要的問題,它在隨機變量研究中占有非常重要的意義,是整個隨機變量研究的核心內(nèi)容,關(guān)于許多隨機變量的研究都是通過研究隨機變量函數(shù)的分布問題得以發(fā)展.因此,在這部分的學習中,掌握其方法和解題技巧至關(guān)重要.以下就是作者憑借多年從事概率統(tǒng)計課程教學的經(jīng)驗總結(jié)了幾點看法.

        2 單個隨機變量函數(shù)的密度函數(shù)的求法

        對于這種類型的問題,主要通過某個隨機變量的密度函數(shù)f(x)來找出Y=g(X)的密度函數(shù)f Y(y),主要介紹一下兩種方法.

        2.1 “分布函數(shù)法”——求解問題的萬能公式

        “分布函數(shù)法”是解決隨機變量函數(shù)的密度函數(shù)的一般方法,可以賦予其“萬能公式”的稱號.其原因是不管y=g(x)的形式多么復雜,均可采用此方法.具體步驟如下:

        (1)先由X的值域ΩX,確定出Y=g(x)的值域ΩY;

        注1:所謂值域通常指的是隨機變量密度函數(shù)表達式的非零區(qū)間.

        (2)對于任意的y∈ΩY,Y的分布函數(shù)

        (其中G y={x|g(x)≤y});

        (3)寫出FY(y)在(-∞,+∞)上的表達式;

        (4)求導得到f(y)=Fy'(y).

        例1已知X-N(0,1),試求Y=2 X2+1的密度函數(shù)f(y).

        解 由已知得X的密度函數(shù)為

        易知隨機變量X的非零區(qū)間為ΩX=(-∞,+∞),

        從而由Y=2 X2+1≥1得到ΩY=(1,+∞),

        所以當y≤1時Fy(y)=0

        當y>1時,F(xiàn) Y(y)=P(Y≤y)=P(2 X2+1≤y)

        所以當y>1時,兩邊對y求導數(shù)得到

        注2:在非零區(qū)間上找分布函數(shù)時,不一定求出其具體的表達式,因為在以上問題中,我們的目的是求出Y的密度函數(shù),分布函數(shù)只是一個中間過渡,可運用X的分布函數(shù)給出Y的分布函數(shù)的形式表達式,利用復合函數(shù)求導可以直接給出其密度函數(shù),這樣在很多類似問題中可使問題簡單化.

        2.2 特殊求解——公式法

        當g(x)為嚴格單調(diào)時,可運用以下定理直接得出結(jié)論.

        定理1設(shè)X是連續(xù)隨機變量,其密度函數(shù)為fX(x).Y=g (X)是另一個隨機變量.若y=g(x)嚴格單調(diào),其反函數(shù)h(y)有連續(xù)導函數(shù),則Y=g(x)的密度函數(shù)為

        其中ΩY為隨機變量Y的非零區(qū)間.

        證明 見參考文獻[1].

        例2設(shè)X-N(μ,σ2),求Y=3 X+2的概率密度函數(shù).

        注3:通過例題可以看出運用定理1解決問題很是簡便,但是要注意其適用的條件,這點在學習中容易被忽視.例如讀者可以考慮當X-U(0,π)及時Y=s i n X的密度函數(shù)的求解方法的異同.

        由定理1,對于正態(tài)分布,還有如下結(jié)論

        定理2設(shè)隨機變量X服從正態(tài)分布N(μ,σ2),則當a≠0時,有Y=a X+b-N(a μ+b,a2σ2).

        證明 當a>0時,Y=a X+b是嚴格增函數(shù),仍在(-∞, +∞)上取值,其反函數(shù)為X=(Y-b)/a,由定理可得

        這就是正態(tài)分布N(μ+b,a2σ2)的密度函數(shù).

        當a<0時,Y=a X+b是嚴格減函數(shù),仍在(-∞,+∞)上取值,其反函數(shù)為X=(Y-b)/a,由上定理可得

        這是正態(tài)分布N(a μ+b,a2σ2)的密度函數(shù),結(jié)論得證.

        這個定理表明,正態(tài)變量的線性變換仍為正態(tài)變量,其數(shù)學期望和方差可直接從線性變換求得.若取a=1/σ,b=-μ/σ,則Y=a X+b-N(0,1).這在概率論與數(shù)理統(tǒng)計中意義重大.

        例3設(shè)隨機變量X-(10,22),試求Y=3 X+5的分布.

        解 由定理2知Y仍是正態(tài)變量,其數(shù)學期望和方差分別為

        所以Y=3 X+5的分布為N(3 5,62).

        3 兩個連續(xù)隨機變量的函數(shù)的密度函數(shù)的求法

        這部分涉及到的問題和第二節(jié)的問題極其類似,只是把一維的問題推廣到二維當中去,因此,解決的方法也極其類似.

        3.1 “分布函數(shù)法”——求解問題的萬能公式

        若已知(X,Y)的聯(lián)合概率密度為f(x,y),欲求Z=g(X,Y)的概率密度fZ(z),解決此類問題仍然采用以下4步:

        (1)先由(X,Y)的值域確定出Z=g(X,Y)的值域ΩZ;

        (2)對于任意的z∈ΩZ,求出Z=g(X,Y)的分布函數(shù);

        (3)FZ(z)寫出 在整個坐標平面上的表達式;

        (4)求導,即可得Z=g(X,Y)的概率密度

        通常,我們也稱這種方法為“分布函數(shù)法”,它適用于任何一種函數(shù)形式下Z=g(X,Y)的密度函數(shù)的求解,是前面“分布函數(shù)法”的推廣.

        當z<0時,F(xiàn)Z(z)=0,

        當z>0時,F(xiàn)Z(z)=P(Z≤z)

        所以FZ(z),兩邊對z求導數(shù)得

        3.2 特殊求解——公式法

        “分布函數(shù)法”雖然能解決所有的問題,但因為涉及到二重積分的計算問題,操作起來相當復雜.因此,對于常見的和、差的分布,商的分布,乘積的分布給出下面的求解公式.

        定理3已知(X,Y)的聯(lián)合概率密度為f(x,y),則

        (1)Z=X++Y的密度函數(shù)

        (2)Z=X-Y的密度函數(shù)

        (3)Z=X/Y的密度函數(shù)

        (4)Z=X Y的密度函數(shù)

        d x其中(1)和(2)分別稱為和、差的卷積公式.

        解 由卷積公式

        為確定積分限,先找出使被積函數(shù)不為0的區(qū)域

        注4:通過上面例5可以看出,運用公式過程相對簡單,但在確定分段函數(shù)的非零區(qū)間時,需要解出一個含參數(shù)的不等式組,值得讀者特別關(guān)注,這也是公式法的不足之處.

        4 小結(jié)

        本文所得出的結(jié)論對隨機變量函數(shù)的學習具有一定的指導意義,雖然現(xiàn)有對隨機變量函數(shù)的研究已經(jīng)比較成熟,但要想對隨機變量函數(shù)有更深一步的認識,還有待于進一步的發(fā)展.

        〔1〕盛驟,等.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].高等教育出版社,2008.〔2〕茆詩松,程依明,濮曉龍.概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程[M].高等教育出版社,2004.

        〔3〕陳仲堂.趙德平.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].高等教育出版社,2012.

        〔4〕張菊芳,陳寧,章曉,等.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].化學工業(yè)出版,2011.

        〔5〕唐興蕓,羅明燕.二維連續(xù)型隨機變量函數(shù)的概率密度[J].黔南民族師范學院學報,2012(2):112-115.

        〔6〕崔靜.關(guān)于一維與二維連續(xù)型隨機變量函數(shù)的分布探討[J].西安文理學院學報,2007(10):32-36.

        G642

        A

        1673-260 X(2013)10-0227-0 2

        安徽省高等學校優(yōu)秀人才基金研究項目資助(2011SQRL136);淮南師范學院教學研究項目資助(2012hssjk10)

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