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        卷積公式在求連續(xù)型隨機(jī)變量和分布中的應(yīng)用

        2015-04-11 09:01:09趙會(huì)娟
        關(guān)鍵詞:連續(xù)型概率密度函數(shù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)

        王 靜,趙會(huì)娟

        (河北科技師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科技學(xué)院,河北 秦皇島,066004)

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        卷積公式在求連續(xù)型隨機(jī)變量和分布中的應(yīng)用

        王 靜,趙會(huì)娟

        (河北科技師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科技學(xué)院,河北 秦皇島,066004)

        對(duì)卷積公式進(jìn)行推廣,得到了求二維連續(xù)型隨機(jī)變量線性組合分布的卷積公式,該方法在求二維連續(xù)型隨機(jī)變量線性組合分布時(shí)較分布函數(shù)法更加簡(jiǎn)潔、高效,更適用于此類問(wèn)題的求解。

        連續(xù)型隨機(jī)變量;分布函數(shù);卷積公式

        對(duì)二維連續(xù)型的隨機(jī)變量(X,Y),總可以用分布函數(shù)法求得函數(shù)Z=g(X,Y)的密度函數(shù)。但這種方法計(jì)算量大,尤其當(dāng)(X,Y)的密度函數(shù)p(x,y)是分段函數(shù)時(shí),計(jì)算過(guò)程較為繁瑣。當(dāng)Z=X+Y時(shí),文獻(xiàn)[1]中介紹了卷積公式法,這種方法可以看作是特殊情形下分布函數(shù)法的簡(jiǎn)化。特別的,當(dāng)Z=X+Y是分段函數(shù)時(shí),用卷積公式求隨機(jī)變量Z的密度函數(shù)pZ(z)時(shí),如何分區(qū)間討論及確定積分限是一個(gè)難點(diǎn)。筆者致力于對(duì)卷積公式及其應(yīng)用進(jìn)行盡可能詳細(xì)地分析,為讀者今后學(xué)習(xí)、使用卷積公式提供一定幫助。

        1 卷積公式的推廣

        本次研究中提到的隨機(jī)變量均指連續(xù)型的隨機(jī)變量。

        定理1[1]設(shè)二維隨機(jī)變量(X,Y)的概率密度函數(shù)為p(x,y),X,Y的邊沿概率密度函數(shù)分別為pX(x),pY(y),Z=X+Y,則Z的概率密度函數(shù)為

        (1)

        (2)

        當(dāng)X與Y相互獨(dú)立時(shí),則

        (3)

        (4)

        公式(3)與(4)稱為卷積公式。

        采用公式(1)、公式(2),或公式(3)、公式(4),求出Z=X+Y的密度pZ(z)的方法稱為卷積公式法。

        卷積公式法可用來(lái)求X與Y和的密度,如果函數(shù)是X與Y的線性組合,即Z=aX+bY,(a,b≠0),用卷積公式法還可以求Z的密度。由此引出下面的定理2。

        定理2 設(shè)二維隨機(jī)變量(X,Y)的概率密度函數(shù)為p(x,y),X,Y的邊沿概率密度函數(shù)分別為pX(x),pY(y),Z=aX+bY,(a,b≠0),則Z的概率密度函數(shù)為

        (5)

        (6)

        當(dāng)X與Y相互獨(dú)立時(shí),則

        (7)

        (8)

        公式(7)與公式(8)稱為X與Y的卷積公式。

        圖1

        證明 據(jù)y前系數(shù)b的正負(fù),積分區(qū)域D位于直線ax+by=z的下方或上方。下面分情況討論。

        若b>0,分2種情況討論如下:

        兩邊對(duì)z求導(dǎo),得到:

        類似的,可以得到

        圖2

        b<0時(shí),和上面討論相似,故略。

        同樣地,采用公式(5)、公式(6),或公式(7)、公式(8),求出Z=aX+bY,(a,b≠0)的密度pZ(z)的方法就成為卷積公式法。

        2 分布函數(shù)法與卷積公式法的應(yīng)用與比較

        例1 設(shè)隨機(jī)變量X,Y相互獨(dú)立,并分別在[-5,1]與[1,5]內(nèi)服從均勻分布,其概率密度函數(shù)分別為

        求隨機(jī)變量Z=X+Y的分布密度函數(shù)。

        解法1 分布函數(shù)法。

        首先,隨機(jī)變量X,Y相互獨(dú)立,故得X,Y的聯(lián)合密度函數(shù)

        當(dāng)z<-4時(shí),F(xiàn)Z(z)=0;

        當(dāng)z≥6時(shí),F(xiàn)Z(z)=1。

        解法2 卷積公式法。

        當(dāng)z在[-4,6]的不同區(qū)間段上取值時(shí),自變量x的變化范圍不同,分段如下:

        當(dāng)z<-4或z≥6時(shí),PZ(z)=0;

        例2 設(shè)隨機(jī)變量(X,Y)的概率密度函數(shù)為

        解法1 分布函數(shù)法。

        設(shè)Z的分布函數(shù)為FZ(z),則

        根據(jù)(X,Y)的密度函數(shù)p(x,y)的實(shí)際取值范圍,對(duì)z的范圍討論如下:

        當(dāng)z≤0時(shí),F(xiàn)Z(z)=0;

        故得Z的密度函數(shù)

        解法2 卷積公式法。

        當(dāng)z≤0時(shí),pz(z)=0;

        故Z的密度函數(shù)

        3 結(jié) 論

        通過(guò)以上兩道例題,可清楚地看到卷積公式法在求二維隨機(jī)變量(X,Y)的線性組合函數(shù)Z=aX+bY,(a,b≠0)的密度時(shí)的簡(jiǎn)捷應(yīng)用。在求Z=aX+bY,(a,b≠0)的密度函數(shù)時(shí),使用卷積公式法較分布函數(shù)法有兩點(diǎn)優(yōu)勢(shì):其一,z的分段區(qū)間易討論,根據(jù)x,y的實(shí)際取值范圍就可確定;其二,計(jì)算簡(jiǎn)便,在z的實(shí)際取值區(qū)間內(nèi),pZ(z)是一個(gè)定積分容易計(jì)算,而在分布函數(shù)法中,相應(yīng)區(qū)間的FZ(z)是一個(gè)二重積分,計(jì)算起來(lái)較麻煩。

        [1] 鄭國(guó)萍,郭亞君.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社,2010.

        [2] 盛驟,謝式千,潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].第三版.北京:高等教育出版社,2001.

        [3] 孫清華,孫昊.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)內(nèi)容、方法與技巧[M].第二版.武漢:華中科技大學(xué)出版社,2006.

        [4] 霍海峰,溫鮮.二維連續(xù)型隨機(jī)變量卷積公式探討[J].價(jià)值工程,2011(27):305.

        [5] 趙娟,張曉陽(yáng).卷積公式的推廣及應(yīng)用[J].淮北師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2012,33(1):86-89.

        [6] 羅建華.卷積公式的應(yīng)用注記[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2007,27(1):152-154.

        [7] 胡楊利,李應(yīng)求,趙曉芹.卷積公式的妙用[J].當(dāng)代教育理論與實(shí)踐,2013,5(12):185-186.

        [8] 劉怡娣.卷積公式商分布的推導(dǎo)與應(yīng)用[J].長(zhǎng)春教育學(xué)院學(xué)報(bào),2013,29(3):98-99.

        (責(zé)任編輯:朱寶昌)

        The Application of Convolution Formula in Two Dimension Continuous Random Variable’s Sum Distribution

        WANG Jing,ZHAO Hui-juan

        (School of Mathematics and Information Science & Technology, Hebei Normal University of Science & Technology, Qinhuangdao Hebei,066004,China)

        The convolution formula was generalized in the paper, and general convolution formula which to solve two dimension continuous random variable’s linear combination distribution was obtained. Comparing with distribution function, the new formula is more succinctly and more efficient, which will be better for solving such problems.

        continuous random variable; distribution function; convolution formula

        10.3969/J.ISSN.1672-7983.2015.02.012

        2015-01-31; 修改稿收到日期: 2015-06-01

        O211.5

        A

        1672-7983(2015)02-0057-04

        王靜(1981-),女,碩士,講師。主要研究方向:代數(shù)密碼。

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