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        微積分方法在概率論教學(xué)中的運用

        2022-12-02 04:27:16余月力
        科教導(dǎo)刊 2022年26期
        關(guān)鍵詞:參變量連續(xù)型概率密度函數(shù)

        余月力,胡 慧

        (1.武漢大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院 湖北 武漢 430072;2.湖北第二師范學(xué)院數(shù)學(xué)與經(jīng)濟學(xué)院 湖北 武漢 430205;3.南昌航空大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院 江西 南昌 330063)

        在大學(xué)工科概率論的教學(xué)中,特別是涉及連續(xù)型隨機變量時,往往需要運用大量微積分的計算。由教學(xué)反饋的情況來看,求解二維連續(xù)型隨機變量函數(shù)的概率密度函數(shù),需要運用較多微積分的方法和技巧,對很多學(xué)生來說是一個難點。筆者在教學(xué)中發(fā)現(xiàn),學(xué)生未嚴(yán)格推導(dǎo),只通過簡單類比已有公式,得到的結(jié)論往往是不正確的。本文將通過二重積分計算以及二重積分變量代換的一些思路和方法,以一種新的方式,幫助學(xué)生理解和掌握二維連續(xù)型隨機變量函數(shù)的概率密度函數(shù)的計算和相關(guān)公式的推導(dǎo)。

        1 常見方法以及難點

        對于二維連續(xù)型隨機變量(X,Y),已知其聯(lián)合概率密度函數(shù)f(x,y),隨機變量Z=g(X,Y),如何求解隨機變量Z的概率密度函數(shù)?常見的方法有下述兩種[1-4]。

        方法一,先求隨機變量Z的分布函數(shù)Fz(z),再將分布函數(shù)求導(dǎo)即得到概率密度函數(shù)fz(z)。具體而言,通過

        來計算隨機變量Z的分布函數(shù),其中積分區(qū)域

        則隨機變量Z的概率密度函數(shù)為

        下面,通過具體的例子來分析這一方法的運用。例如求解Z=X+2Y的概率密度函數(shù),(X,Y)的聯(lián)合概率密度為

        與通常微積分課程里二重積分的計算不同,在微積分課程里計算二重積分,積分區(qū)域往往是平面內(nèi)一個確定的區(qū)域,被積函數(shù)在該區(qū)域上也是唯一的一個函數(shù)表達式。而在計算分布函數(shù)的時候,這時積分區(qū)域D是與z有關(guān)的區(qū)域,即區(qū)域D的邊界或端點往往與z有關(guān)。同時,被積函數(shù)中聯(lián)合概率密度函數(shù)f(x,y)是分塊定義的,在不同的區(qū)域上表達式是不同的或者在某些區(qū)域上取值為0。因此真正需要積分的區(qū)域是區(qū)域D與聯(lián)合密度函數(shù)不為0的區(qū)域G的公共部分。因此需要分情況討論,當(dāng)z≤0時,D與G的公共部分為空集;當(dāng)0

        由上面的分析可知,此方法的麻煩之處在于對于不同的z,積分域D不同,需要對不同取值范圍的z,分情況討論。這需要先分不同情況計算二重積分再計算導(dǎo)數(shù),計算量較大。

        方法二,即積分轉(zhuǎn)換法。若對于任意的有界連續(xù)函數(shù)h(z),下面的等式

        成立,則Z的概率密度函數(shù)為

        在上述積分等式的轉(zhuǎn)化中,需要把對x,y的二重積分轉(zhuǎn)化為對z的定積分。在本文參考文獻中,往往先進行定積分的換元,再交換積分次序。這里的定積分換元,被積函數(shù)是二元函數(shù),對其中一個變量積分。故定積分的換元相當(dāng)于含參變量的定積分作換元積分,因此對于非數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生往往不習(xí)慣也不熟練。在第三節(jié),我們將運用新的思路來處理,即運用二重積分變量代換的方法來取代參考文獻中先定積分換元,再交換積分次序的方法。

        下面分析特殊的情況Z=X+Y,本文參考文獻中的推導(dǎo)過程都是運用方法一,即先求分布函數(shù)

        接下來,對上述二重積分,先對括號里的定積分做換元u=y+x,再交換積分次序,得到

        即學(xué)生的處理方法為將聯(lián)合密度函數(shù)中y用z2x和(z x)/2作替換,則得到上面的結(jié)論。本文將在第三節(jié)運用二重積分變量代換的方法來證明這兩個結(jié)論第一個是正確的,第二個是錯誤的。

        2 運用積分區(qū)域的轉(zhuǎn)化解決定積分的計算問題

        下面通過具體的實例來說明對于Z=X+Y,如何通過公式中的定積分來求Z的概率密度函數(shù),本例中(X,Y)的聯(lián)合概率密度函數(shù)為

        計算上述定積分,關(guān)鍵是確定被積函數(shù)何時不為0,設(shè)D表示xOz平面內(nèi)被積函數(shù)不為0的區(qū)域,則

        上述區(qū)域D在文獻[5]中稱為X型區(qū)域,則D可以寫成兩個Z型區(qū)域D1和D2的并集,其中

        其他情形下,被積函數(shù)恒為0,故概率密度函數(shù)為0,即

        因此通過把xOz平面的X型區(qū)域?qū)懗蒢型區(qū)域的方式就很容易確定z的取值范圍以及x的積分區(qū)間。

        3 運用二重積分的變量代換來求解和推導(dǎo)概率密度函數(shù)

        在這一部分,對于Z=aX+bY,本文將采用二重積分的變量代換的方式,從而避免含參變量的定積分換元。例如對于Z=2X+Y,考慮線性變換

        則該線性變換的雅可比行列式為

        故由第一節(jié)的方法二知

        但是,當(dāng)Z=X+2Y時,此時考慮線性變換

        與上面的線性變換不同,該線性變換的雅可比行列式為

        與之前的情況不同,此時的雅可比行列式不是1,因此在做變量代換的時候,會出現(xiàn)1/|J|,因此

        由第一節(jié)的方法二可知

        故第一節(jié)未經(jīng)嚴(yán)格推導(dǎo),只通過類比得到的兩個結(jié)論第一個正確,第二個不正確。

        因此,運用二重積分的換元法,可避免含參變量的定積分的換元,對于非數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生易于理解和掌握。通過二重積分的換元法和第一節(jié)的方法二,可用于一般的線性函數(shù)Z=aX+bY(a,b0)求解概率密度函數(shù)。例如對于Z=2X3Y,考慮線性變換u=x,z=2x3y,則該線性變換的雅可比行列式

        則運用第一節(jié)的方法二,可以得到

        如果聯(lián)合概率密度函數(shù)已經(jīng)給出,則利用上面Z的概率密度函數(shù)的計算公式,由第二節(jié)積分區(qū)域從X型區(qū)域轉(zhuǎn)化為Z型區(qū)域的方法計算上面的定積分,由此即求出Z的概率密度函數(shù)的具體表達式。這樣就完全避免了含參變量積分的定積分換元。另外對于

        可用方法二和二重積分的極坐標(biāo)變換求解。例如

        這里積分區(qū)域D表示第一象限,用極坐標(biāo)表示出來,即為

        故由第一節(jié)的方法二知

        4 總結(jié)

        在概率論中計算積分的時候,與微積分里通常計算的定積分和二重積分不用,積分區(qū)間或區(qū)域往往不是固定的,帶有一個參數(shù),而被積函數(shù)往往是分段或分塊函數(shù),因此積分需要寫成不同的區(qū)間或不同的區(qū)域上分別積分之和;二重積分交換積分次序以及積分區(qū)域的轉(zhuǎn)化在概率論的計算和推導(dǎo)過程中會經(jīng)常用到;二重積分的變量代換除了解決前文的相關(guān)問題以外,在其他一些重要結(jié)論的證明和計算時仍會用到,例如對于二維連續(xù)型隨機變量作正交變換,求得到的新的二維隨機變量的聯(lián)合概率密度函數(shù)。因此,在高等數(shù)學(xué)(微積分)的教學(xué)中,教師可引導(dǎo)學(xué)生適當(dāng)多加強這些知識點的練習(xí),或者在概率論的課程中對這部分高數(shù)的內(nèi)容做一些針對性強化,都將有助于學(xué)生更快更好地理解和掌握相關(guān)概率論的知識點。

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