分布函式

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分布函式(英文Cumulative Distribution Function, 簡稱CDF),是機率統計中重要的函式,正是通過它,可用數學分析的方法來研究隨機變數。分布函式是隨機變數最重要的機率特徵,分布函式可以完整地描述隨機變數的統計規律,並且決定隨機變數的一切其他機率特徵。

基本信息

定義

分布函式 分布函式
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設X是一個隨機變數,x是任意實數,函式 稱為X的分布函式。有時也記為 。

分布函式 分布函式

對於任意實數 ,

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因此,若已知X的分布函式,就可以知道X落在任一區間上的機率,在這個意義上說,分布函式完整地描述了隨機變數的統計規律性。

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如果將X看成是數軸上的隨機點的坐標,那么,分布函式F(x)在x處的函式值就表示X落在區間 上的機率。

分布函式的性質

F(x)為隨機變數X的分布函式,其充分必要條件為:

1.非降性

(1)F(x)是一個不減函式

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對於任意實數

2.有界性

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(2)

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從幾何上說明,將區間端點x沿數軸無限向左移動(即 ),則“隨機點X落在點x左邊”這一事件趨於不可能事件,從而其機率趨於0,即有 ;又若將點x無限右移(即 ),則“隨機點X落在點x左邊”這一事件趨於必然事件,從而趨於機率1,即有

3右連續性

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(3) ;

證明:因為 F(x)是單調有界非減函式,所以其任一點x的右極限F(x+0)必存在。

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為證明右連續,由海涅定理,只要對單調下降的數列 當 時,

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證明 成立即可。 因為 :

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所以得,

離散性隨機變數的分布函式

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設離散性隨機變數X的分布列為

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由機率的可列可加性得 ,

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其中和式是對滿足 的一切k求和.離散型隨機變數的分布函式是分段函式, 的間斷點就是離散型隨機變數的各可能取值點,並且在其間斷點處右連續.離散型隨機變數 的分布函式 的圖形是階梯形曲線. 在 的一切有(正)機率的點 ,皆有一個跳躍,其跳躍度正好為 取值 的機率 ,而在分布函式 的任何一個連續點x上, 取值x的機率皆為零。

離散型隨機變數的分布律和它的分布函式是相互唯一決定的。它們皆可以用來描述離散型隨機變數的統計規律性,但分布律比分布函式更直觀簡明,處理更方便。因此,一般是用分布律(機率函式)而不是分布函式來描述離散型隨機變數。

連續性隨機變數的分布函式

1.定義

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設X為連續型隨機變數,其密度函式為 ,則有

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對上式兩端求關於x的導數得

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這正是連續型隨機變數X的分布函式與密度函式之間的關係。

2.幾種常見的連續性隨機變數的分布函式

分布函式 分布函式
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(1)設 ,則隨機變數X的分布函式為

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(2)設 ,則隨機變數X的分布函式為

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(3)設 ,則隨機變數的分布函式為

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對於 ,其分布函式為

聯合分布函式

定義

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給定一個隨機變數 ,稱定義域為整個平面的二元實值函式

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為隨機變數(X,y)的分布函式。或稱為X與y的聯合分布函式.

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按照分布函式的定義:,其中,區域 如右圖所示

F(x,y)的幾何解釋 F(x,y)的幾何解釋

性質

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設 是隨機變數 的分布函式,

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(1) ;

(2)固定一個自變數的值時,作為一元函式關於另一個自變數是單調不減的;

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(3)對任意固定一個y, ;對任意同固定一個x, ;

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(4) , ;

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(5)固定一個自變數的值時, 作為一元函式關於另一個自變數至少有連續;

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(6)對任意的 有:

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