离散型的个个都会,但是连续型的就不一样了,如果有 X 和 Y 两个量,然后 Y=g(X),比如 Y=X2,在知道 X∼fX(x) 后专家问你 fY(y) 怎么求,其实很简单
首先是要找 y 的分段点,如果 x 有分段点,那 y 大概也有对应的分段点,带进去就好了。有的时候还得看 g(x) 的极值,比如 Y=X2 的最小值是 0,于是 y<0 就不可能了
之后代入到概率里面:
FY(y)=P{Y≤y}=P{X2≤y}=P{−y≤Xy}=∫−yyfX(x)dx
最后求导就能得到 fY(y) 了
当然,几个区间都要分别讨论
如果这个 g(x) 是个单调函数,可以令 h(x) 为 g(x) 的反函数,那就可以套公式了
fY(y)={fX(h(y))∣h′(y)∣,0,α<y<β其他
α 和 β 分别为 g(x) 在定义域上的的最小与最大值
那二维的又要怎么求呢?比如有个
f(x,y)=⎩⎨⎧21e−2y,0,0<x<1,y>0其他
要求 Z=X−Y 对应的 fZ(z)
首先也是代入 x,y 的分段点得到 z 的分段点,很容易知道 z 的两个分段点是 0,1
为了方便,可以把 0<x<1,y>0 这个区域记为 D
之后就要分区间求 FZ(z) 了
我们发现
F_Z(z)=P\{ Z\leq z \}=P\{ X-Y \leq z \}=\iint_\limits{x-y\leq z}f(x,y)dxdy=\iint_\limits{(x-y\leq z)\cap D}\frac{1}{2}e^{-\frac{y}{2}}dxdy 在 z 不同时,我们需要注意积分区域的大小,不然容易算错