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正态分布的数学期望与方差正态分布:密度函数为:分布函数为的分布称为正态分布,记为N(a,σ2).密度函数为:或者称为n元正态分布。其中B是n阶正定对称矩阵,a是任意实值行向量。称N(0,1)的正态分布为标准正态分布。(1)验证是概率函数(正值且积分为1)(2)基本性质:(3)二元正态分布:其中,二元正态分布的边际分布仍是正态分布:二元正态分布的条件分布仍是正态分布:即(其均值是x的线性函数)其中r可证明是二元正态分布的相关系数。(4)矩,对标准正态随机变量,有(5)正态分布的特征函数多元正态分布(1)验证其符合概率函数要求(应用B为正定矩阵,L为非奇异阵,然后进行向量线性变换)(2)n元正态分布结论a)其特征函数为:b)的任一子向量,m≤n也服从正态分布,分布为其中,为保留B的第,…行及列所得的m阶矩阵。表明:多元正态分布的边际分布还是正态分布c)a,B分别是随机向量的数学期望及协方差矩阵,即表明:n元正态分布由它的前面二阶矩完全确定d)相互独立的充要条件是它们两两不相关e)若,为的子向量,其中是,的协方差矩阵,则是,相应分量的协方差构成的相互协方差矩阵。则相互独立的充要条件为=0f)服从n元正态分布N(a,b)的充要条件是它的任何一个线性组合服从一元正态分布表明:可以通过一元分布来研究多元正态分布g)服从n元正态分布N(a,b),C为任意的m×n阶矩阵,则服从m元正态分布表明:正态变量在线性变换下还是正态变量,这个性质简称正态变量的线性变换不变性推论:服从n元正态分布N(a,b),则存在一个正交变化U,使得是一个具有独立正态分布分量的随机向量,他的数学期望为Ua,而他的方差分量是B的特征值。条件分布若服从n元正态分布N(a,b),,则在给定下,的分布还是正态分布,其条件数学期望:(称为关于的回归)其条件方差为:(与无关)

ys****39
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