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条件分布和边缘分布可以相互转化吗
如题所述
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推荐答案 2022-11-19
不可以。条件分布和边缘分布不可以相互转化,条件分布其实就是联合分布与边缘分布的比值。联合分布唯一确定边缘分布和条件分布,反之,边缘分布和条件分布都不能唯一确定联合分布。
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条件概率
密度等于
边缘概率
密度吗?
答:
一般情况不等于,只有相互独立的可以等于
注:1,因为相互独立时,Y并不影响X的取值,有没有y的条件无所谓 2,对于区域为矩形的均匀分布,一定独立,即满足你给的条件。所以你看看你的题目是否满足2和1中的一种
边际概率和条件概率
是什么意思?
答:
在概率论中“
边际概率
”通常也称为“
边缘概率
”。即相对多变量的联合分布而言,当其他变量取一切可能,某变量取值的概率。边际概率是一个事件的概率,与另一个变量的结果无关。
条件概率
是一个事件在第二个事件存在的情况下发生的概率。介绍
边缘分布
(Marginal Distribution)指在概率论和统计学的多维随...
概率
论(二)——二维随机变量
答:
边缘
分布和边缘概率
密度是这个复杂结构的简化版,它们揭示了单个变量的行为。从联合函数中,我们可以导出离散或连续型的边缘分布公式,边缘概率密度则是这些边缘分布的精细化表达。接下来,我们触及到
条件分布
的领域,它是随机变量之间关系的桥梁。无论是离散还是连续,条件分布都是通过
条件概率
的巧妙
转换
而诞生...
XY的
分布
律是什么?
答:
同样地,我们可以通过对XY的所有取值进行加和来获得Y的
边缘分布
。
条件分布
则是描述随机变量之间
相互
关系的
概率分布
。从定义上来看,条件分布是在给定其他随机变量的情况下,某个随机变量的概率分布情况。在这个问题中,如果我们已经知道了X的取值,想要得到Y的值,我们需要考虑在X的取值已知的情况下,Y的...
什么是
边缘分布
,什么是
条件分布
答:
某一组概率的加和,叫边缘概率。边缘概率的分布情况,就叫
边缘分布
。和“边缘”两个字本身没太大关系,因为是求和,在表格中往往将这种值放在margin(表头)的位置,所以叫margin distribution。
条件分布
是二维随机变量(X,Y)作为一个整体,具有联合概率分布,其中的X或Y作为单个随机变量,具有
边缘概率分布
。
...为什么说都是均匀分布,
条件分布和边缘分布
就相同??
答:
前提是独立。独立有fx*fy=fxy。
边缘分布概率
密度为fx fy。
条件概率
密度f(x|y)=fxy/fy=fx*fy/fy=fx。所以相等。
正态分布的
条件分布与边缘分布
答:
那么,
条件分布
其中 如何证明?证明的关键在于,对于正态分布的密度函数来说,它的指数项都可以写作 其中 是常数项。因此,只需将联合分布的密度函数展开,再将其关于 的二次项、一次项整理出来,利用其系数即可得到 和 的表达式。按与上一节同样的设定, 的
边缘分布
为 如何证明?只需...
二维正态
分布
的密度函数
答:
二、特性:1、相关性与独立性:二维正态分布中的两个变量之间的相关性由相关系数ρ来度量。若ρ=0,则两个变量之间
相互
独立,若-1<ρ<0,则为负相关,若0<ρ<1,则为正相关,相关性越强,两个变量之间的关联越大。2、
边缘分布和条件分布
的性质:边缘分布和条件分布的性质与一维正态分布类似,...
联合概率、
条件概率和边缘概率
答:
P(X) = ∑Y的所有可能值 P(X, Y)从这里,我们能得到X的分布律,即每个值出现的
概率分布
:P(X=x) = P(X取x)
边缘分布
律,P(X),反映了X变量独立于Y的情况。
条件概率
的秘密揭示 条件概率是理解变量之间因果关系的重要工具。当我们谈论事件A发生的条件下事件B的概率,定义为:P(B|A) = ...
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