...
...
...
...
:
:
...
:
...
...
...
:
:
...
:
...
تابع الكثافة لزوج من المتغيرات العشوائية
هو احتمال المتغير العشوائي ليس أكبر من وفي نفس الوقت المتغير ليس أكبر من
سيكتب تابع التوزيع لزوج من المتغيرات العشوائية المنقطعة كالتالي:
تابع التوزيع لزوج من المتغيرات العشوائية المستمرة :
التوزيع الهامشي
التوزيع الهامشي للمتغير العشوائي المنقطع هو احتمال المتغير مساوي الى بدون اعتبار المتغير
ويعرف التوزيع الهامشي للمتغير العشوائي بشكل مماثل:
التوزيعات الهامشية الناتجة أحادية البعد هي:
|
|
... |
|
... |
MR
|
|
|
... |
|
... |
|
: |
: |
... |
: |
... |
: |
|
|
... |
|
... |
|
: |
: |
... |
: |
... |
: |
MR
|
|
... |
|
... |
1,00 |
بشكل مماثل نحصل على الكثافات الهامشية لزوج من المتغيرات العشوائية المستمرة و :
تابع التوزيع الهامشي الشرطي
تابع التوزيع الهامشي الشرطي هو تابع التوزيع للمتغير العشوائي بشرط قيمة ويعرف كالتالي :
خطأ رياضيات (خطأ في التحويل. أبلغ الخادوم («cli») عن: «SyntaxError: Illegal TeX function
Found \liin 4:5»): {\displaystyle P(X\leq x\vert Y)=F_{y}(x)=\left\{ \begin{array}{c} \sum\li... ...ad \text{\rm for }X\ \text{\rm continuous} \end{array}\right. }
تابع التوزيع الهامشي الشرطي هو تابع التوزيع للمتغير العشوائي بشرط قيمة ويعرف كالتالي :
خطأ رياضيات (خطأ في التحويل. أبلغ الخادوم («cli») عن: «SyntaxError: Illegal TeX function
Found \liin 4:5»): {\displaystyle P(Y\leq y\vert X)=F_{x}(y)=\left\{ \begin{array}{c} \sum\li... ...ad \text{\rm for }Y\ \text{\rm continuous} \end{array}\right. }