1楼：灯座
有..不过得当x,y相互独立时才成立!
2楼：匿名用户
有：当x，y为独立随机变量时，x,y联合概率分布的边缘概率密度分别等于f(x)和f(y)
3楼：午后蓝山
对的，这表明两个随机变量无关
边缘密度概率和概率密度函数有什么关系
4楼：护具骸骨
如果概率密度函数fx(x)在一点x上连续，那么累积分布
函数可导，由于随机变量x的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。
更准确来说，如果一个函数和x的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是x的概率密度函数。
连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率p=0，但并不是不可能事件。
在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。
随机变量x的n阶矩是x的n次方的数学期望，即
x的方差为
更广泛的说，设g为一个有界连续函数，那么随机变量g(x)的数学期望为：
5楼：池嘉奇
都没答到点子上。题主问的是两个密度函数的区别而不是密度函数与分布函数的区别，我列几个式子，或许能解答你的疑问（因为我刚刚也遇到了这个问题）。x，y联合密度函数等于f(x,y)，如果变量x，y相互独立，那么f(x,y)=f(x)*f(y)，此时计算出的x或y的边缘密度函数等于它本身的密度函数，但是如果变量x，y相互不独立，算出来就不相等，你自己可以计算一下试试看。
所以我得出的结论是，如果变量x，y相互独立，那么x或者y的边缘密度函数等于它的概率密度函数。
如果有错误，欢迎批评指正。
6楼：匿名用户
定义分布函数，是因为在很多情况下，我们并不想知道在某样东西在某个特定的值的概率，顶多想知道在某个范围的概率，于是，就有了分布函数的概念。而概率密度，如果在x处连续的话。就是分布函数f(x)对x求导，反之，知道概率密度函数，通过负无穷到x的积分，也可以求得分布函数。
概率函数和概率密度和分布函数到底什么关系，求简洁的解答
7楼：匿名用户
分布函数的定义是这样的：
定义函数f(x)=p (注意:是小于等于,保证f(x)的右连续)。
然后如对于随机变量x的分布函数f（x），如果存在非负函数f（x）。
使对于任意实数x，有f（x）＝∫（－∞，x）f（t）dt则x成为连续型随机变量。
其中函数f（x）称为x的概率密度函数，简称概率密度．这是概率密度的定义。
举例：已知二维随机变量（x,y）具有概率密度f(x,y)= 2e-(2x+y),x>0,y>0
0，其他
求联合分布函数f（x，y）边缘概率密度fx（x）和fy（y）
判断x于y是否相互独立．
解：f（x，y）
＝2∫（0，x）e＾（－2x）dx∫（0，y）e＾（－y）dy
＝（e＾（－2x）－1）＊（e＾（－y）－1）
fx（x）
＝2∫（0，∞）e＾（－2x）e＾（－y）dy
＝2e＾（－2x）
fy（y）
＝2∫（0，∞）e＾（－2x）e＾（－y）dx
＝e＾（－y）
x于y是相互独立。
扩展资料
概率密度和概率密度函数的区别：
概率指事件随机发生的机率，概率密度的概念也大致如此，指事件发生的概率分布。
在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。probabilitydensityfunction，简称pdf。
概率密度函数加起来就是概率函数（离散变量），或者积分（连续变量）。
在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值。
在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。
当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。
定义：对于一维实随机变量x，设它的累积分布函数是，如果存在可测函数满足：，那么x是一个连续型随机变量，并且是它的概率密度函数。
8楼：匿名用户
设：概率分布函数
为：f(x)
概率密度函数为：f(x)
二者的关系为：
f(x) = df(x)/dx
即：密度函数f 为分布函数 f 的一阶导数。或者分布函数为密度函数的积分。
9楼：匿名用户
两者的定义
概率密度函数：用于直观地描述连续性随机变量（离散型的随机变量下该函数称为分布律），表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。连续样本空间情形下的概率称为概率密度，当试验次数无限增加，直方图趋近于光滑曲线，曲线下包围的面积表示概率，该曲线即这次试验样本的概率密度函数。
分布函数：用于描述随机变量落在任一区间上的概率。如果将x看成数轴上的随机点的坐标，那么，分布函数f(x)在x处的函数值就表示x落在区间(-∞上的概率。
分布函数也称为概率累计函数。
区别分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；
在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞上的概率。
10楼：呜呜呜哇塞诶
分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；
在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞上的概率。
边缘分布和边缘分布函数一样吗
11楼：匿名用户
你好！不一样，边缘分布一般是指的（离散型的）边缘概率表或（连续型的）边缘概率密度，而不是指边缘分布函数。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
12楼：匿名用户
边缘分布函数的定义是f：r---[0,1]是一个映射，f(x)=p{x|x下映射为事件{x|x是指在二元分布的前提下，对其中一个变量不加以限制而得到的仅仅关于另外一个变量的情况。
例如：已知二维离散随机变量（x,y）的联合分布列，分别求x和y的分布列（也就是边缘分布列）；
已知二维连续随机变量（x,y）的密度函数f(x,y)，分别求x和y的密度函数（也就是边缘密度函数）；
边缘分布函数和边缘概率密度有什么区别啊？看书上的定义看得头晕。。。
13楼：匿名用户
边缘分布函数对对应变量求偏导得到相应边缘概率密度
边缘分布函数和联合分布函数有什么区别
14楼：月满花山西满楼
类比说明：
已知边缘分布函数相当于已知 p(a), p(b).
已知联合分布函数相当于已知 p(ab)，和 p(a), p(b).
边缘分布函数只分别刻画了x,y. 而 联合分布函数， 刻画了x,y 以及x,y 的关系。
随机变量组（x1,x2,...,xn）作为一个整体的分布规律称为联合分布
各个变量自己也有自己的分布规律,就是某个变量的边缘分布有时候也会讨论变量组的一个子集的边缘分布
15楼：品一口回味无穷
答： 类比说明：
已知边缘分布函数相当于已知 p(a), p(b).
已知联合分布函数相当于已知 p(ab)，和 p(a), p(b).
边缘分布函数只分别刻画了x,y. 而 联合分布函数， 刻画了x,y 以及x,y 的关系。
边缘密度函数和边缘分布函数的区别
16楼：品一口回味无穷
边缘分布函数是边缘密度函数的积分。
概率函数和概率密度和分布函数有什么关系？
17楼：匿名用户
设：概率分布函数为：f(x)
概率密度函数为：f(x)
二者的关系为：
f(x) = df(x)/dx
即：密度函数f 为分布函数 f 的一阶导数。或者分布函数为密度函数的积分。
18楼：窦丰熙续寄
概率密度只是针对连续性变量而言，而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论，包括连续性和离散型；
已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数；当已知连续型随机变量的分布函数时，对其求导就可得到密度函数。
对离散型随机变量而言，如果知道其概率分布（分布列），也可求出其分布函数；当然，当知道其分布函数时也可求出概率分布。
概率论里面联合联合概率密度函数分布函数，边缘分布，边缘密度，条件概率密度之间有什么联系和区别。
19楼：匿名用户
10减去10的五分之一，就是第一次用去的。而第二次带了单位，则直接减去五分之一米就行了，算出来就等于七又五分之四