联合概率质量函数是什么 由概率密度求联合分布函数
请教一道联合概率分布列题目，在线等，概率一题(联合概率密度函数，概率密度和分布函数什么区别呢？联合概率密度函数， 求条件概率密度，joint probability mass function，联合概率质量函数怎么求？
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知道联合分布函数如何求概率
回答：
这个属于“多项分布”问题中的“三项分布”。
本题中，n=4, pA=40%=0.4, pB=35%=0.35, pC=25%=0.25。据此，概率质量函数为
p(X, Y, Z) = [n^4/(X!Y!Z!)] pA^X pB^Y pC^Z,
其中，X，Y，Z满足X+Y+Z=4。
由概率密度求联合分布函数
这是离散型的，求分布律就可以，
A） X 取值1到6，Y为2到12且X<Y≤2X，例如 X=3,Y=4,5,6，其他为0，Y=4表示一个是3，一个是1，概率是1/18;除了Y=2X的是1/36，其他的都是1/18；
B) X为1到6，Y也是1到6且Y≥X
C）X为1到6，Y也是1到6且Y≥X
其实把每一种情况仔细想想包含几种结果就行了，因为一共就只有36种结果
密度函数与分布函数区别
概率密度和分布函数的区别是概念不同、描述对象不同、求解方式不同。
1、概念不同：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小；分布函数是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。
2、描述对象不同：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。
3、求解方式不同：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。
参考资料：
百度百科-概率密度
百度百科-分布函数
概率密度函数运算公式
求谁不积谁（求X概率密度就积y),不积先定限，限内画条线，先交为下限，后交为上限。先求Y的边缘概率密度了，联合概率密度与边缘概率密度的商就是条件概率密度。
X的边缘分布的密度函数fX(x)=∫(-∞,∞)f(x,y)dy=∫(0,x)3xdy=3x²，0<x<1fX(x)=0，x。同理，Y的边缘分布的密度函数fY(y)=∫(-∞,∞)f(x,y)dx=∫(y,1)3xdx=(3/2)(1-y²)，0<y<1、fX(x)=0，y。
X对Y即(X丨Y)时的的密度函数fX丨Y(x丨y)=f(x,y)/fY(y)=2x/(1-y²)，0<x<1、0<y<x；fX丨Y(x丨y)=0，(x,y)。同理，Y对X即(Y丨X)时的的密度函数fY丨X(y丨x)=f(x,y)/fX(x)=1/x，0<x<1、0<y<x；fY丨X(y丨x)=0，(x,y)。
扩展资料：
x+y≤1，即半径为1的圆，那么求y的范围，当然也可以相等的，即-√(1-x²)≤y≤√(1-x²)。随机变量是取值有多种可能并且取每个值都有一个概率的变量，分为离散性和连续性两种，离散型随机变量的取值为有限个或者无限可列个。
这就好比一个物体，在任意一点处的质量为0，但在这一点有密度值，密度值衡量了在各点处的质量的相对大小。
参考资料来源：百度百科-概率密度函数
scalability算法机理
这是离散型的,求分布律就可以,
A） X 取值1到6,Y为2到12且X
知道联合概率函数如何求期望
给定至少两个随机变量X，Y，?...，它们的联合概率分布(Jointprobabilitydistribution)指的是每一个随机变量的值落入特定范围或者离散点集合内的概率。对于只有两个随机变量的情况，称为二元分布(bivariatedistribution)。联合概率分布可以使用联合累计分布函数(jointcumulativedistributionfunction)，连续随机变量的联合概率密度函数(jointprobabilitydensityfunction)或者离散变量的联合概率质量函数(jointprobabilitymassfunction)来描述。
