联合分布

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在概率论中, 对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。

离散随机变量的联合分布

对离散随机变量而言，联合分布概率质量函数为Pr(X = x & Y = y)，即

$P(X=x\;\mathrm {and} \;Y=y)\;=\;P(Y=y|X=x)P(X=x)=P(X=x|Y=y)P(Y=y).\;$

因为是概率分布函数，所以必须有

$\sum _{x}\sum _{y}P(X=x\ \mathrm {and} \ Y=y)=1.\;$

连续随机变量的联合分布

类似地，对连续随机变量而言，联合分布概率密度函数为f_X,Y(x, y)，其中f_Y|X(y|x)和f_X|Y(x|y)分别代表X = x时Y的条件分布以及Y = y时X的条件分布；f_X(x)和f_Y(y)分别代表X和Y的边缘分布。

同样地，因为是概率分布函数，所以必须有

$$\int _{x}\int _{y}f_{X,Y}(x,y)\;dy\;dx=1.$$

独立变量的联合分布

對於兩相互獨立的事件$P(X)$及$P(Y)$，任意x和y而言有离散随机变量$\ P(X=x\ \mathrm {and} \ Y=y)=P(X=x)\cdot P(Y=y)$，或者有连续随机变量$\ p_{X,Y}(x,y)=p_{X}(x)\cdot p_{Y}(y)$。

多元联合分布

2元联合分布可以推广到任意多元的情况X₁, ..., X_n

$f_{X_{1},\ldots ,X_{n}}(x_{1},\ldots ,x_{n})=f_{X_{n}|X_{1},\ldots ,X_{n-1}}(x_{n}|x_{1},\ldots ,x_{n-1})f_{X_{1},\ldots ,X_{n-1}}(x_{1},\ldots ,x_{n-1}).$

相关条目

• 耦合 (概率)

外部链接

• PlanetMath上Joint continuous density function的資料。