求概率论二维随机变量条件分布的
有道计算题已知P{X=m，Y=n}=(p^2)[q^(n-2)],n=2,3,...;m=1,2,...，n-1.
P{X=m}=Σ（n=m+1到∞）P{X=m,Y=n}=Σ（n=m+1到∞）(p^2)[q^(n-2)]=(p^2)[q^（m-1）]/(1-q)=pq^(m-1),m=1,2,...中的Σ（n=m+1到∞）(p^2)[q^(n-2)]=(p^2)[q^（m-1）]/(1-q)=pq^(m-1)是怎么得出来的，我的基础不太好，求大神解答，越详细越好，好的我加分。
是这样的：将上面看做等比数列的求和，公比为q，首项为q^（m-1）。
从而得到结论。追问
照你这么说和就等于q^(m-1)(1-q)^(m-1)/(1-q)了，明显不对啊......还有你的首项为什么会是q^（m-1）而不是p^2呢，能再详细点吗？
追答求和后取极限了啊，因为n从m+1开始啊！是对n求和！
本回答被提问者采纳求概率论二维随机变量条件分布的
Σ（n=m+1到∞）(p^2)[q^(n-2)]=(p^2)[q^（m-1）]\/(1-q)=pq^(m-1)是这样的：将上面看做等比数列的求和，公比为q，首项为q^（m-1）。从而得到结论。
二维随机变量的条件分布函数是怎么定义的
简单说就是F(x|y) ={ p(x,y)\/pY(y) 对x的积分,积分限在[负无穷,x]区间 } 这时候它的条件密度函数是p(x|y) = p(x,y)\/pY(y)这是对连续型随即变量而言 离散的一般不谈分布列,谈条件密度会更方便一些
二维连续型随机变量的条件分布
N = MIN（X，Y）FN（Z）= P（第N = z）的，和X，Y的最低值是大于或等于z满足。
条件分布怎么求
条件分布律：F(x，y)=P(X<=x)，对于二维随机变量(X，Y)，可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下，另一随机变量的概率分布，这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布。
概率论中的条件分布律指的是什么?
P(XY=0)=1,即X、Y都不是0的概率为0，P(X=1,Y=1)=P(X=-1,Y=1)=0,结合二维离散随机变量的条件分布律来做，X=-1条件下随机变量X的条件分布律之和为1。即P(Y=1|X=-1)+P(Y=0|X=-1)=1,由乘法公式P(AB)=P(B|A)P(A)可知，因为P(X=-1,Y=1)=0，所P(Y=1|X=-1)...
二维随机变量求条件概率
只要把x看作(0,1)内的某个常数，写（x,1)上均匀分布的密度函数就行了：
计算二维随机变量连续型函数的条件概率有哪些方法?
先计算条件概率密度f(y|x)，然后把x=0.5带入进去，得到f(y|x=0.5)，P{Y>=0.25|X=0.5}=1-F(0.25|x=0.5)，而F(0.25|x=0.5)也就是对f(y|x=0.5)从负无穷到0.25进行积分。如此可以得解。第一次在百度知道上作答，没想到不可以传图片，手机码字，没法写具体的过程，还有...
概率论二维离散随机变量问题求解
P（0,1）意思是正面次数为0,正反面次数差为1,这显然是不可能发生的事,所以它的概率为0,而P（0,3）意思是三次都是反面（概率为1\/8）,差值就是3,所以它的概率为1\/8.同理,其它的联合概率计算. 第三问：这是一个条件概率的计算,条件概率的计算公式：P（X|Y）=P（XY）\/P（Y）
如何解二维随机变量的分布函数?
对于二维连续变量的分布函数F(x，y)，一般应用其概率密度函数f(x，y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0，∞)时，分布函数F(x，y)=∫(-∞，x)du∫(-∞,y)f(u，v)dv=∫(0，x)du∫(-0，y)2e^(-2u-v...
二维随机变量的分布函数是怎样的?
x,y)就是关于X的边缘分布函数。设随机变量X是出现正面的次数，那么随机变量X=X(e)={0，1，2，3}。有些随机变量，全部可能取到的值是有限多个或可列无线多个，这种随机变量称为离散型随机变量。要掌握一个离散型随机变量X的统计规律，只需要直到X的所有可能取值，以及取每一个可能值得概率。
