条件分布律

(X,Y)是二维离散型随机变量,对于固定的j,若P(Y=y_{j})>0,则称

P(X=x_{i}|Y=y_{j})=\frac{P(X=x_{i},Y=y_{j})}{P(Y=y_{j})}=\frac{p_{ij}}{p_{\cdot j}}i=1,2,\cdots,

其中p_{\cdot j}=\sum_{i=1}^{\infty }p_{ij}

为在Y=y_{j}条件下随机变量X的条件分布律。

对于固定的i,若P(X=x_{i})>0,则称

P(Y=y_{j}|X=x_{i})=\frac{P(X=x_{i},Y=y_{j})}{P(X=x_{i})}=\frac{p_{ij}}{p_{i\cdot }}j=1,2,\cdots,

其中p_{i\cdot}=\sum_{j=1}^{\infty }p_{ij}

为在X=x_{i}条件下随机变量Y的条件分布律。

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