文章目录[隐藏] 引入 一些性质 Large Deviation (Concentration) Bound 衍生分布 引入 正态分布 一些性质 线性变换 卷积 线性变换的卷积证明 标准正态分布 Large Deviation (Concentration) Bound 引入 矩母函数与标准正态分布的矩母函数 引入矩母函数后的再探讨 衍生分布 二元正态分布 已知二元正态分布服从N (μ1,μ2,σ12,σ22,ρ)则aX+bY+c服从一元正态分布: N (aμ1+bμ2+c,a2σ12+b2σ22+2abρσ1σ2) 在 2023 年的真题中,已知,X,Y服从二维正态分布N (1,−2,4,9,1/4),求解马尔可夫不等式Pr(|2X+Y|2≥1)≤?易知本题只需要求E[|2X+Y|2],显然有: E[|2X+Y|2]=E[(2X+Y)2]=Var(2X+Y)+E[2X+Y]2 通过简单计算可得: Var(2X+Y)=a2σ12+b2σ22+2abρσ1σ2=31 E[2X+Y]2=0 原题得解! 多元正态分布 卡方分布 喜欢 (0)赏[炎泽汐de收款码]分享 (0)