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  • 已知连续型随机变量X的概率密度函数,推导随机变量Y=g(X)的概率密度函数


    已知随机变量X的概率密度函数 p X p_X pX​,推导随机变量Y=g(X)的概率密度函数 p Y p_Y pY​

    我们仅考虑函数g为单调增函数的情况,其为单调减函数的情况同理可得:

    设X的分布函数为:
    F X ( x ) = ∫ 0 x p X d x F_X(x)=\int_0^x{p_X}dx FX​(x)=∫0x​pX​dx
    我们有:
    F X ( x ) = P ( X ≤ x ) 因为 g 为单调增函数 所以 X ≤ x ⇔ Y ≤ g ( x ) 所以 F X ( x ) = P ( Y ≤ g ( x ) ) = F Y ( g ( x ) ) 作变量代换, y = g ( x ) ,则 x = g − 1 ( y ) 有 F X ( g − 1 ( y ) ) = F Y ( y ) 于是 p Y = d F Y ( y ) d y = d F X ( g − 1 ( y ) ) d g − 1 ( y ) ∗ d g − 1 ( y ) d y = p X ( g − 1 ( y ) ) ∗ ( g − 1 ( y ) ) ′ F_X(x)=P(X\le x)\\ 因为g为单调增函数\\ 所以X\le x \Leftrightarrow Y\le g(x) \\ 所以F_X(x)=P(Y\le g(x))=F_Y(g(x))\\ 作变量代换,y=g(x),则x=g^{-1}(y)\\ 有F_X(g^{-1}(y))=F_Y(y)\\ 于是p_Y=\frac{dF_Y(y)}{dy}=\frac{dF_X(g^{-1}(y))}{dg^{-1}(y)}*\frac{dg^{-1}(y)}{dy}\\ =p_X(g^{-1}(y))*(g^{-1}(y))' FX​(x)=P(X≤x)因为g为单调增函数所以X≤x⇔Y≤g(x)所以FX​(x)=P(Y≤g(x))=FY​(g(x))作变量代换,y=g(x),则x=g−1(y)有FX​(g−1(y))=FY​(y)于是pY​=dydFY​(y)​=dg−1(y)dFX​(g−1(y))​∗dydg−1(y)​=pX​(g−1(y))∗(g−1(y))′
    因此我们有:

    1. 当g为单调增函数时, p Y = p X ( g − 1 ( y ) ) ∗ ( g − 1 ( y ) ) p_Y=p_X(g^{-1}(y))*(g^{-1}(y)) pY​=pX​(g−1(y))∗(g−1(y))
    2. 当g为单调减函数时, p Y = − p X ( g − 1 ( y ) ) ∗ ( g − 1 ( y ) ) p_Y=-p_X(g^{-1}(y))*(g^{-1}(y)) pY​=−pX​(g−1(y))∗(g−1(y))
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_42679415/article/details/126907803
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