白偉華
(韶關(guān)學(xué)院 韶州師范分院數(shù)學(xué)系,廣東 韶關(guān)512009)
在概率論中,隨機(jī)變量的分布函數(shù)刻畫了隨機(jī)變量的統(tǒng)計規(guī)律。但有時分布函數(shù)或概率密度這些工具使用起來并不方便,如計算獨立隨機(jī)變量和分布的概率密度,用卷積求很麻煩,過于復(fù)雜,通過數(shù)字特征并不能完全反映出隨機(jī)變量的分布規(guī)律,但確定它的特征函數(shù)比較容易。由于分布函數(shù)和特征函數(shù)之間有一一對應(yīng)關(guān)系,在得知特征函數(shù)后就可知道分布函數(shù)。經(jīng)過不斷探索與研究,發(fā)現(xiàn)特征函數(shù)是處理許多概率論問題的有力工具。
現(xiàn)將本研究中涉及的有關(guān)概念及結(jié)論列舉如下,不予證明,詳見(1)(2)。
設(shè)x是隨機(jī)變量,稱復(fù)隨機(jī)變量eitx=costx+isintx的數(shù)學(xué)期望。
fx(t)=E(eitx)=E(costx)+iE(sintx),-∞ (1) 為x的特征函數(shù)。 因為對任何實數(shù)t,E|costx|≤1,E|sintx|≤1, 所以fx(t)對一切實數(shù)有定義,即任一隨機(jī)變量的特征函數(shù)總是存在的。 當(dāng)離散型隨機(jī)變量x的分布律為:pk=p(x=xk),k=1,2,… 則x的特征函數(shù): (2) 當(dāng)連續(xù)型隨機(jī)變量x的概率密度函數(shù)為p(x), 則x的特征函數(shù): (3) ①fx(o)=1, |fx(t)|≤1 -∞ ③設(shè)y=ax+b,其中a,b是常數(shù),則fy(t)=eitbfx(at) ④設(shè)x,y獨立,則fx+y(t)=fx(t)·fy(t) 若x是連續(xù)型隨機(jī)變量,其概率密度函數(shù)為p(x),有特征函數(shù)fx(t),則有 設(shè)隨機(jī)變量x的分布函數(shù)為F(x),有特征函數(shù)f(t),x1與x2為F(x)的任意兩個連續(xù)點,則有 例2:試證f(t)=cost為一特征函數(shù),并求它所對應(yīng)的隨機(jī)變量x的分布。 例3:設(shè)隨機(jī)變量x服從參數(shù)為α,β的Γ分布,求其數(shù)學(xué)期望和方差。 且iE(x)=f′(0),i2E(x2)=f″(0); 由于分布函數(shù)和特征函數(shù)之間有一一對應(yīng)的關(guān)系,從而知: 例5:設(shè)x1,x2和x3是相互獨立的,且服從正態(tài)分布N(0,1),試求隨機(jī)變量Y1=x1+x2和Y2=x1+x3組成的(Y1,Y2)的分布。 解:(Y1,Y2)=(x1+x2,x1+x3) ∵xi~N(0,1),i=1,2,3, ∴(x1,x2,x3)~N(0,E3), 從以上5個例子可以看出,有些概率問題利用分布函數(shù)很難給出證明,即使能給出證明也很麻煩,而利用特征函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)性質(zhì)便可很巧妙地給出證明,這充分說明了注重知識的內(nèi)在聯(lián)系是很重要的。1.2 特征函數(shù)的性質(zhì)
1.3 特征函數(shù)的唯一性定理
1.4 特征函數(shù)的逆轉(zhuǎn)公式
2 特征函數(shù)的應(yīng)用
2.1 求隨機(jī)變量的分布
2.2 求隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2.3 求獨立隨機(jī)變量和的分布