有一道赌徒破产问题 概率论论的题，第一小问麻烦大神解答，第一个式子是联合密度函数，已知xy的范围求A的值。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-02-28 13:51 标签： 有趣的概率论问题
概率论与数理统计，分布函数，划线处中括号内的部分感觉就是上面的式子结果啊。。。解释下_百度知道
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落在该区域内的概率等于联合概率密度在该区域的积分
括号里才取到n－1，而且第一个等于号后边的有点问题吧？
第二个等于号呢？
p(x1小于xn，x2.....) x相互独立，p表示分布函数啊，一个积分表示一个分布，n-1 个正好啊，中括号外面是啥。。。
n个，中括号外边是xn的密度
被积函数是x1...xn的联合概率密度，积分区域是x1＜xn,x2＜xn,....xn－1＜xn
比如求P（X＜Y）＝f（x,y）在 区域X＜Y上的二重积分
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概率论与数理统计，二维概率密度函数Z=X+Y的练习题，如图
如图概率论与数理统计，二维概率密度函数Z=X+Y的练习题，如图第18题，二维概率密度函数Z=X+Y的练习题概率论与数理统计，求解答
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指数分布的线性相加是可以直接套公式的
怎么个公式？我左边那个就套公式了
看到了吧？指数分布直接套公式。举一反三。都是一个意思
好像是这样
但是用卷积公式为什么不对呢
卷积。约定俗成都是上限＝t
那我应该是0到z吗
我写成到正无穷了
我试试，谢谢哈
对，你必须改过来。
我也问你个问题:
我这道题。这个区域是不是他写错了？
我觉得是写错了
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大学概率论 7题，算x,y边缘概率，为什么x的范围是(-1, 1), y的范围是(x^2,1)?
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实质上和二重积分有关，楼主可以把高数书拿出来翻到二重积分那一部分，看看二重积分积分限的确定，一个是确定的值而一个是用另一个变量表示的，由于概率本质上就是用二重积分算的，所以这里和二重积分是一样的。
ok.为啥和二重积分是一样的呢？
二维概率本质就是二重积分。二重积分相关内容学的好，这个就一点问题都没有。甚至可以说二维概率只是二重积分的一个应用。
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随机过程课件第一章概率复习.ppt 34页
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内容： 一、Posson 过程 二、Markov 链 三、连续时间的Markov 链 四、平稳随机过程 五、平稳随机过程的谱分析 六、时间序列分析
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注意，不要把两个事件的互斥与两个事件的统计独立混淆起来，它们是属于两个完全不同的概念。 互斥是指在样本空间上没有交集，是集合范畴的概念，而统计独立是概率范畴的概念。 * 由于数学分析不能直接利用来研究集合函数，这样影响对随机现象的研究。解决这个问题的方法，主要是设法在集合函数与数学分析中所研究的点函数间建立某种联系，从而能用数学分析去研究随机现象。 X(e)就是一个函数，它把样本点映射到实数轴上，随机变量就是从原样本空间Ω到新样本空间的一种映射，我们通常把这样一种对应关系称之为在概率空间上的一个随机变量。下面我们给出随机变量的数学定义。 * 在实际应用中常常会遇到同时需要几个随机变量，才能较好的描述某一试验或现象。如炮弹命中位置是两个随机变量确定的，飞机的空中位置由三个随机变量来确定，因此我们需要引入n维随机变量。 * 由于二维和n维没有什么原则区别，故为简单及容易理解期间，我们着重讨论二维随机变量的情况 * 联合密度决定了边际密度，边际密度能够决定联合密度呢？一般来讲，是不能的。 但是当X和Y相互独立，边际密度就能决定联合密度。 * 设随机变量X，令A等效于事件[X≦x]，在给定事件B条件下，P(X&x|B)称为随机变量X的条件分布函数。 在实际应用中常遇到这样一种情况的分布函数，即某个随机变量X是在第二个随机变量Y取某确定数值时的条件概率，对应的条件分布函数可以表示如下， * 确定随机变量的分布函数相当麻烦，在实际问题中，我们有时只需要知道随机变量的某些特征值就够了。 * ∫应理解为n维向量的n重积分，X理解维n个随机变量的标量函数，fx是多维随机变量的联合概率密度函数。 * * 两个随机变量函数乘积的期望等于随机变量函数期望的乘积（前提条件是：两个随机变量必须是相互独立的）
* 矩的重要性在于：如果对于所有的k，矩存在且已知，则由矩的集合，可以唯一的确定随机变量的概率分布函数，即便不是所有的矩都存在，他们也能帮助描述其相应的概率分布性质。 * 随机变量X和Y不相关，但是不满足统计独立条件。 随机方法及应用（随机过程）
参考书： 1、随机过程（第四版），刘次华，华中理工大学出版社。 2、随机过程（Stochastic Process)，Sheldon
M[1].Ross著，龚光鲁 译，机械工业出版社。 3、Probability, Random Variables, and Stochastic Processes?,A.Papoulis,S.U.Pilliai,(保铮 等译，第四版，西安交通大
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