一
在统计学中,多维随机变量(也称为随机向量或多元随机变量)是由两个或更多个随机变量组成的向量。这些随机变量可以同时观察,并可能相互之间存在某种关联。每个随机变量代表不同的维度或特征,而它们作为一个整体,描述了一个多维空间中的随机现象
二 联合分布
多维随机变量中所有随机变量共同取值的概率分布。
对于离散随机变量,这可以通过联合概率质量函数(Joint Probability Mass Function, PMF)来描述;
对于连续随机变量,通过联合概率密度函数(Joint Probability Density Function, PDF)来描述。
三 边缘分布
描述了多维随机变量中某个单一随机变量的分布,不考虑其他随机变量的影响。边缘分布可以从联合分布中通过求和(离散情况)或积分(连续情况)得到。
四 条件分布
在给定一个或多个随机变量的值的情况下,另一个或多个随机变量的概率分布
五