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SkipperLin · 2020年02月10日

问一道题:NO.PZ2020010304000008

问题如下:

If X1 and X2 both have univariate normal distributions, is the joint distribution of X1 and X2 a bivariate normal?

选项:

解释:

Not necessarily.

It is possible that the joint is not a bivariate normal if the dependence structure between X1 and X2 is different from what is possible with a normal. The distribution that generated the data points plotted below has normal marginals, but this pattern of dependence is not possible in a normal that always appear elliptical.

可以解释一下答案么

2 个答案
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orange品职答疑助手 · 2020年02月10日

两个变量各自服从正态分布,这两个变量的联合分布不一定服从正态分布,得有前提条件就是它们是互相独立的或者相关性为0(事实上相关性为0就可以了,互相独立的条件更强)。同学你可以结合这张图来理解:


可以看出,X1和X2的边际分布几乎都服从正态分布(以X1为例,不用看纵坐标,只看横坐标,它是中间密,两边稀),但它们的联合分布明显不服从正态分布。

Lich · 2024年08月30日

老师怎么理解这个joint distribution呢

pzqa27 · 2024年09月02日

嗨,从没放弃的小努力你好:


在这两个变量各自服从正态分布的情况下,它们的联合分布不一定是正态分布,主要原因是这两个变量之间的相关性或依赖性

  1. 各自的分布: 假设两个变量 X 和 Y 都服从正态分布,意味着 X 和 Y 单独来看都是正态分布。例如:
  • X∼N(μX,σX)
  • Y∼N(μY,σY)

这意味着无论是 X 还是 Y,它们的边缘分布都是钟形对称的,具有固定的均值和方差。

  1. 联合分布: 联合分布表示两个变量一起的概率分布。如果两个变量是独立的,并且都服从正态分布,那么它们的联合分布也会是一个多元正态分布。但如果它们之间有某种相关性或依赖性,联合分布可能不再是正态的。
  2. 依赖性和非正态联合分布: 联合分布的形状取决于变量之间的依赖关系。虽然 X 和 Y 各自都可以服从正态分布,但如果存在某种非线性依赖或复杂的相关结构,它们的联合分布可能不再是对称的钟形结构。例如:
  • 如果 Y 取决于 X 的非线性函数(如 Y=f(X)Y = f(X)Y=f(X) 是非线性的),即使 X 和 Y 各自的边缘分布仍然是正态分布,它们的联合分布可能会有复杂的形状,不再符合正态的特性。
  • 甚至在某些情况下,联合分布可能会出现多模态或偏斜。

举例:

如果 X 和 Y 都服从正态分布,但它们之间的关系是非线性的,那么联合分布可能不再是正态分布。例如:

  • 假设 Y=X^2+Z,其中 Z∼N(0,1) 是独立的噪声。
  • 虽然 X 和 Y 各自的边缘分布仍然是正态分布(Y 是正态分布加上一个平方项的噪声),但 Y 和 X 的关系是非线性的。

此时,联合分布不再是标准的二维正态分布,而会呈现非对称或其他复杂形状。

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NO.PZ2020010304000008问题如下 If X1 anX2 both have univariate normstributions, is the joint stribution of X1 anX2 a bivariate normal?Not necessarily. It is possible ththe joint is not a bivariate normif the pennstructure between X1 anX2 is fferent from whis possible with a normal. The stribution thgeneratethe ta points plottebelow hnormmarginals, but this pattern of pennis not possible in a normthalways appeelliptical.“两个变量各自服从正态分布,这两个变量的联合分布不一定服从正态分布,得有前提条件就是它们是互相独立的或者相关性为0(事实上相关性为0就可以了,互相独立的条件更强)。”老师好,这里的“事实上相关性为0就可以了”是指p,也就是无线性关系就行?

2024-05-27 11:30 1 · 回答

NO.PZ2020010304000008 问题如下 If X1 anX2 both have univariate normstributions, is the joint stribution of X1 anX2 a bivariate normal? Not necessarily. It is possible ththe joint is not a bivariate normif the pennstructure between X1 anX2 is fferent from whis possible with a normal. The stribution thgeneratethe ta points plottebelow hnormmarginals, but this pattern of pennis not possible in a normthalways appeelliptical. 这道题是什么意思?考点是什么?

2024-01-14 23:52 2 · 回答

NO.PZ2020010304000008 问题如下 If X1 anX2 both have univariate normstributions, is the joint stribution of X1 anX2 a bivariate normal? Not necessarily. It is possible ththe joint is not a bivariate normif the pennstructure between X1 anX2 is fferent from whis possible with a normal. The stribution thgeneratethe ta points plottebelow hnormmarginals, but this pattern of pennis not possible in a normthalways appeelliptical.

2022-05-16 19:29 1 · 回答

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2020-02-25 00:05 1 · 回答