联合概率密度和面积的关系
一个离散一个连续怎么求联合分布？
一个离散一个连续怎么求联合分布？
首先对连续变量进行离散化处理，然后计算两个变量的联合概率密度函数即可得到两者的联合分布。
二维概率联合密度函数计算公式？
联合概率密度函数的求法是：如果两随机变量相互独立，则联合密度函数等于边缘密度函数的乘积，即f(x，y)f(x)f(y)；如果两随机变量是不独立的，那是无法求的。
联合密度函数是指联合分布函数，定义：随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) P{(Xx) 交 (Yy)} P(Xx, Yy)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数
二维联合概率密度上下限如何确定？
有效的方法就是画图，然後看x,y在联合密度区域内分别可取的上下限
最简单的，以 0yx1 为例
直接能看出来
0y1
0x1
再或者
x2yx
这个画图(抛物线和直线)可以看到
0y1
0x1
又或
x2 y29
-3y3
-3x3
二维联合分布函数的概率怎么求？
给定至少两个随机变量X,Y,…, 它们的联合概率分布(Joint probability distribution)指的是每一个随机变量的值落入特定范围或者离散点集合内的概率. 对于只有两个随机变量的情况, 称为二元分布(bivariate distribution).
联合概率分布可以使用联合累计分布函数(joint cumulative distribution function), 连续随机变量的联合概率密度函数(joint probability density function)或者离散变量的联合概率质量函数(joint probability mass function)来描述. 由此又衍生出两个概念: 边缘分布(marginal distribution)和条件概率分布(conditional probability distribution).
二维分布函数的概率密度之间的关系？
分布函数和概率密度的关系有：对离散型随机变量而言，如果知道其概率分布，也可求出其分布函数，当知道其分布函数时也可求出概率分布。分布函数是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。
概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间，事件的取值范围的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。