※ 引述《[email protected] (...)》之铭言： > Y1~N(mu1,(sigma1)^2) > Y2~N(mu2,(sigma2)^2) > Y3~N(mu3,(sigma3)^2) > Y4~N(mu4,(sigma4)^2) Yi 间的关系呢? > V1=c1Y1-c2Y2+Y3 > V2=c3Y1-c3Y2+Y4 > 问题:find the joint p.d.f of V1,V2. > 1.考虑transformation方法 > 另设 > V3=Y1 > V4=Y2 > find the joint p.d.f of V1,V2,V3,V4 > g(v1,v2,v3,v4) > 但想要 integral v3 或 v4 的时候，式子有点复杂， > 没办法很直接integral (或着是我没积出来而已?) > 请问有无较佳的设V3,V4呢? 你可以设 V3, V4 使它们与 (V1,V2) 独立. 别问我怎麽设, 不会就看书; 要不然就努力算积分----其 实也不过是一些代数演算而已! > 2.也考虑moment generating fuction , > caculate the M(t1,t2)=E(exp(t1*V1+t2*V2))=.... > we can find (V1,V2) follows bivariate normal distribution. > 但m.g.f的条件是先确定 E(|exp(t1*V1+t2*V2|)) 的存在. > 该怎麽说明呢? 就初等课程而言, 考虑的是黎曼积分之瑕积分问题. 如果 忘了怎麽确定瑕积分收敛, 大一微积分教本拿出来复习复 习. > 3.那请问直接考虑characteristic function > φ(t1,t2)=M(it1,it2) > 无需要 E(|exp(it1*V1+it2*V2|)) 的条件 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^????? > 现在已经确实求出m.g.f了 > 那由 characteristic function 可以直接说明(V1,V2)follows bivariate normal吗? 你究竟在谈 m.g.f. 还是 ch.f.? 搞混在一起了! > 谢谢 简单地说: Y 服从多变量常态, V=AY, A 为矩阵, 则很容 易求得 V 的 m.g.f. 而可确定 V 也服从(多变量)常态. 找任何一本数统教本看一看! -- 嗨!  你好! 祝事事如意, 天天 happy! 统计专业版, 需要你的支持! :) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) ★本文未经本人同意请勿转载; 回覆请勿全文引用, 请仅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海