獨立隨機變量英文解釋翻譯、獨立隨機變量的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 independent random variable

分詞翻譯：

獨立的英語翻譯：

independence; stand alone
【經】 independence

隨機變量的英語翻譯：

【計】 random variable; stochastic variable
【化】 random variable
【經】 random variable

專業解析

在概率論與統計學中，獨立隨機變量（Independent Random Variables）指兩個或多個隨機變量之間不存在統計依賴關系的現象。具體而言，若隨機變量$X$與$Y$滿足以下條件，則稱為相互獨立： $$ P(X leq x, Y leq y) = P(X leq x) cdot P(Y leq y) $$ 對所有$x,y$成立，其中$P$表示概率分布函數。

核心特性與權威定義

統計獨立性：獨立隨機變量的聯合概率分布等于各自邊緣概率分布的乘積。例如，若$X$和$Y$獨立，則聯合概率密度$f_{X,Y}(x,y) = f_X(x) cdot f_Y(y)$（參考：Wolfram MathWorld, "Independent Random Variables"）。
實際應用：在通信系統中，獨立噪聲信號常被建模為獨立隨機變量，用于分析信道容量（參考：MIT OpenCourseWare, "Probability for Electrical Engineers"）。
數學驗證方法：協方差為零是獨立性的必要條件（但非充分條件），即$text{Cov}(X,Y) = 0$。更嚴格的判定需通過概率密度函數或分布函數的乘積形式驗證（參考：Stanford University, "Probability Theory Lecture Notes"）。

示例說明

假設抛一枚硬币（隨機變量$X$）和擲一顆骰子（隨機變量$Y$），兩者的結果互不影響，因此$X$與$Y$獨立。此時，$P(X=text{正面}, Y=6) = P(X=text{正面}) cdot P(Y=6) = 0.5 times frac{1}{6}$（參考：Harvard Stat 110, "Probability and Independence"）。

網絡擴展解釋

獨立隨機變量是概率論和統計學中的核心概念，其含義和性質如下：

定義

兩個隨機變量( X )和( Y )稱為獨立的，當且僅當它們的聯合概率分布等于各自概率分布的乘積：

離散型：對所有( x, y )，滿足
$$ P(X = x, Y = y) = P(X = x) cdot P(Y = y) $$
連續型：對所有( x, y )，聯合概率密度函數滿足
$$ f_{X,Y}(x, y) = f_X(x) cdot f_Y(y) $$

直觀意義

獨立性意味着一個變量的取值不影響另一個變量的概率分布。例如：

抛一枚硬币（結果( X )）和擲一顆骰子（結果( Y )）是獨立的，因為硬币的正反不會改變骰子的點數概率。
若( X )表示今日降雨量，( Y )表示明日股票價格，兩者可能不獨立（如降雨影響經濟行為）。

重要性質

期望可拆分：若( X )和( Y )獨立，則
$$ E[XY] = E[X] cdot E[Y] $$
方差可加性：獨立時，
$$ text{Var}(X + Y) = text{Var}(X) + text{Var}(Y) $$
協方差為零：獨立變量一定不相關（但反之不成立）。

應用場景

統計建模：例如線性回歸假設誤差項與自變量獨立。
概率計算：獨立條件下可簡化複雜事件的聯合概率計算。
大數定律：依賴獨立同分布假設推導樣本均值的收斂性。

與其他概念的區别

不相關：僅要求協方差為零，但獨立性更強。
條件獨立：在給定第三個變量時獨立（如貝葉斯網絡中的依賴關系）。

若需進一步了解獨立性的數學證明或實際案例，建議參考概率論教材（如《概率導論》）或相關課程講義。