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求联合分布函数公式：F（x，y）=P（{X≤x∩Y≤y}）。
联合分布函数（jointdistributionfunction）亦称多维分布函数。
函数（function）的定义通常分为传统定义和近代定义，函数的两个定义本质是相同的，只是叙述概念的出发点不同，传统定义是从运动变化的观点出发，而近代定义是从集合、映射的观点出发。
函数的近代定义是给定一个数集A，假设其中的元素为x，对A中的元素x施加对应法则f，记作f（x），得到另一数集B，假设B中的元素为y，则y与x之间的等量关系可以用y=f（x）表示，函数概念含有三个要素：定义域A、值域B和对应法则f。
其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征。
已知联合分布函数怎么求边缘分布函数
如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x,y}为已知，那么
因此边缘分布函数FX(x)，FY(y)可以由(X,Y)的分布函数所确定。
如果二维随机变量X,Y的分布闷锋函数F{x,y}为已知，那么随机变量x，y的分布函数F{x}和F{y}可由F{x,y}求得。
则F{x}和F{y}为分布函数F{x,y}的边伍芦缘分布函数。
扩展资料：
离散型随机变量：
在一定区间内变量取值为有限个或可数个。
例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。
离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。
连续型型随机变量：
在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。
例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。
有几个重要的连续随腔罩带机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
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