怎样用分布函数求概率（利用分布函数求概率公式）

如何用联合分布函数来求条件概率?

用条件概率公式--乘法公式求， 即：P(AB) = P(A)*P(B|A)其实你想想，当A、B相互独立的时候，条件概率：P(B|A) = P(B)则：P(AB) = P(A)*P(B)说明相互独立时的联合概率计算公式就是上面第一个式子的一个特例。

求解方法：对于p维高斯分布，若已知其联合概率分布为$N_p$，其中$mathbf{mu}$是p维均值向量，$mathbf{Sigma}$是$p times p$的协方差矩阵，我们可以通过恒等变换将某一维或某几维与其他维分离。

条件分布律：F(x，y)=P(X=x)，对于二维随机变量(X，Y)，可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下，另一随机变量的概率分布，这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布。

在求条件概率分布时，我们定义一些变量以简化计算。通过证明变量间的关系，如 [formula] 与 [formula] 的独立性，我们可以推导出 [formula] 和 [formula] 的条件概率分布。

已知二维随机向量的分布函数,怎样求概率。有没有固定的步骤,最好说的...

1、求概率，把数代入就行了。求概率密度函数，先选其中一元对分布函数导数，把另一元看作常数；对结果关于另一元求导数，把之前那一元看作常数。

2、设二维随机变量(X，Y)的密度函数为f（x，y）=Ae^-(2x+3y)，x0，y0，f（x，y）=0，其他 概率P（X大于Y）为A/6。

3、计算公式为E(XY)=∫∫xyf(x，y)dxdy，积分范围是整个平面，其中f(x，y)是联合概率密度。二维随机变量( X，Y)的性质不仅与X 、Y 有关，而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。

4、求出区域D的面积，联合概率密度就是面积的倒数（由联合概率密度的定义可以验证），Z=xy的期望和方差就可以直接用定义了。1定义似然函数，取对数求导即可，不过过程有点复杂。

5、首先，对于一维对数正态分布，假设我们有一个随机变量 X，它服从对数正态分布。那么，X 的概率密度函数可以表示为：f(x) = (1 / (xσ√(2π))) * exp(-((ln(x) - μ)^2) / (2σ^2))，其中 x 0，μ 是位置参数，σ 是尺度参数。

6、连续型联合概率分布：对于二维连续随机向量，设X和Y为连续型随机变量，其联合概率分布，或连续型随机变的概率分布 通过一非负函数 的积分表示，称函数 为联合概率密度。

怎样利用标准正态分布计算概率

通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。此外，标准化的具体计算为：对于服从标准正态分布的随机变量，专门用z表示。因此，求P（30 X 45），就转换成了求P（-0.77 Z 0.54），其中的具体计算方法就是（30-38）/ 11。

标准正态分布概率查询表 表中最左列表示数字值的十分位及以上，最顶行表示百分位。对应的数字表示小于该值的概率。

惹X～N（p，k＾2）的正态分布，则Z＝（X－p）／k～N（0，1）的标准正态分布，即统计量减期望值后除以方差。