f分布密度函数（f分布密度函数推导过程）

1. f分布的导数特点
2. 联合密度函数求边缘密度函数
3. f分布是右侧分布吗

f分布的导数特点

正态分布概率密度曲线f（x）的数字特征及其意义： μx—均值,σx—标准差. 正态分布概率密度曲线f（x）特点： 1, 以μx为对称,曲线与x轴间的面积在μx两边各为0．5, 2, 曲线在μx±σx处有拐点, 3, 在μx±σx区间的面积为68．26％,在μx±2σx区间的面积为95．44％,在μx±3σx区间的面积为99．73％.

联合密度函数求边缘密度函数

要从联合密度函数求出X的边缘密度函数，那么就要消掉原表达式中的y，因此是对y进行积分，积分的上下限当然是y的取值范围了，但是要把y的取值范围用含x的表达式写出来，这样积分之后就只剩下x，当然就得出了X的边缘密度函数

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。

边缘密度函数是指边缘分布函数，定义是：如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x，y}为已知，那么随机变量x，y的分布函数Fx{x}和Fy{y}分别由F{x，y}求得。则Fx{x}和Fy{y}为分布函数F{x，y}的边缘分布函数。

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{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。

f分布是右侧分布吗

F分布的概率密度公式相当复杂。 在实践中，我们不需要关心这个公式。 然而，了解一些有关F分布属性的细节可能会非常有帮助。 下面列出了这个发行版的一些更重要的功能：

F分布是一个分布族。 这意味着有无数不同的F分布。 我们用于应用的特定F分布取决于我们的样本所具有的自由度数。 F分布的这个特征类似于t分布和卡方分布。

F分布为零或正数，因此F没有负值。 F分布的这个特征类似于卡方分布。

F分布偏向右侧。 因此这个概率分布是非对称的。 F分布的这个特征类似于卡方分布

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