一個復高斯分布的隨機變量的模的平方服從什么分布？為了方便起見，我們假設方差n=1。復雜的高斯分布，X iy。由于沒有添加任何條件，所以我一般認為：X和y是相互獨立的，并且是一維高斯分布。模的平方是：z

一個復高斯分布的隨機變量的模的平方服從什么分布？

為了方便起見，我們假設方差n=1。

復雜的高斯分布，X iy。由于沒有添加任何條件，所以我一般認為：X和y是相互獨立的，并且是一維高斯分布。模的平方是：

z=x^2，y^2

是兩個獨立標準正態(tài)分布的平方和。

根據卡方分布的定義，它是參數2的卡方分布：χ^2（2）

參數2的卡方分布是參數1/2的指數分布，其概率密度函數為：（1/2）*exp（-Z/2）

如果復高斯分布的X和y的方差為n，

瑞利分布的概率密度函數是什么？

瑞利分布：當隨機二維向量的兩個分量是具有相同方差的獨立正態(tài)分布時，向量的模為瑞利分布。瑞利分布是描述平坦衰落信號接收包絡或獨立多徑分量接收包絡統(tǒng)計時變特性最常用的分布類型。兩個正交高斯噪聲信號之和的包絡服從瑞利分布。概率密度函數是：期望方差是

首先，你知道單位高斯分布密度函數的積分是1嗎？我們可以在極坐標系中使用二重積分。多元詞需要做變量代換，需要用線性代數。將密度函數的形式轉化為高斯分布n個獨立元素密度的乘積，消除了系數中協(xié)方差矩陣的行列式。然后再乘以n個獨立積分，每個積分為1，結果仍然為1。總的來說，微積分和線性代數就足夠了。

高斯向量的概率密度函數？

概率密度和分布函數的區(qū)別在于不同的概念、不同的對象和不同的解。

1. 不同的概念：概率是指事件隨機發(fā)生的概率。對于均勻分布函數，概率密度等于一個區(qū)間（事件的取值范圍）的概率除以區(qū)間長度，其值為非負，可以很大，也可以很小。分布函數是概率統(tǒng)計中的一個重要函數。正是通過它，我們才能用數學分析的方法來研究隨機變量。分布函數是隨機變量最重要的概率特征。它能完整地描述隨機變量的統(tǒng)計規(guī)律，并能確定隨機變量的所有其它概率特性。

2. 不同的描述對象：概率密度只針對連續(xù)變量，而分布函數則是討論所有隨機變量的概率，包括連續(xù)變量和離散變量。

3. 解是不同的：如果連續(xù)隨機變量的密度函數已知，則可通過定積分的討論和計算得到其分布函數；如果連續(xù)隨機變量的分布函數已知，則可通過求導得到其密度函數。對于離散隨機變量，如果其概率分布（分布序列）已知，也可以得到其分布函數；當然，當其分布函數已知時，也可以得到其概率分布。