设随机变量(X,Y)的概率密度为：当|y|<x,0<x1时，f(x,y)=1,当x、y取其他值时，f(x,y)=0,怎样求条件概率密度？
条件概率密度=联合概率密度/边缘概率密度X的边缘密度：对y进行积分，被积函数是联合密度Y的边缘密度：对x进行积分，被积函数是联合密度积分区域的话，可以画出图来，就比较明了了。
对于连续型的随机变量，在一点处的取值概率为0，但是当这个问题出现在求条件概率密度时，思考的方向就变了，不能单纯的应用条件概率公式解题。
对于第三问如果你用条件概率公式
那么分母P（x=1/3）,我的第一想法是这个概率为0啊，这样还怎么解题？此处出现重大认识上的误区！正确的做法应该是你求出x的边缘概率密度，然后看x=1/3处的结果，是多少就是多少，所以对于这道题而言，求出x的边缘概率密度是必须的！
扩展资料：
定义
类条件概率密度函数
是指在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率密度，指第类样品其属性X是如何分布的。假定只用其一个特征进行分类，即n=1，并已知这两类的类条件概率密度函数分布，如图1所示，概率密度函数
是正常药品的属性分布，概率密度函数是异常药品的属性分布。例如，全世界华人占地球上人口总数的20%，但各个国家华人所占当地人口比例是不同的，类条件概率密度函数
是指条件下出现X的概率密度，在这里指第
类样品其属性X是如何分布的。在工程上的许多问题中，统计数据往往满足正态分布规律。正态分布简单、分析方便、参量少，是一种适宜的数学模型。如果采用正态密度函数作为类条件概率密度的函数形式，则函数内的参数，如期望和方差是未知的。那么问题就变成了如何利用大量样品对这些参数进行估计，只要估计出这些参数，类条件概率密度函数
也就确定了。
在大多数情况下，类条件密度可以采用多维变量的正态密度函数来模拟。
参考资料来源：百度百科-类条件概率密度
条件概率密度=联合概率密度/边缘概率密度X的边缘密度：对y进行积分，被积函数是联合密度Y的边缘密度：对x进行积分，被积函数是联合密度积分区域的话，可以画出图来，就比较明了了。
对于连续型的随机变量，在一点处的取值概率为0，但是当这个问题出现在求条件概率密度时，思考的方向就变了，不能单纯的应用条件概率公式解题。
对于第三问如果你用条件概率公式
那么分母P（x=1/3）,我的第一想法是这个概率为0啊，这样还怎么解题？此处出现重大认识上的误区！正确的做法应该是你求出x的边缘概率密度，然后看x=1/3处的结果，是多少就是多少，所以对于这道题而言，求出x的边缘概率密度是必须的！
扩展资料：
密度公式顾名思义就是表示数据分布的密集程度。条件概率密度公式就是指在一定条件下，分布情况。
对于一维实随机变量X，设它的累积分布函数是FX(x)。如果存在可测函数fX(x)，满足： 那么X是一个连续型随机变量，并且fX(x)是它的概率密度函数。
连续型随机变量的确切定义应该是:分布函数为连续函数的随机变量称为连续型随机变量。连续型随机变量往往通过其概率密度函数进行直观地描述，连续型随机变量的概率密度函数f（x）具有如下性质：概率密度函数概率密度函数这里指的是一维连续随机变量，多维连续变量也类似。
随机数据的概率密度函数:表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。它随所取范围的幅值而变化。
参考资料来源：
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