Although the marginal distributions

Although the marginal distributions of X and Y can be derived from their joint
distribution, it is not possible to reconstruct the joint distribution of X and Y from their
marginal distribution without additional information. For instance, the marginal p.d.f.’s
sketched in Figs. 3.15 and 3.16 reveal no information about the relationship between X
and Y. In fact, by definition, the marginal distribution of X specifies probabilities for X
without regard for the values of any other random variables. This property of a marginal
p.d.f. can be further illustrated by another example.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม้ว่าการกระจายกำไรของ X และ Y สามารถได้มาจากการร่วมกระจาย มันไม่สามารถสร้างการกระจายร่วมของ X และ Y จากของพวกเขากระจายกำไร โดยไม่มีข้อมูลเพิ่มเติม ตัวอย่าง ร่อแร่ p.d.f. ของร่างแผนใน Figs. 3.15 3.16 ค่อย ๆ ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง Xและ Y ในความเป็นจริง โดยนิยาม X กระจายกำไรระบุกิจกรรมสำหรับ Xโดยไม่คำนึงว่าค่าของตัวแปรสุ่มอื่น ๆ นี่ของเป็นกำไรp.d.f. สามารถถูกแสดง โดยตัวอย่างอื่นเพิ่มเติม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้ว่าการกระจายส่วนเพิ่มของ x และ y จะได้รับจากการร่วมทุนของพวกเขา
กระจายมันเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างการจัดจำหน่ายร่วมกันของ x และ y ของพวกเขาจาก
การกระจายเล็กน้อยโดยไม่ต้องข้อมูลเพิ่มเติม ยกตัวอย่างเช่นรูปแบบไฟล์ PDF ชายขอบของ
ร่างในมะเดื่อ 3.15 และ 3.16 เปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง X ไม่
วายและในความเป็นจริงโดยนิยามการกระจายส่วนเพิ่มของ X ระบุความน่าจะเป็นสำหรับ X
โดยไม่คำนึงถึงค่าของตัวแปรสุ่มอื่น ๆ ทรัพย์สินของร่อแร่นี้
p.df สามารถแสดงต่อไปโดยอีกตัวอย่างหนึ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้ว่าการเพิ่มของ X และ Y สามารถได้มาจากการร่วม
ของพวกเขา มันไม่ได้เป็นไปได้ที่จะสร้างการแจกแจงร่วมของ X และ Y จากการกระจายของพวกเขา
โดยไม่ต้องข้อมูลเพิ่มเติม ตัวอย่าง ส่วนของ p.d.f.
ร่างในมะเดื่อ . 3.15 และ 3.16 เปิดเผยข้อมูลใด ๆเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง x และ y
ในความเป็นจริง นิยามการกระจายของความน่าจะเป็นของ X ระบุ x
โดยไม่ต้องคำนึงถึงค่าของตัวแปรใด ๆแบบสุ่มอื่น ๆ โรงแรมแห่งนี้ในเล็กน้อย
p.d.f. สามารถเพิ่มเติมภาพประกอบโดย
อีกตัวอย่างหนึ่ง