3.更一般情形 无论离散型还是连续型条件分布，上述(X,Y)中的X和Y 皆可推广到高维。例如：设(X1,X2,·,Xn)f(x1,x2,,xn), 且(X1,…,X)~9(x1,,xk),则可定义在(X1,…,Xk)= (红1，，正k)的条件下，(Xk+1,·,Xn)的条件密度为： h()=f) 其中g(x1,,Ek)>0. gE1,·.·,xk)】 注：若记(X1,·,Xk)=X,(Xk+1,·,Xn)=Y,(x1,,k)= x,(xk+1,,xn)=y,则上式还可表示为： he)=fLe,型， g(x)>0 g(x) 2.4.2随机变量的独立性 直观地，若条件分布等于无条件分布，或者说条件分布与“条件” 无关，例如，设∫xy(xy)=g(x),则可推出g(x)=∫(x),从而得 Previous Next First Last Back Forward 103. 更一般情形 无论离散型还是连续型条件分布，上述 (X, Y ) 中的 X 和 Y 皆可推广到高维。例如: 设 (X1, X2, · · · , Xn) ∼ f(x1, x2, . . . , xn)， 且 (X1, · · · , Xk) ∼ g(x1, . . . , xk)，则可定义在 (X1, · · · , Xk) = (x1, . . . , xk) 的条件下，(Xk+1, · · · , Xn) 的条件密度为： h(xk+1, . . . , xn|x1, . . . , xk) = f(x1, . . . , xn) g(x1, . . . , xk) , 其中 g(x1, . . . , xk) > 0. 注: 若记 (X1, · · · , Xk) = X，(Xk+1, · · · , Xn) = Y ，(x1, . . . , xk) = x，(xk+1, . . . , xn) = y，则上式还可表示为: h(y|x) = f(x, y) g(x) , g(x) > 0 2.4.2 随机变量的独立性 直观地, 若条件分布等于无条件分布，或者说条件分布与 “条件” 无关，例如，设 fX|Y (x|y) = g(x)，则可推出 g(x) = f1(x)，从而得 Previous Next First Last Back Forward 10