边际概率怎么求（知道边际违约率求累计违约率？）
本文目录
边际分布率和边缘分布率是？
在概率论、经济学等多领域出现。该词在国内有的书译为边缘，有的书译为边际，但在各自领域内含义都一样。例如在经济学中通常译为”边际“。在概率论中“边际概率”通常也称为“边缘概率”。即相对多变量的联合分布而言，当其他变量取一切可能，某变量取值的概率。边缘分布（Marginal Distribution）指在概率论和统计学的多维随机变量中，只包含其中部分变量的概率分布。
知道边际违约率求累计违约率？
1、边际违约率
边际违约率是指：在时段t的初始时刻存在于样本空间内的发行人，在时段t内发生违约的概率。边际违约率计算的是每一个考察期间内的违约率情况，即单位时间内样本空间中违约个体所占的百分比。当单位时间为一年时，也称为年度违约率。
2、累积违约率
累积违约率是指某一个等级的发行人在整个T时段内的累计的违约率，T为时间长度。
连续型随机变量的边缘分布函数怎么求？
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F?{y}可由F{x,y}求得。则FX{x}和F?{y}为分布函数F{x,y}的边缘分布函数。
边缘分布亦称边沿分布或边际分布。随机向量中分量各自的概率分布。在（ξ，η）的联合分布函数定义中，令 ，则事件 。利用概率的下连续性便得ξ 的分布函数。
贝叶斯原理？
一种用于计算条件概率的方法，它基于贝叶斯定理公式：
P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)
其中，P(A) 是先验概率，表示在没有任何新信息的情况下，事件 A 发生的概率；P(B) 是边际概率，表示事件 B 发生的概率；P(B|A) 是条件概率，表示在已知事件 A 发生的情况下，事件 B 发生的概率；P(A|B) 是后验概率，表示在已知事件 B 发生的情况下，事件 A 发生的概率。
贝叶斯原理可以用于很多领域，如机器学习、统计学、医学诊断等。它的核心思想是根据先验信息和新观察到的数据来更新我们对事件发生的概率的信念，从而更准确地预测未来的结果。
xy的边缘分布律怎么算？
xy边缘分布（Marginal Distribution）指在概率论和统计学的多维随机变量中，只包含其中部分变量的概率分布。
边际分布律计算：假设随机取的球是有放回的。
（X，Y）的可能取值为（0，0）（0，1）（0，2）（1，0）（1，1），可以列出表格算出联合分布律分别是4/5×3/5，4/5×2/5，4/5×5/1×1/5，1/5×3/5，1/5×2/5。
X等于0时的边缘分布律为上面前三个分式的和。X与Y当然相关，这两个事件不能相互独立，即X发生对Y发生有影响。
