随机变量间的关系总结

第一篇：随机变量间的关系总结

两个随机变量间的关系总结 刘志伟20*** 摘要 二维随机向量（X,Y）之间存在函数关系，相互独立，相关关系以及相依关系等关系。本文主要从函数关系、相互独立来论述如何计算概率论中的分布函数等问题。本文还从相关系数入手来讨论两变量之间的线性关系，并将X,Y的协方差推广至Xi,Yj协方差，利用相关系数得到X,Y之间的一种（i，j)阶相关关系.关键词 函数关系；相互独立；相关关系；线性关系

1利用随机变量间的关系进行概率的计算[1] 1.1两个变量间的函数关系

函数关系是一种非常强的关系，这种关系表示一随机向量的所有可能取值都会被按照同一种规则被映射成另一随机变量，所以如果量随机变量之间存在函数关系的话，对于计算概率或者分布非常方便。下面总结了几种函数关系计算的方法。

1.1.1反函数法

设随机变量X具有概率密度fX(x)，-x，设yg(x)函数为处处可到，且其导函数单调。则Yg(X)是连续性随机变量，其概率密度为

fx[h(y)]|h'(y)|,fY(y)0，y其他

（1）

其中=min{g(-),g(+)},max{g(),g()},x=h(x)是yg(x)的反函数.1.1.2可加性

可加性可看成是随机变量间的函数关系。满足可加性的分布有很多：正态分布，二项分布，泊松分布，2分布等，很多问题的求解中利用可加性会更加简便.1.1.3特殊函数法

a极值分布

X，Y相互独立，一直其分布函数分别为FX(x)FY(y)，则最大值T=max(X,Y),最小值L=min(X,Y),分布函数分别为

FM(m)=FX(m)FY(m)，FL(l)=1-[1-FX(l)][1-FY(l)] b和分布

（2）

设(X,Y)的联合概率密度是f(x,y)，则和Z=X+Y的分布函数是

FZ(z)P{XYz}，则经过推导可得到fZ(z)f(x,zx)dx

1.2相互独立关系

利用相互独立来求联合分布率与联合分布函数是十分简答的，但是与函数关系不同的是，相互独立是几乎处处成立，也就是说在考虑求分布函数时由F(x,y)=FX(x)FY(y)求出联合分布。

离散时：P{Xx,Yy}P{Xx}P{Yy}

连续时：由于几乎处处成立的概念，在证明f(x,y)=fX(x)fY(y)时要分别对测度为0与测度不为0的面积部分考虑.在讨论随机变量的数字特征时，我们考虑有如下等式：E(XY)E(X)E(Y)成立。但是由于（X,Y）这一随机向量的相互独立是有概率进行几乎处处的定义的，而数学期望只是对随机变量的某个数字特征（均值）的研究，所以，我们有如下结论：

X,Y相互独立E(XY)E(X)E(Y)

E(XY)E(X)E(Y)X,Y相互独立

1.3两变量间的独立性与函数关系

在概率论研究中，独立性是概率论研究中的一个关键，但是两变量相互独立与两变量存在某种函数关系常常被混为一谈。实际上两变量间的相互独立并不意味着两变量间是没有任何关系的，甚至很有可能存在某种确定的函数关系从直观的角度来理解，两个随机变量独立是指它们的各自取值在概率测度P 下的分布规律互不影响，而不是随机变量本身函数值大小满足一定的约束条件。2两变量间的相关关系

相关系数可用来描述两变量间的相关关系，但这种相关关系是在描述两变量间的线性相关关系。如果把相关系数的协方差定义进行推广，可以得到（i,j)阶协方差。[2]此时可以推出两变量间的一种非线性相关关系。

2相关关系 2.1相关系数

a协方差定义：若关于随机变量(X,Y)的数学期望E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}，存在则称

-E(X)]-[EY(Y)] }

covX(,Y)E{[X

（3）

为随机变量X,Y的协方差.b相关系数定义：若随机变量(X,Y)的协方差及方差存在，而且D(X)>0,D(Y)>0,则称

XY为随机变量间的相关系数.covX(,Y)

（4）

D(X)D(Y)可以从2个方面来理解XY： a标准化协方差 记X*=XE(X)*YE(Y)Y=,则XY=cov(X*,Y*).D(X)D(Y)b线性相关性

XY刻画了随机变量X,Y间所具有某种线性关系的紧密程度.事实上可以用线性函数YaXb来近似估计Y，且近似程度将用d=E(YY)2来刻画.且^^dmin(1XY)D(Y).[3]当|XY|越接近于1时，该线性关系就越强，当XY=0时表示两变量间无线性关系，但可能存在其他函数关系.2.2线性关系

随机变量间的线性关系有两种。

第一种是确定的线性关系，这种关系可以归于上述的函数关系中，是比较好理解的。

第二种是随机变量X,Y以概率为1存在着线性关系，可以表示YaXb几乎处处成立，故我们有如下结论：

|XY|=1a,b使P(YaXb)（5）2.3随机变量X与Y的(i,j)阶相关关系

若将（3）式中的X,Y分别替换成Xi,Yj即X,Y的函数，则Xi,Yj的协方差是

cov(Xi,Yj)E{[Xi-E(Xi)][Yj-E(Yj)]}

（6）

（7）XYijcov(Xi,Yj)D(X)D(Y)ij

类比相关系数（5）式，我们可以得到 |XiYj|=1a,b使P(YjaXib)1

（8）

这里就得出了一个Xi,Yj之间的线性相关关系，也就是X,Y之间的一种非线性相关关系.当XiYj=0时，称X,Y之间无（i，j）阶关系；

当XiYj0时，称X,Y之间有（i，j）阶相关关系。通常我们说X,Y之间有（i，j）阶相关关系是指使得XiYj0中i，j分别为最小的一对数.3总结 本文对两变量间的函数关系与相互独立进行分析，并给出利用这两种关系进行分布的计算方法.函数关系包含线性函数关系、极值函数关系及和函数关系等.相互独立与函数关系是随机变量两种不同的概念.相关关系是指两变量之间满足线性相关关系，但是利用(i，j)阶相关系数可以得到一种X,Y之间的非线性相关关系.参考文献 [1] 徐全智 吕恕 概率论与数理统计.高等教育出版社 北京 2013 [2] 朱庆南.两个随机变量之间的相关关系[J].上海建材学院学报,1993,04:330-334.[3] 石业娇,孟宪涛.随机变量间的相互关系与分类[J].沈阳师范大学学报(自然科学),2014,02:222-225.

第二篇：随机变量及其分布

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中“1”出现的次数了，从而使这一随机试验的结果与数值发生联系。

一般地，如果A为某个随机事件，则一定可以通过如下示性函数使它与数值发生1联系：1A0A发生A不发生

这就说明了，不管随机试验的结果是否具有数量的性质，我们都可以建立一个样本空间和实数空间的对应关系，使之与数值发生联系。

为了全面的研究随机试验的结果，揭示随机现象的统计规律性，我们将随机试验的结果与实数对应起来，将随机试验的结果数量化，引入随机变量的概念。

引例：随机试验E1：从一个装有编号为0，1，2，…，9的球的袋中任意摸一球。则其样本空间={0，1，…，9}，其中i“摸到编号为i的球”，i=0,1,…,9.定义函数 ：ii，即(i)=i，i=0，1，…，9。

这就是和整数集{0，1，2，…，9}的一个对应关系，此时表示摸到球的号码。

从上例中，我们不难体会到：

①对应关系的取值是随机的，也就是说，在试验之前，取什么值不能确定，而是由随机试验的可能结果决定的，但的所有可能取值是事先可以预言的。

②是定义在上而取值在R上的函数。

同时在上例中，我们可以用集合{i：(i)5}表示“摸到球的号数不大于5”这一随机事件，因而可以计算其概率。习惯上我们称定义在样本空间上的单值实函数为随机变量。这就有了如下定义：

定义：设随机试验E的样本空间为{}，=()是定义在上的单值实函数，若对任意实数x，集合{：()x}是随机事件，则称=()为随机变量。

定义表明随机变量=()是样本点的函数，为方便起见，通常写为，而集合{：()x}简记为{x}。

如在上例中，摸到不大于5号球的事件可表示为{5}，则其概率为P{5}=3/5。随机变量的引入，使概率论的研究由个别随机事件扩大为随机变量所表征的随机

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现象的研究。正因为随机变量可以描述各种随机事件，使我们摆脱只是孤立的去研究一个随机事件，而通过随机变量将各个事件联系起来，进而去研究其全部。今后，我们主要研究随机变量和它的分布。

§15.2 随机变量的概率分布

对于随机变量来讲，我们不仅关心它取哪些值，更关心它以多大的概率取那些值，即研究随机变量的统计规律性—分布函数。

一、随机变量的分布函数

由前可知，若是随机变量，则对xR，{x}是随机事件，所以P{x}有意义。当实数a

可见，只要对一切实数x给出概率P{x}，则任何事件{a<b}及它们的可列交、可列并的概率都可求得。从而P{x}，xR完全刻划了随机变量的统计规律，并决定了随机变量的一切概率特征。

1.定义：设是上的随机变量，对xR，称F(x)= P{x}为的分布函数。

2.性质：设F(x)是随机变量的分布函数，则F(x)具有如下性质：

①单调非降性：即对x1x2R，F(x1)F(x2)证明：对x1x2，有{x1}{x2}，则

F(x1)P{x1}P{x2}F(x2)

②规范性：F()limF(x)0,F()limF(x)1，xx③右连续性：对x0R,有 limF(x)F(x0)

xx0（性质②，③的证明可参考其它有关的资料）

注：反之可证明：对于任意一个函数，若满足上述三条性质的话，则它一定是某随机变量的分布函数。

例1：判断下列函数是否为分布函数

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x0x000F1(x)sinx0x/

2（√）

F2(x)coxs0x

（×）

11x/2x由定义可见，要计算取值的概率可以通过其分布函数来实现。为了研究随机变量的概率分布，我们常选择F(x)来代替之。

3.运算：若abR，~F(x)则有：

P{ab}F(b)F(a)P{a}ˆlimF(x)F(a0)xaP{a}P{a}P{a}F(a)F(a0)P{a}1F(a)P{a}1F(a0)P{ab}F(b)F(a0)P{ab}F(b0)F(a0)P{ab}F(b0)F(a)

例2：已知的分布函数为

x00x/20x1

F(x)2/31x2

11/122x3x31求P{3},P{1},P{1/2},P{24}。

解：

P{3}F(3)1P{1}F(1)F(10)2/31/21/6P{1/2}1P{1/2}1F(1/2)11/43/4P{24}P{4}P{2}F(40)F(2)111/121/12

例3：设某随机变量的分布函数为F(x)ABarctanx，试确定A，B的值。

F()limF(x)lim(ABarctanx)A/2B0

解：由xxxxF()limF(x)lim(ABarctanx)A/2B1

得A1/2,B1/

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例4：设的分布函数为

0F(x)Ax21x00x

1确定A并求P{0.30.7} x1x1

解：由右连续性知limF(x)1，而F(1)A12，A1 即F(x)x2,0x1

则P{0.30.7}F(0.70)F(0.3)0.720.320.4

例5：设某随机变量的分布函数为

0xaF(x)ABarcsin(x/2)axa（a>0）

1xa求A，B。

0F(a)limF(x)lim(ABarcsin(x/a)ABarcsin(1)ABxaxa2

解：由

1limF(x)F(a)ABarcsin(x/a)ABxa2

A1/,B1/2

二、随机变量的分类

离散型r.v的取值只有有限个或可数个

r.v数为值连续型r.v.可以取某一区间的任一非离散型r.v.其它

三、离散型随机变量及其分布律（列）

1.定义：设是上的随机变量，若的全部可能取值为有限个或可列无限个（即的全部可能取值可一一列举出来），则称为离散型随机变量。

若的取值为xi,(i1,2,)，把事件{xi}的概率记为P{xi}pi,i1,2,，则称x1,x2,,xi,p,p,,p,为的分布列。

i12【注】：由定义可知，若样本空间是离散的，则定义在上的任何单值实函数都是离

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散型随机变量。

2.离散型随机变量的分布列满足下列性质：(1)非负性：pi0(2)规范性：pi1

i1Proof：pi是概率，即piP{xi}，故pi0

由于x1,x2,,xn,是的一切可能取值，故有{xi}，注意到对任意的i1ij，有{xi}{xj}，由概率的可列可加性知：1P{}P{{xi}}P{xi}pi

i1i1i1反之，任意一个满足以上二性质的数列{pi}，都可以作为某离散型随机变量的分布列。

有了的分布列以后，我们可以通过如下方式求的分布函数：

3.离散型随机变量的分布函数：

F(x)P{x}i:xixp{x}，若这样的i不存在，规定F(x)0

i显然，F(x)是一个右连续、单调非降的递阶函数，它在每个xi处有跳跃，其跃度为pi，当然，由F(x)也可以唯一确定xi和pi。因此的分布列也完全刻画了离散型随机变量取值的规律。这样，对于离散型随机变量，只要知道它的一切可能取值和取这些值的概率，也就是说知道了它的分布列，也就掌握了这个离散型随机变量的统计规律。

例1：袋中装有5只同样大小的球，编号为1，2，3，4，5，从中同时取出3只球，求取出的最大号的分布列及其分布函数并画出其图形。

解：先求的分布列：由题知，的可能取值为3，4，5，且

32323P{3}1/C51/10,P{4}C3/C53/10,P{5}C4/C56/10，

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453的分布列为：1/103/106/10，由F(x)P{xi}pi得：

xixx301/103x4 F(x)2/54x5x51注：离散型随机变量的分布列与其分布函数是一一对应的。常见的离散型分布有：

0xa1.退化分布（单点分布）： F(x)，P{a}1，1xa01x1x2.贝努里分布（两点分布）：或P{Xx}p(1p)qpnknk3.二项分布：B(k;n,p)P{k}k0,1,2,n kpq4.泊松（Poisson）分布：P{k}

四、连续性随机变量及概率密度函数

1.定义：设是随机变量，F(x)是它的分布函数，若存在一个非负可积函数p(x)使得对任意的x(,)，有F(x)P{x}p(t)dt，则称为连续性随机变量，称

xx0,1

kk!ek0,1,2,(0)

p(x)为的概率密度函数或分布密度函数。

由定义显然可知，F(x)连续。

2.F(x)的几何意义：p(x)在几何上表示一条曲线称为分 布密度曲线，则F(x)的几何意义是：以分布曲线p(x)为顶，以X轴为底，从到x的一块变面积。3.密度函数具有如下性质：

(1)非负性：p(x)0，xR(2)规范性：p(x)dx1



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Proof：由分布函数的性质有： 1limF(x)p(t)dt

x注：任意一个满足以上二性质的函数，都可以作为某连续型随机变量的密度函数。

(3)若p(x)在x处是连续的，则F'(x)p(x)注：由该性质，在连续点x处有p(x)limF(xx)F(x)P{xxx}lim，x0x0xx从这里我们看到概率密度的定义与物理学中的线密度的定义相类似，这就是为什么称之为概率密度的缘故。

(4)设a，b为任意实数，且ab，则p{ab}p(x)dx

ab(5)若是连续型随机变量，则aR,P{a}0 事实上，x0,有0P{a}P{axa}而limax0axaaxp(x)dx

p(x)dx0P{a}0

从此可知：概率为0的事件不一定是不可能事件，称为几乎不可能事件；同样概率为1的事件也不一定是必然事件。这样，对连续性随机变量有：

P{ab}P{ab}P{ab}P{ab}p(x)dx，abP{a}P{a}ap(x)dx

kx(1x)0x1例2：设随机变量的密度函数为p(x) 其中常数k0，试确

其它0定k的值并求概率p{0.3}和的分布函数。

解：由1p(x)dxkx(1x)dxk(xx2)dxk/6

0011k6

P{0.3}0.3p(x)dx6x(1x)dx0.784

0.31由于密度函数为

6x(1x)0x1p(x)其它0

0x0x分布函数F(x)06t(1t)dt0x1

1x1

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注：连续型随机变量的密度函数与其分布函数之间是一一对应的。

1常见的连续型分布有：①均匀分布：U[a,b]，p(x)ba0axb其它(xa)222；

②正态分布：N(a,2)，p(x)12ex；

ex③指数分布：P()，p(x)0x0x0(.0)。

以后当我们提到一个随机变量X的“概率分布”时指的是它的分布函数；或者，当X是离散型随机变量时指的是它的分布律，当X是连续型随机变量时指的是它的概率密度。

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§15.3 随机变量的函数及其分布

设是一随机变量，yg(x)是一个连续的实值函数，按照随机变量的定义，g()也应是一随机变量。下面我们通过的分布来研究随机变量的分布。

关于该问题的一般提法：已知的分布，求g()的分布。

一、离散型随机变量函数的分布

x1,x2,已知的分布列为p,p, 求g()的分布列。

12由于是离散型随机变量，则g()仍是离散型随机变量，所以分布列为

g(x1),g(x2),p,p,，若其中有某些g(xi)相等，则把相等的值分别合并，并相应地将其概21率相加。

12102例1：设~0.20.30.10.4，试求1的分布列。

解：易知的可能取值为1，2，5，且可知

P{1}P{211}P{20}P{0}0.3P{2}P{21}P{1}P{1}0.10.20.3 P{5}P{2}0.4251则~0.30.30.4



二、连续型随机变量函数的分布

引例：已知的密度函数为p(x)，求ab(a0)的密度函数q(y)

ybP{(yb)/a}F()a0a因为F(y)P{y}P{aby}

ybP{(yb)/a}1F()a0a从而，其密度函数

yb1yb1F'()p()aaaaq(y)F'(y)yb1yb1F'()p()aaaaa0yb1)p(aaa0

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一般地有如下定理：

Th：设连续型随机变量的密度函数为p(x)，若yg(x)是处处可导的函数，则g()的密度函数为：

p(g1(y))[g1(y)]'yq(y)

0其它其中infg(x),supg(x)，D为其定义域。

xDxDProof：仅证g(x)g'(x)0[g1(y)]'0

g()在(,)内取值，所以，当y时，F(y)P{y}0，当y时，F(y)P{y}1 当y时，F(y)P{y}P{g()y}P{g1(y)}F(g1(y))

p(g1(y))[g1(y)]y从而有q(y)F'(y)

0其它ex(0)x0例2：设连续型随机变量~p(x)，试求e的密度函数q(y)。

0x0解：yexxlny,dx1，由x0yex1，则由上述定理可知 dyy1p(lny)y(1)(0)q(y)y0y1y1

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§15.4 随机变量的相互独立性

独立性的概念在概率论中是非常重要也是最基本的概念，它在概率论和数理统计及其应用中占有很重的地位。

一、随机变量的相互独立性

1.定义：设(,)是二维随机变量，若x,yR有

P{x,y}P{x}P{y}即F(x,y)F(x)F(y)，则称与相互独立。

2.设（ξ,η）是二维离散型随机变量，ξ,η相互独立对于(,)的任一可能取值(xi,yj)有p(xi,yi)p(xi)p(yi),即

pijpipj

例1.设二维随机变量(,)的联合分布列为

①求a,b应满足的条件；

②若与相互独立，求a,b的值。

解：①根据非负性和规范性可知：a0,b0且ab②因为与相互独立，则知pijpipj

311p221a124(4a)(8b)故 911bab24241124

3.设(ξ,η)是二维连续型随机变量，则ξ,η相互独立x,yR，有

p(x,y)p(x)p(y)几乎处处成立。

Proof: “F(x,y)”若p(x,y)xyp(x)p(y)，则

xp(u,v)dudvyyp(u)p(v)dvdv

xp(u)dup(v)dvF(x)F(y)ξ.η相互独立

“”由独立的定义F(x,y)F(x)F(y)

xp(u)duyp(v)dvxyp(u)p(v)dvdv

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由联合密度函数的定义知：P(x)P(y)是（ξ,η）的联合概率密度函数。即p(x,y)P(x)p(y)

例2.设(,)~F(x,y)A(Barctg)(Carctg)；

①求常数A,B,C；

②与是否相互独立； ③求f(x,y),f(x),f(y)。

解：①由规范性知：1F(,)A(B 2)(C2)A0y又0F(,y)limF(x,y)A(B2)(Carctan3)

xx)(C，同理0F(x,)limF(x,y)A(Barctan2B2)C2 2yx2y3从而A12，F(x,y)1xy(arctan)(arctan)

22322②由于

F(x)F(x,)1x1y(arctan),F(x)F(,y)(arctan)2223而F(x,y)F(x)F(y)，所以与相互独立。

③f(x)F(x)23,f(y)F(y) 22(4x)(9y)6

2(4x2)(9y2)因为与相互独立，所以f(x,y)f(x)f(y)【注】：①.若12n两两独立不能得到12n相互独立；

②.随机变量的独立性不具有传递性；

③对于(,)而言，由(,)的分布可以确定关于与的边缘分布，反之一般不成立，只有当与独立时，由边缘分布能确定联合分布；

④随机变量的独立性是随机事件独立性的扩充，我们也常利用问题的实际意义去判断两个随机变量的独立性。

二、随机向量函数的分布

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在前面，我们讨论了一维随机变量的函数g()的概率分布，下面我们讨论二维随机变量之间的函数分布：

已知(,)的分布，求,,1.和的分布：

①对离散型随机变量：

已知(,)的分布列为{Pij}，求的分布。这时的所有可能取值为{xiyj} i,j=1,2,3…

的分布 P{Zk}P{Zk}P{xi,Zkxi}P{Zkyj,yj}

i1j1若ξ，η独立，则

P{Zk}P{xi}P{Zkxi}P{Zkyj}P{yj}

ij即找出的所有可能取值，并注意将相同的值进行合并，然后求出相应的概率。

1 思考：设~1211，~112211，且与独立，2求：（1）(,)的联合分布列；（2）的分布列；（3）P{}? ②对连续型随机变量：

已知(,)是连续型随机变量，其联合密度函数为p(x,y)，求的密度。

F(z)P{z}P{z}[zxxyzP(x,y)dxdy

zztyxP(x,y)dy]dx[P(x,tx)dt]dx[P(x,tx)dx]dt

（若被积函数在积分区域上连续，则可交换积分顺序）

的密度函数为q(z)F(z)P(x,zx)dxP(zy,y)dy



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若与相互独立，则

q(z)P(x)P(zx)dxP(zy)P(y)dy（卷积公式）

即相互独立的二随机变量和的密度函数是这两个随机变量密度函数的卷积。以下仅对连续型随机变量考虑：设(,)~P(x,y)2．商的分布： F(z)P{z}xzyp(x,y)dxdydy0zyp(x,y)dxdyp(x,y)dx

0zyq(z)F(z)[0zyp(x,y)dx]dy[p(x,y)dx)]dyp(zy,y)ydy

0zy独立情形：q(z)P(zy)P(y)|y|dy

3.最大max{,}与最小min{,}的分布：

当与相互独立时，F(z)F(z)F(z),F(z)1[1F(z)][1F(z)]

10x1例4:已知 ~p1(x)其它0求2的密度函数。

ey~p2(x)0y0 且与相互独立，y00x1解：（法一）要使被积函数非零，则应有y0

2xyzz0zz2x0F(z)P{2z}p1(x)p2(y)dxdy2(eydy)dx0z2

002xyz1z2xy(edy)dxz200从而可得qr(z)Fr(z)。

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1/20x2（法二）令'2~p1'(x)

其它0易知，与相互独立（但与不一定相互独立），要使p1(x)p2(zx)非零，zx0则应满足条件：，0x2

则有

z00121zq(z)p1'(x)p2(zx)dxp2(zx)dxexzdx0z2

020212exzdxz220注：对于二维连续型随机变量(,)来说，无论是求(,)落在某一区域内的概率，还是求其函数的分布，都是使用公式 P{(,)D}P(x,y)dxdy。

D

第三篇：加减乘除各部分间的关系

加减乘除各部分间的关系 加数加加数等于和

和减一个加数等于另一个加数 被减数减减数等于差 被减数减差等于减数 差加减数等于被减数 乘数乘乘数等于积

积除一个乘数等于另一个乘数 被除数除以除数等于商

商乘除数加余数等于被除数

（被除数减余数）除以商等于除数

第四篇：浅析企业文化与企业管理间的关系

浅析企业文化与企业管理间的关系

刘汉宇

[摘要]： 企业文化决定着企业管理的特色和效率，是一个企业的内涵和文明的所在。企业管理是在制定各种目标与战略，进行各种计划与决策，处理人员、事物之间的各种关系，是企业实现长期稳定发展的重要保证。企业文化与企业管理之间是相互作用，相互影响的关系，两者相互统一并形成推动企业发展的一股强大力量。企业文化在企业管理过程中应被赋予适当的位置，从而实现企业的可持续发展。本文在阐述企业文化与企业管理内涵的基础上，分析讨论企业文化与企业管理间的关系，企业文化在企业管理中所处的地位以及企业应该如何处理企业文化和企业管理间的关系。

[关键词]：企业文化 企业管理 辩证关系 战略地位

改革开放以来，随着市场经济体制在我国不断的发展以及加入WTO后，我国积极投身于经济全球化的浪潮，融入国际金融的环境中去。于是，对于我国的企业，审慎处理好企业文化和企业管理之间的关系是实现我国企业可持续发展的关键所在。在实际中，我国大部分企业管理者，对企业管理制度和企业文化之间的关系缺乏深入的了解，不能正确处理两者之间的关系。

一、企业文化与企业管理的内涵

（一）企业文化的内涵

谈到企业文化，我们先从文化的定义着手。广义上，文化是人类社会历史实践过程中所创造的物质财富与精神财富的总和；狭义上说，文化是社会的意识形态以及与之相适应的组织机构与制度。而企业文化是在企业生产经营过程中逐步产生的，长期以来一直信奉及遵守的经营观念或价值观体系，这种价值观体系可以具体从企业的产品、服务、员工的行为以及管理规范当中体现出来[1]。企业文化的内涵[2]主要包括一下几个方面：（1）价值观念

所谓价值观念，是人们基于某种功利性或道义性的追求而对人们（个人、组织）本身的存在、行为和行为结果进行评价的基本观点。企业的价值观念，即企业领导者和职工追求的目标和辨别好坏、美丑、是非的标准，是企业文化最基本的表现。（2）经营理念

所谓经营理念，就是管理者追求企业绩效的根据，是顾客、竞争者以及职工价值观与正确经营行为的确认，然后在此基础上形成企业基本设想与科技优势、发展方向、共同信念和企业追求的经营目标。（3）企业精神

所谓企业精神，是企业文化的核心，是贯穿于企业全体员工中的一种与企业价值观念相统一的群体意识。它对职工起着凝聚和激励作用，是企业活力的源泉。（4）企业制度

所谓企业制度，是企业要求员工遵守的办事规程和行为准则，是完成各项任务，实现企业目标的重要手段。通过建立和健全各项制度，来调整职工的个人行为，达到步调一致，稳定企业秩序，保证企业工作的有效运行。

（二）企业管理的内涵

同样，我们先从管理的定义着手。管理是指管理人员在以人为本的基础上，指挥他人按

照其他最好的方法去完成自己的任务的过程。而企业管理顾名思义就是指企业管理人员对企业生产经营整体的管理行为，在管理过程中从事决策、计划、组织、领导等事业，想方设法实现企业既定的目标，不仅能给企业带来经济效益，还能满足社会上客户的需求。企业管理对企业的发展、生存有重大的作用，对企业组织管理好坏直接关系到企业经济效益与社会效益的量，管理者的管理行为对员工价值观的形成有指导性作用。总而言之，企业管理决定一家企业能否生存，管理的质量是企业能否获取的利益的关键，因此在企业生产经营实践中必须要重视企业管理的质量。

二、企业文化与企业管理间的辩证关系

企业文化与企业管理之间有着共生的、相互促进的关系。任何一种管理都必须以特定的文化背景作为基础，并且优秀的企业文化会指导管理创新，而有效管理更会会促进企业文化变革。可以这样说，缺乏文化内涵的企业管理是不存在的或者是低效的，同时也没有缺乏管理意义的企业文化。于是，我们可以人为企业文化与企业管理间有着密切的关系，他们是相互联系的统一有机体。

企业文化与企业管理统一于企业和企业的全部经济活动之中。企业文化和企业管理都离不开企业，它们依托于企业这个本原体。没有企业，就无从谈起企业文化与企业管理。企业文化是一个企业的价值导向，思想的先行者。一旦企业文化形成，人们便会不自觉地、无意识地依照企业文化选择自己的行为。而企业管理伴随着企业的建立、发展和消亡而形成、进步和消失。企业文化和企业管理都是服务于企业这个整体，从而确保了企业社会效益和经济效益最大化目标的实现。

企业文化建设与企业管理作用对象的同一性。企业文化和企业管理作用的对象归结中底到底是“人”。企业文化的建立，目的是为员工形成一种思想和价值的导向，从而更好地使其服务于企业。企业的管理，也是实现了整个企业内部资源的合理化配置。离开了员工，离开了“人”，什么文化、什么管理都成了无源之水、无本之木。

企业文化建设与企业管理的互容、互促和互补。首先，企业文化与企业管理都具有规范、调控、约束、激励、引导的功能，使企业员工培养共同的愿景、履行相同的行为准则、崇尚同一个价值观而营造进取的氛围；其次，企业管理特别是制度管理为企业文化建设提供条件和保障，企业文化往往融入制度建设之中，没有制度支持的文化是弱势文化，而企业文化又为制度注入活力，为企业管理开辟新的前景；最后，企业管理与企业文化在保障企业良性有序、优质高效地运转，促进企业持续快速、健康科学地发展上，起到刚柔相济、优势互补的作用。

三、企业文化在企业管理中所处的地位，从属还是决定

企业文化作为实现有效企业管理的一个十分重要的工具，为企业带了许许多多的利益。然而，企业文化终究应该在企业管理中出于什么样的位置才能实现企业的可持续性发展。换而言之，也就是究竟应该塑造益于管理的企业文化、也就是根据企业管理的需要来打造所谓“有效的”企业文化呢？还是依据企业文化来管理企业，建立适合企业文化的管理系统、制度呢？或者说，企业文化在管理企业的过程中应该是处于一种从属性的地位，还是一种决定性的战略地位呢？

（一）服务于企业管理的企业文化

对于企业来说，多数的管理学家认为，企业中产生的所有元素都应该是服务于企业管理的。每个企业的领导者都试图通过自己的管理从而使企业获得理想的收益。于是，企业文化应该建立有利于企业管理的文化，企业文化应该有利于企业管理企业以及企业的员工。

为了使企业文化更好的服务于企业管理，许许多多的企业开始挖掘属于企业自身的企业文化。企业的文化创造可以分为这几个方面，企业文化起源于高层管理者制定并努力实施的经营管理理念或方针；随后员工依据这些经营理念或政策进行实际的各项运营工作；接着便是通过各种措施手段确保实际操作的成功，取得管理上以及市场竞争上的成功；至此，新的企业文化开始成型，此为最后一个阶段[3]。企业文化的创造会因企业的发展和企业内外环境的发展而不断调整、改变。

如何创建道德的、或具，创新力的文化，已经成为了企业制定发展战略的最根本的方向。面对道德和利用，企业应该何去何从。然而，为了追求经济效益而忽视道德底线不顾社会效益的企业大有所在，三鹿集团的崩塌，双汇瘦肉精事件等类似企业道德缺失的时间层出不穷。创新一直是新世纪各种企业所不断追求的重要竞争优势。互联网3.0时代下，阿里巴巴集团产业的兴起，苹果的高科技高品质产品等，创新都是它们身上显而易见的标识。

（二）适应于企业文化的企业管理

一般来说，企业文化可以被分为三个层次，分别是物质层（表层），制度层（中层），以及精神层（核心层）。

我们当然不能否定依据企业管理的需要而建立企业文化。只是如果企业文化的建立仅仅为了企业的管理，那么就会出现一种狭义的企业文化，为了“文化”而“文化”。最终建立的企业文化只是物质的制度的文化，或者说是没有上升到精神层面的企业文化。因此，根据企业管理的需要来塑造企业文化或许并不是一个很好的选择，也可能并不符合企业文化产生的本质。

四、企业应该如何处理好企业文化与企业管理间的关系

首先，企业要形成有利于企业管理的企业文化。何为有利于企业管理的企业文化呢? 有利于企业管理的企业文化就是指促进企业生产经营、保障企业发展并生存的文化。有利于企业管理的文化是优秀的、先进的，所以在形成企业文化时，必须要重视员工的实际情况，坚持以人为本的管理原则。形成员工都认同并接受的企业文化，让员工参与企业文化建设的全过程，让他们意识到企业对自己的重视与关怀，使得企业文化得到员工的认同。引导员工树立正确的价值观，将“爱岗爱企业”的理念扎根于每一个员工的脑海里，实现企业目标与员工目标的高度统一。

其次，要加强企业的制度建设。，企业必须要加强企业的制度建设，巩固企业已有的文化建设成果，不断规范文化建设成果，同时不断更新对企业不利的企业文化，正确指导员工价值观的形成。

最后，企业要建立长期有效的管理机制，保证企业文化建设的顺利进行。企业文化与企业管理的结合过程中加强制度建设的同时，必须要重视管理机制的长期性与有效性，不断完善企业文化的运营机制，从而提高建设企业文化的效率。

总之，企业要在认识企业文化与企业管理内涵的基础上，在企业管理中将企业文化放在适当的位置，处理好企业文化和企业管理的关系，实现两者的有机结合，从而促进企业经济和社会效益的实现，实现企业的平稳运行以及可持续发展。

参考文献：

［1］ 沈蓉.有关企业文化与企业管理结合的探讨 ［J］． 现代商业，2012 ［2］ 陈燕芬.关于企业文化与企业管理有机结合的探讨 ［J］．广东培正学院学报，2009 [3] 周三多，陈传明.管理学[M].北京：高等教育出版社，2000 [4] 斯蒂芬•P.罗宾斯，玛丽•库尔特.管理学[M].孙健敏，黄卫伟，等译.北京 : 中国人民大学出版社，2008.

第五篇：如何处理好同学间关系

【情况分析】 如何处理好同学间关系

同学关系也是一种人际关系，宿舍、班级、学校是一个小型社会，在这个小集体中学会处里好同学关系，将来走上社会才能善于处理各种复杂的人际关系，适应社会、影响社会。根据《人际关系心理学》的学习，影响人际关系的因素主要有：

（1）交流水平

人与人之间的关系密切，彼此的交流是必不可少的前提。

（2）互酬水平

心理学家指出：人与人之间的行为具有“互酬性”，即，“你对我怎么样，我也对你怎么样”。这里的“酬”不仅包括物质方面，也包括情绪情感等心理方面的内容。人与人相处中，彼此的互酬水平越高，关系越是稳定密切。有些同学之所以与别的同学处理不好关系，互酬性低，恐怕也是一个重要的原因。表现对同学的需求、困难漠不关心，使人感到你很冷漠。

（3）评价水平

通俗地讲，就是你对别人怎么看，以及要求别人怎么看你，评价水平的高低，主要不取决你讲别人好话的多少，而在于评价是否真诚和符合实际。

（4）包容水平

人与人之间的生理，心理差异是客观存在的，对这种差异能否包容也是人际是否协调的表现，包容水平越高，与他人相处的适应性也就越大，人际关系相当好，反之亦然。【干预措施】

根据上面四个要素，我找来这位女生并给这位女生以下几个建议：、加强交流

良好的同学关系全赖互相了解，要达到互相之间彼此了解，就要加强交流，在思想和态度方面加强沟通，课余时间多搞一些社交活动，如打球、下棋、郊游等，增进了解，友谊。2、关心他人

希望得到人的关心是基本需要，你愈关心别人，你在她生活中的必要性将因之而得到增加，自然而然她也会转而关心你，一但彼此之间互相关心，同学关系也就自然密切了。3、宽容别人

“人无完人”，任何人总是有缺点的，也总会做错事的，这些都是正常和不可避免的，对他人的缺点和错误能持一种宽容的态度，不要计较，别人会很感激并愿意与你交流。

4、完善自我同学关系紧张的人，大都性格和习惯方面有些毛病，应刻意改变自己的不良性格和习惯，做到：

1）服饰整洁美观。2）习惯面带笑容。3)注意言谈举止。4)不要卖弄自己。5）多多帮助别人。6）善于赞美别人。

如果在人际交往中，人人都热于赞美他人，善于夸奖他人的长处，那么人际间的愉悦度将大大增强，同时注意夸奖别人并不意味着可以毫无顾忌，应遵守两个原则：第一，赞美应出于真心，所夸奖的内容应是对方确实具有或将具有的优良品质和特点；第二，夸奖的内容应被对方所在意。

5、保持适当的距离

有时我们对某人太好时，她反而不领情，离我们远远的。究其原因有两点：

其一，按互酬水平，你的关心，别人是要回报的，当她觉得自身能力无法回报你的关心时，她只好采取不接受你的关心，疏远你来维持人际关系的平衡。

其二，任何人内心都有自己的一个空间，只有自己拥有，再好的朋友，如果她不想让你进入而又无法回绝，只好采取敬而远之的态度。因此，人与人之间适当保持距离，为彼此的心灵留下一点空间，让彼此感觉到都是自由的，才愿意继续交往下去。

做好以上几个方面，相信你一定会处理好同学关系。全身心地投入到学习、生活中去。