- •Теория вероятности Лекция№1 Случайные события
- •Операции над событиями
- •Виды случайных событий
- •Лекция №2 Вероятность событий
- •Лекция 4. Схема Бернулли
- •Лекция 5Приближенные ассимитрич формулы для схемы Бернули
- •Лекция 7. Числовые хар-ки с.В.
- •Лекция 8.Основные законы распределения дсв
- •Лекция 9. Основные законы распределения нсв.
- •Лекция 10. Функция от св. МногомерныеСв.
- •Лекция 11. Выборка
Лекция 9. Основные законы распределения нсв.
Опр1. Говорят, что НСВ Х имеет равномерный закон распределения на отр. [ a; b], если ее плотность вер-ти имеет вид f(x)= {1/(b-a), a<=x<=b}{ 0, x<a или x> b}
Теорема 1. Фнкция распределения НСВ Х, распределенная по равномерному закону имеет вид F(x)={0, x<=a}{x-a/b-a, a<x<=b}{1, x>b}.
Док-во. Функция распределения F(x) = [cв-во 4 пл-ти вер-ти]=-∞ ∫x f(t)dt. 1. x<=a ,=> F(x) = -∞ ∫xf(t) dt=-∞ ∫x0dt=0. 2.a<x<=b, => F(x) = -∞ ∫xf(t) dt=[-∞ ∫х=-∞ ∫a+ a ∫x]= a∫xf(t)dt= a ∫x (1/b-a)dt=(1/b-a)a ∫xdt=(1/b-a)t│ab=x-a/b-a. 3. x>b, => F(x) = -∞ ∫xf(t) dt=[-∞ ∫x= -∞∫a+ a ∫b+ b ∫x]= a ∫bf(t)dt= a ∫b (1/b-a)dt =1/b-a a ∫bdt =(1/b-a)t│a b=b-a/b-a=1.
Теорема 2. МО и дисперсия CВ Х, распределенной по равномерному закону соответственно равны М(Х)= (а+b)/2; D(X)=(b-a)2/12.
Док-во:M(X)=def-∞∫∞xf(x)dx=!-∞∫∞=-∞∫a(=0)+ a∫b+b∫∞(=0)!= a∫bxdx/b-a=1/b-a a∫bxdx=1/b-a(x2/2)!ba=b2-a2/2(a-b)=a+b/2
Замечание! Равномерное распределение не имеет моды, а медиана совпадает с МО, т.е. Ме(Х) =(a+b)/2
(ошибки измерения физ велечин при окр рез набл до ближайшего деления)
Опред №2 Говорят, что НСВ Х имеет показательный (экспоненциальный) закон расп-ния с параметром λ, если ее плотность вер-ти имеет вид f(x)={ λ*e^-λx, x>=0} { 0, x<0}.
Теорема 3. Функция расп-ния CВ Х, распределенной по показ. закону, имеет вид F(X)={ 1-e^-λx, x>=0} { 0, x<0 }.
Док-во: -∞∫xf(t)dt Пусть x<0 =>-∞∫xf(t)dt=-∞∫x0dt=0. Пусть x≥0 =>-∞∫xf(t)dt=!-∞∫x=-∞∫0(=0)+0∫x!= 0∫xf(t)dt=0∫x λe-λxdt=λ0∫x e-λxdt=λ(e-λx/-λ)!x0=-(e-λt)!x0=-(e-λx-1)=(-e)-λx-1
Теорема 4. МО и дисперсия CВ Х,распределенной по показ. закону, соответственно равны М(Х)=1/λ; D(X)= 1/ λ2.
Док-во:Проверим для МО. M(X)=def-∞∫∞xf(x)dx=!-∞∫∞=-∞∫0(=0)+0∫∞!=0∫∞xλ e-λxdx=def lim b→∞ 0∫bλxe-λxdx. 0∫bλxe-λxdx=!интегр по частям!=!u=λx,dv=e-λxdx, v=∫e-λxdx=e-λx/-λ, du=λdx!=[λx*e-λx/-λ]!b0-0∫be-λx λdx /-λ=-[x e-λx]!b0+0∫be-λxdx=-[be-λb-0]+(e-λx/-λ)!b0= -be-λb-1/λ (e-λb-1)= -be-λb-e-λb/λ+1/2 =>M(X)=lim b→∞[-be-λb-e-λb/λ+1/2]=1/λ
Опр3 (норм закон распределения). Говорят, что НСВ Х имеет нормальный закон расп-ния (закон Гаусса) с параметрами δ и μ, если ее плотность вероятности имеет вид f(x) = (1/√2π* δ)* e^-(x-μ)^2/2δ^2, (δ>0)/
Замечание. Функция распр-ния CВ Х, распред-ная по норм. закону имеет вид F(X)=(1/√2π* δ)--∞∫xe^-(t-μ)^2/2δ^2dt.
Теорема 5. МО, дисперсия и СКО СВ Х, распр-ной по норм. закону соответственно равны М(Х)=μ, D(X)= δ2, δ(X)= δ
Замечаение! Утверждение «CВ Х имеет норм. распределение с параметрами μ и δ» кратко записывается Х€ N (μ, δ)
Опр4. Норм.закон распределения CВ Х с парметрами μ=0, δ=1,т.е. N(0;1) назыв. стандартным или нормированным.
Замечание! Плотность вер-ти и ФР СВ Х, распределенной по нормированному закону, имеют вид f0(x)=(1/√2π )e^-x^2/2 ; F(X) =-∞∫x (1/√2π) е^-t^2/2dt. Эти функции табулированы (сущ-ют таблицы их значений).
Свойства CВ Х распред-ной по нормированному закону (X€ N(μ;δ))
1.Вер-ть попадание CВ Х в отрез. [ a;b] P{a<=x<=b}=F0(b-μ/δ)- F0(а-μ/δ)
2. вер-ть того, что CВ Х отличается от своего МО по абс. вел-не не больше, чем на ε P{X-μ<=ε}=2F0(ε/δ)-1.
