- •Раздел II. Теория случайных величин
- •§2.1. Случайные величины. Связь случайных величин и случайных событий
- •Определение: Дискретные случайные величины – возможные значения отделены друг от друга и их можно перечислить (количество их конечно или бесконечно, т.Е. Количество счетно).
- •У дискретной случайной величины это отдельно стоящие точки: у непрерывной случайной величины это точки некоторого интервала:
- •Возможные значения { 0, 1, 2, …, n }.
- •Опыт – работа торгового предприятия в течение суток.
- •Ряд распределения;
- •Функция распределения f(X)
- •Плотность распределения f(X)
- •Для этих событий уже можно подсчитывать вероятности.
- •§2.2. Закон распределения
- •Опыт – бросание кубика.
- •Возможные значения {1, 2, 3, 4, 5, 6 }.
- •Опыт – лекция по теории вероятностей.
- •§2.3. Ряд распределения
- •Сумма всех вероятностей и здесь равна 1.
- •Аналитическая форма представления ряда распределения
- •Ряд распределения задан.
- •Графическая форма представления ряда распределения
- •§2.4. Функция распределения f(X)
- •(Попадает в область, лежащую слева от аргумента).
- •Чтобы подсчитать вероятность попадания в область, лежащую слева от точки X нужно собрать вероятности всех возможных значений, которые остаются слева от X .
- •Таким образом, по мере того как аргумент X возрастает, перемещается вправо по оси Ох, функция распределения собирает, накапливает вероятности.
- •Область определения: X r
- •Область значений: 0 f ( X ) 1
- •Наконец, главная формула, которая необходима для прогнозирования поведения случайной величины –
- •§2.5. Числовые характеристики
- •Закон распределения полностью определяет случайную величину
- •И позволяет прогнозировать ее поведение.
- •Если мы знаем закон распределения, мы знаем о случайной величине все.
- •Но во многих случаях достаточно знать не весь закон распределения,
- •А только несколько чисел, характеризующих этот закон.
- •Характеристики положения.
- •Мода m0[X]
- •Характеристики рассеивания
- •Дисперсия
- •Определение: Средним абсолютным отклонением случайной величины называют математическое ожидание модуля центрированнной случайной величины
- •Математическое ожидание квадрата центрированнной случайной величины
- •Если подсчитывать дисперсию по определению, то нужно усреднять квадраты отклонений:
- •2. Среднеквадратическое отклонение [X]
- •Определение: Среднеквадратическим (стандартным) отклонением случайной величины называют квадратный корень из дисперсии
§2.4. Функция распределения f(X)
Для дискретной случайной величины все ее значения можно указать персонально. У непрерывной случайной величины таких значений бесконечно много (на любом интервале бесконечно много точек). Записать каждое из них, а тем более выписать вероятность для каждого в отдельности невозможно. Поэтому для задания закона распределения приходится поступать иначе.
Выделяют на оси ОХ интервал и задают вероятность попадания в этот интервал.
Функция распределения делает это следующим образом. На оси ОХ выбирается точка x, которая всю числовую ось делит на две области: справа и слева от этой точки x. Берут область слева от этой точки и задают вероятность попадания в эту область.
Определение:
Функцией
распределения
называется
функция F( x ),
которая для каждого значения аргумента
равна
вероятности того, что случайная величина
Х примет значение меньшее, чем аргумент
(Попадает в область, лежащую слева от аргумента).
Х
Х
Чтобы понять смысл этого определения, выяснить свойства функции распределения, рассмотрим сначала следующий пример.
Дискретная случайная величина задана рядом распределения
x i |
2 |
5 |
7 |
11 |
p i |
0,2 |
0,4 |
0,1 |
0,3 |
Построить значения функции распределения в заданных точках.
Д
Функция распределения в точке (-3)
– это вероятность того, что случайная
величина X
окажется слева от точки (-3):
Но слева от точки (-3) у той случайной величины, которую мы сейчас рассматриваем, возможных значений нет. Значит событие (X<-3) невозможное и вероятность его равна нулю.
Это вероятность попадания в область, лежащую слева от точки .
Попасть в область слева от точки () случайная величина может, если примет значение 2.
Э
то
вероятность попадания в область, лежащую
слева от точки 6.
Событие (X<6) может произойти двумя способами: попадание в точку 2 или попадание в точку 5. Т.е., это сумма двух событий.
Это вероятность попадания в область, лежащую слева от точки 14.
Какое бы значение ни приняла эта случайная величина, все они меньше 14. Т.е., событие (X<14) происходит всегда, оно достоверное.
Чтобы подсчитать вероятность попадания в область, лежащую слева от точки X нужно собрать вероятности всех возможных значений, которые остаются слева от X .
Таким образом, по мере того как аргумент X возрастает, перемещается вправо по оси Ох, функция распределения собирает, накапливает вероятности.
СВОЙСТВА ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ:
Область определения: X r
(вероятность можно подсчитывать для любого x )
