- •Тема для самостійного опрацювання 2 Багатовимірні випадкові величини. Система двох випадкових величин
- •1. Система двох дискретних випадкових величин (X, y) та їх числові характеристики
- •2. Основні числові характеристики для випадкових величин х, y, що утворюють систему (х, y)
- •3. Кореляційний момент. Коефіцієнт кореляції та його властивості
- •4. Умовні закони розподілу системи двох дискретних випадкових величин та їх числові характеристики
- •Умовна дисперсія
- •7. Основні числові характеристики для системи двох неперервних випадкових величин (х, y)
- •8. Умовні закони розподілу для неперервних випадкових величин х і y, які утворюють систему (х, y)
- •5. Функція розподілу ймовірностей системи двох випадкових величин та її властивості
- •Властивості f(X, y)
- •6. Щільність імовірностей системи двох неперервних випадкових величин (х, y), f(X, y) та її властивості
4. Умовні закони розподілу системи двох дискретних випадкових величин та їх числові характеристики
Умовним законом розподілу дискретної випадкової величини Х при фіксованому значенні Y = yi називається перелік можливих значень випадкової величини Х = хi та відповідних їм умовних імовірностей, обчислених при фіксованому значенні Y = yi.
У табличній формі запису умовний закон Х / Y = yi має такий вигляд:
X = x j |
x1 |
x2 |
x3 |
… |
xm |
|
Pi1 / Py1 |
Pi2 / Py2 |
Pi3 / Py3 |
… |
Pim / Pym |
При цьому має виконуватись умова нормування:
Числові характеристики для цього закону називають умовними.
Умовне математичне сподівання
(117)
Умовна дисперсія і середнє квадратичне відхилення обчислюються відповідно за формулами
; (118)
. (119)
Умовним законом розподілу випадкової величини Y при фіксованому значенні Х = хі називається перелік можливих значень випадкової величини Y = уj і відповідних їм умовних імовірностей, обчислених при фіксованому значенні Х = хі.
У табличній формі запису умовний закон має такий вигляд:
Y = у j |
y1 |
y2 |
y3 |
… |
ym |
|
P1j / Pх1 |
P2j / Рх2 |
P3j / Px3 |
… |
Pmj / Pxm |
При цьому має виконуватись умова нормування:
.
Умовне математичне сподівання
(120)
Умовна дисперсія
(121)
Умовне середнє квадратичне відхилення
(122)
Приклад 2. Задано двовимірний закон розподілу:
Х Y = yi |
10 |
20 |
30 |
Pyi |
– 6 |
0,02 |
0,05 |
0,03 |
0,1 |
– 4 |
0,08 |
0,15 |
0,07 |
0,3 |
– 2 |
0,2 |
0,3 |
0,1 |
0,6 |
Pxj |
0,3 |
0,5 |
0,2 |
|
Обчислити М (Х / Y = – 4); М (Х / Y = 30); (Y / X= –4 ); (Y / X = 30).
Розв’язання. Для обчислення М (Х / Y = – 4), М (Х / Y = 30) необхідно побудувати відповідні умовні закони розподілу.
Умовний закон розподілу Х / Y = – 4:
X = x j |
10 |
20 |
30 |
|
0,08/0,3 |
0,15/0,3 |
0,07/0,3 |
P(X / Y = – 4) = 0,8 / 0,3 + 0,15 / 0,3 + 0,07 / 0,3 = 1
M(X / Y = – 4) = 1 / 0,3 (10 0,08 + 20 0,15 + 30 0,07) =
=
(0,8 + 3 + 2,1) = 3,2 / 0,3 = 10,7;
M(X2 / Y= – 4) = 1 / 0,3 (100 0,08 + 400 0,15 + 900 0,07) =
= (8 + 60 + 63) = 131 / 0,3 = 1310 / 3;
D (X / Y= – 4) = 1310 / 3 – (32 / 3)2 = 1310 / 3 – 3481 / 9 = (3930 – 3481) / 9 = 449 / 9;
(X / Y = – 4) = (449 / 9)0,5 = 1 / 3(2906)0,5 = 7,1.
Умовний закон розподілу Y / Х = 30:
Y = у j |
– 6 |
– 4 |
– 2 |
|
0,03 / 0,2 |
0,07 / 0,2 |
0,1 / 0,2 |
P (Y / Х = 30) = 0,03 / 0,2 + 0,07 / 0,2 + 0,1 / 0,2 = 1;
M
(Y
/ X
= 30) =
1
/ 0,2 (– 6
0,03 – 4
0,07 – 2
0,1) =
= 1 / 0,2 (– 0,18 – 0,28 – 0,2) = – 0,66 /
0,2= – 3,3;
M (Y 2 / X = 30) = (36 0,03 + 16 0,07 + 4 0,1) 1 / 0,2 (1,08 + + 1,12 + 0,4) = 2,6 / 0,2 = 13;
D (Y / X = 30) = 13 – (–3,3)2 = 13 – 10,89 = 2,11;
(X / Y = – 4) = (2,11)0,5 = 1,45.

=
хj