- •§2. Геометрическая вероятность.
- •§3. Условная вероятность. Формулы сложения и умножения вероятностей.
- •§4. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •§5. Схема Бернулли.
- •5.1 Формула Бернулли. Наивероятнейшее число появлений события.
- •5.2 Приближённые формулы Пуассона и Муавра-Лапласа.
- •§6 Одномерные случайные величины.
- •6.1 Дискретные случайные величины: законы распределения и числовые характеристики.
- •6.2 Непрерывные случайные величины: законы распределения и числовые характеристики.
- •§7 Основные законы распределения одномерных случайных величин.
- •7.1 Биномиальное распределение .
- •7.2 Распределение Пуассона .
- •7.3 Геометрическое распределение .
- •7.4 Равномерное распределение .
- •7.5 Показательное распределение .
- •7.6 Нормальное распределение .
- •§8 Многомерные случайные величины.
- •8.1 Дискретные двумерные случайные величины.
- •8.2 Непрерывные двумерные случайные величины.
- •§9 Функции случайных величин.
- •§10 Закон больших чисел и центральная предельная теорема
- •1) (В центрированной форме);
- •2) (В нецентрированной форме).
8.2 Непрерывные двумерные случайные величины.
Случайный вектор
называется (абсолютно)
непрерывным,
если его функция распределения
представляется в виде
,
,
,
где
-неотрицательная
и интегрируемая в бесконечных пределах
функция, называемая функцией
плотности вероятностей (совместной).
Функция распределения
непрерывного
случайного вектора
является
непрерывной функцией на всей числовой
плоскости.
Функция является плотностью вероятностей некоторого непрерывного случайного вектора , тогда и только тогда, когда:
1)
;
2)
.
В точках
непрерывности функции
:
.
Для непрерывного
случайного вектора
с плотностью вероятностей
вероятность любого события вида
,
вычисляется по формуле:
.
Частные плотности
вероятностей
компонент находятся интегрированием
совместной плотности:
,
.
Непрерывные
случайные
величины
и
независимы
тогда и только тогда, когда
,
.
В противном случае они зависимы.
Числовые
характеристики
,
вычисляют по формулам:
,
Вероятность
события
,
где
-постоянная
величина, находится по формуле
,
где интегрирование распространяется
на все значения переменных
,
для которых
.
В задачах 12.221-12.222 двумерная
непрерывная случайная величина
задана
совместной функцией распределения
.
Требуется: а) найти функции
распределения составляющих случайных
величин
,
и выяснить являются они зависимыми или
нет; б) найти совместную функцию
плотности вероятностей
;
в) вычислить вероятность
для указанной области
.
12.221
- прямоугольник
,
.
12.222
- квадрат
,
.
В задачах 12.223-12.224 двумерная случайная величина задана совместной функцией плотности вероятностей .Требуется:
а) найти неизвестную постоянную
;
б) найти функции плотности вероятностей
составляющих случайных величин
,
и выяснить являются они зависимыми или
нет; в) вычислить
,
,
а также вероятность
для указанного значения постоянной
.
12.223
.
12.224
.
12.225 Двумерная случайная величина
равномерно распределена в указанной
области
.
Найти: совместную функцию плотности
вероятностей
;
функции плотности вероятностей
составляющих случайных величин
,
и выяснить являются они зависимыми или
нет; центр рассеивания
,
если: а)
;
б)
;
в)
.
§9 Функции случайных величин.
Пусть
- случайная величина, заданная на
вероятностном пространстве
,A,
)
и
- числовая функция, область определения
которой включает в себя множество
возможных значений
. Случайную величину
,
которая каждому
ставит в соответствие число
называют функцией
от скалярной случайной величины
и
пишут
.
Функция
от дискретной случайной величины
также является дискретной. Если
задана рядом распределения
,
,
то рядом распределения случайной
величины
является ряд:
,
,
,
где
-различные числа среди чисел
,
( суммирование распространяется на все
значения индекса
для которых
).
Функция от непрерывной случайной величины может быть как непрерывной, так и дискретной случайной величиной.
Если
задана плотностью вероятностей
и
является монотонной (возрастающей или
убывающей) дифференцируемой функцией,
то плотность вероятностей случайной
величины
определяется формулой:
,
где
- функция, обратная к функции
.
Если
является дифференцируемой кусочно-монотонной
(имеющей
интервалов монотонности) функцией, то
плотность вероятностей случайной
величины
определяется формулой
,
где
- функция, обратная к функции
на
-ом
интервале её монотонности (возрастания
или убывания).
Для вычисления числовых характеристик неслучайной функции от случайной величины можно не знать закон распределения зависящей от случайной величины , а достаточно знать закон распределения случайного аргумента . Математическое ожидание и дисперсия случайной величины , если они существуют, могут быть найдены по формулам:
1)
,
,
если дискретная случайная величина
задана рядом распределения
,
,
где
;
2)
,
,
если непрерывная случайная величина
задана плотностью вероятностей
.
Пусть
- случайная вектор, заданный на
вероятностном пространстве
,A,
)
и
- числовая функция, область определения
которой включает в себя множество
возможных значений
. Случайную величину
,
которая каждому
ставит в соответствие число
называют функцией
от случайного вектора
и пишут
.
Функция
от дискретного случайного вектора
также является дискретной. Если
задан таблицей распределения
,
,
,
где
,
то рядом распределения случайной
величины
является ряд:
,
,
где
- различные числа среди чисел
,
,
,
(суммирование распространяется на все
значения индексов
и
для которых
).
Для вычисления числовых характеристик неслучайной функции от случайного вектора достаточно знать закон распределения случайного аргумента . Математическое ожидание и дисперсия случайной величины , если они существуют, могут быть найдены по формулам:
1)
,
,
если дискретный случайный вектор
задан таблицей распределения
,
,
,
где
;
2)
,
,
если непрерывный случайный вектор
задан совместной плотностью вероятностей
.
12.226 Дискретная случайная величина
задана рядом распределения
.
Найти распределение случайной величины
и вычислить
,
если:
а)
;
б)
;
в)
;
г)
.
12.227 Распределение двумерной дискретной случайной величины задаётся таблицей распределения вероятностей:
|
Y |
||
X |
|
0 |
1 |
|
0.07 |
0.1 |
0.13 |
1 |
0.2 |
0.23 |
0.27 |
Найти ряд распределения вероятностей
случайной величины
и вычислить
,
если:
а)
;
б)
.
12.228 Непрерывная случайная величина
,
возможные значения которой заключены
в интервале
,
задана функцией плотности вероятностей
.
Найти функцию плотности вероятностей
случайной величины
,
если:
а)
;
б)
;
в)
;
г)
.
12.229 Непрерывная случайная величина
равномерно распределена в интервале
.
Найти функцию плотности вероятностей
случайной величины
,
если:
а)
;
б)
;
в)
.
12.230 Непрерывная случайная величина
имеет нормальный закон распределения
~
.
Доказать, что линейная функция
также имеет нормальный закон
распределения, причём
,
.
12.231 Случайная величина
задана функцией плотности вероятностей
.
Найти математическое ожидание функции
,
если:
а)
б)
.
12.232 Рассматривая диаметр круга
как случайную величину, распределённую
равномерно в интервале
,
найти математическое ожидание площади
круга
.
12.233 Рассматривая ребро куба как
случайную величину
,
распределённую равномерно в интервале
,
найти математическое ожидание объёма
куба
.
12.234 Непрерывная случайная величина
имеет показательное распределение с
параметром
.
Найти математическое ожидание и дисперсию
случайной величины
.
12.235 Случайные величины
и
независимы и распределены равномерно:
- в интервале
,
- в интервале
.
Найти
и
.
