- •Демчик с.П., Сапіліді т.М., Соколовська о.П.
- •Класичне та статистичне означення ймовірності
- •Теореми додавання та множення ймовірностей.
- •Ймовірність появи хоча б однієї події
- •Формула повної ймовірності
- •Формула Байєса
- •Формула Бернуллі
- •Локальна теорема Лапласа
- •Інтегральна теорема Лапласа
- •Відхилення відносної частоти від ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Найімовірніше число появ події у незалежних випробуваннях
- •Закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини. Біноміальний закон та закон розподілу Пуассона
- •Числові характеристики дискретних випадкових величин
- •Закон великих чисел Нерівність Чебишева
- •Теорема Чебишева
- •Функція і густина розподілу ймовірностей випадкових величин Функція розподілу ймовірностей випадкової величини
- •Густина розподілу ймовірності неперервної випадкової величини.
- •Числові характеристики неперервної випадкової величини
- •Рівномірний розподіл
- •Нормальний розподіл
- •Показниковий розподіл і його числові характеристики
- •Емпірична функція розподілу
- •Точкові оцінки
- •Інтервальні оцінки
- •Метод добутків обчислення вибіркових середньої та дисперсії
- •Лінійна кореляція
- •Завдання для аудиторної контрольної роботи
- •Завдання для самостійної роботи №1 з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для самостійної роботи №2 з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для аудиторної контрольної роботи з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Завдання для домашньої контрольної роботи з модуля «Випадкові події та випадкові величини»
- •Література
Числові характеристики неперервної випадкової величини
Математичне сподівання неперервної випадкової величини X
можливі значення якої належать всій осі Ох, визначається рівністю
![]()
де f(x)— густина розподілу випадкової величини X. Передбачається, що інтеграл збігається абсолютно.
Зокрема, якщо всі можливі значення належать інтервалу (a,b), то
![]()
Якщо
—
функція випадкового аргументу X,
можливі
значення якого належать всій осі Ох,
то
![]()
Зокрема, якщо можливі значення X належать інтервалу (а, b), то
![]()
Якщо
математичне сподівання М
(X) існує
і крива розподілу симетрична відносно
прямою
,
то М(Х)=С.
Дисперсія неперервної випадкової
величини X, можливі
значення якої належать всій осі Ох,
визначаються
рівністю
![]()
або рівносильною рівністю
![]()
Зокрема, якщо всі можливі значення X належать інтервалу (а, b), то
![]()
або
![]()
Середнє квадратичне відхилення неперервної випадкової величини визначається так само, як і для дискретної величини:
![]()
Якщо
y
=
— функція випадкового аргументу X,
причому можливі значення X
належать
всій осі Ох,
то
![]()
або
![]()
Зокрема, якщо всі можливі значення X належать інтервалу
(а, b), то
![]()
або
(**)
127.
Випадкова величина X
задана густиною розподілу
в інтервалі (0,1); зовні цього інтервалу
. Знайти математичне сподівання величини
X.
Розв’язання. Використаємо формулу
![]()
Підставивши
a=0,
b=1,
отримаємо:
![]()
128. Випадкова величина X задана густиною розподілу на інтервалі (0; 2); зовні цього інтервалу . Знайти математичне сподівання величини X.
129. Випадкова величина X в інтервалі (— с, с) задана густиною розподілу ; зовні цього інтервалу . Знайти математичне сподівання величини X.
Розв’язання: Використаємо формулу Підставивши
a= –c, b =c, отримаємо:
Враховуючи, що підінтегральна функція непарна і межі інтегрування симетричні відносно початку координат, маємо що інтеграл рівний нулю. Отже, М (Х) = 0.
Цей же результат можна отримати, якщо взяти до уваги, що крива розподілу симетрична відносно прямої x=0.
130.
Випадкова величина X в інтервалі (2, 4)
задана густиною розподілe
поза цим інтервалом
. Знайти
моду, математичне сподівання і медіану
величини X.
Розв’язання: Представимо густину розподілу у вигляді:
.
Звідси
видно, що при x=3 густина розподілу досягає
максимуму, отже,
.
(Знайти максимум можна було методами
диференціального числення).
Крива
розподілу симетрична відносно прямої
x=3 тому
.
Означимо М0;Ме
131. Випадкова величина X в інтервалі (3, 5) задана густиною розподілу
зовні цього інтервалу . Знайти моду,
математичне сподівання і медіану X.
132. Випадкова величина X в інтервалі (—1, 1) задана густиною розподілу; зовні цього інтервалу . Знайти: а) моду; б) медіану X.
133. Випадкова величина X в інтервалі (–c; c) задана густиною розподілу , зовні цього інтервалу . Знайти дисперсію випадкової величини X.
Розв’язання: Шукатимемо дисперсію за формулою:
![]()
Підставляючи (крива розподілу симетрична відносно прямої x=0), a = — с, b=c, , отримаємо:
![]()
Зробивши
підстановку
остаточно маємо ![]()
134.
Випадкова величина X в інтервалі (—3,
3)
задана густиною розподілу
,
зовні
цього інтервалу .
а) Знайти дисперсію X; б) яка подія
ймовірніша X<1 чи X>1 ?
135.
Випадкова величина X в інтервалі (0,
)
задана густиною розподілу
зовні цього інтервалу . Знайти дисперсію
випадкової величини X.
Розв’язання: Знайдемо дисперсію за формулою:
![]()
Підставивши
сюди
(крива розподілу симетрична відносно
прямої ,
![]()
отримаємо:
(*)
Двічі інтегруючи за частинами, знайдемо
(**)
Підставивши
(**) в (*), остаточно отримаємо ![]()
136. Випадкова величина X в інтервалі (0,5) задана густиною розподілу
зовні цього інтервалу . Знайти дисперсію
випадкової величини X.
137. Знайти дисперсію випадкової величини X, заданою функцією розподілу
f(x)=
Розв’язання: Знайдемо густину розподілу:

Знайдемо математичне сподівання
![]()
(підінтегральна функція непарна, межі інтегрування симетричні відносно початку координат).
Знайдемо
шукану дисперсію, враховуючи, що
:
![]()
