- •Высшая математика
- •Часть 3
- •Тема 5. Элементы теории вероятностей
- •5.1. Случайное событие
- •5.1.1. Вероятность случайного события
- •Задачи для самостоятельного решения
- •5.1.2. Статистическое определение вероятности
- •Задачи для самостоятельного решения
- •5.1.3. Закон сложения вероятностей
- •Задачи для самостоятельного решения
- •5.1.4. Условная вероятность
- •5.1.5. Закон умножения вероятностей
- •5.1.6. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •5.1.7. Схема Бернулли.
- •5.2. Случайные величины
- •5. 2. 1. Закон распределения случайной величины
- •5.2.2. Функция распределения случайных величин
- •5.2.3. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •5.2.4. Плотность вероятности непрерывных случайных величин
- •5.2.5 Нормальный закон распределения
- •Тема 6.
- •6.1. Основные понятия математической статистики.
- •6.2 Статистические оценки параметров распределения.
- •6.2.1. Характеристика положения
- •6.2.2. Характеристика рассеяния вариант вокруг своего среднего.
- •6.3. Оценка параметров генеральной совокупности по ее выборке
- •6.3.1. Точечная оценка параметров генеральной совокупности
- •6.3.2. Интервальная оценка параметров генеральной совокупности
- •Тема 7.Статистическая проверка гипотез
- •7.1.Терминология
- •7.2.Общая постановка задачи проверки гипотез
- •7.3.Проверка гипотез относительно средних
- •7.4.Проверка гипотез для дисперсий
- •Тема 8. Корреляционный и регрессионный анализ
- •8.1. Функциональная и корреляционная зависимости
- •8.2. Коэффициент линейной корреляции и его свойства
- •Свойства коэффициента корреляции r.
- •8.3. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента линейной корреляции
- •8.4. Выборочное уравнение линейной регрессии. Метод наименьших квадратов
- •8.5. Нелинейная регрессия
5. 2. 1. Закон распределения случайной величины
Это всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.
Для дискретной случайной величины закон распределения может быть задан в виде таблицы, аналитически ( в виде формулы) и графически.
Таблица – это простейшая форма задания закона распределения. В ней перечислены в порядке возрастания все возможные значения случайной величины X и соответствующие вероятности. Эта таблица
X1 |
X2 |
… |
Xn |
P1 |
P2 |
… |
Рn |
Ряд
распределения может быть изображен
графически, если по оси абсцисс откладывать
значения случайной величины, а по оси
ординат – соответствующие их вероятности.
Соединение образуют ломаную линию. Это
многоугольник или полигон распределения
вероятностей.
Рис. 5.1. Полигон распределения вероятностей
Задача 5.22
Задают ли законы распределения дискретной случайной величины следующие таблицы?
А)
-
Xl
2
3
4
5
Pl
0,1
0,4
0,3
0,2
Xl |
6 |
7 |
8 |
9 |
Pl |
0,1 |
0,2 |
0,3 |
0,4 |
А) Да, так как выполняется условие ∑ p = 1 : 0,1+0,4+0,3+0,2=1
Б) Нет: 0.1+0.2+0.3+0.5≠1
Задача 5.23
Вероятность того, что студент сдаст экзамен по физике, равна 0,7, а по химии – 0,9. Составьте закон распределения числа семестровых экзаменов, которые сдаст студент. Построить многоугольник распределения вероятностей.
Решение:
Возможные значения X- число сданных экзаменов: 0, 1, 2.
Считаем вероятности:
P(X=0) = Р( Ā1 ) · Р( Ā2 ) = (1 - 0,7) · (1 – 0,9) = 0.3 ·0,1 = 0,03;
Р(X=1) = Р( А1 Ā2+Ā1 А2 ) = Р( А1 ) Р( Ā2 )+Р( Ā1 ) Р( А2 ) = 0,7·0.1+0,3·0,9 = 0,34.
Р(X=2) = Р( А1 А2) = Р(А1) · Р(А2) = 0,7·0,9 = 0,63.
Хl |
0 |
1 |
2 |
Рl |
0,03 |
0,34 |
0,63 |
Контроль: 0,03+0,34+0,63 = 1.
5.2.2. Функция распределения случайных величин
Функция F(х), выражающая для каждого х вероятность того, что случайная величина X примет значение меньше некоторого фиксированного х, называется функцией распределения случайной величины X: F(х)= P(X<х). Ее также называют интегральной функцией распределения дискретных и непрерывных случайных величин.
Задача 5.24
Дан ряд распределения случайной величины:
Хl |
1 |
4 |
5 |
7 |
Pl |
0,4 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
Найти и изобразить график ее функции распределения.
Решение.
1. Если х1 <1 , F(х)=0.
2. Пусть 1<х≤4, (например х = 2), F(х)=P(х=1)=0,4
3.Пусть 4<х≤5, (например х=4,25),
F(х)=P(X<х)=P(х=4)=0,4+0,2=0,6.
4. Пусть 5<х≤7, F(х)=(P(х=1)+P(х=4)+P(х=5)=0,6+0,2=0,8.
5. пусть х>7, F(х)=(P(х=1)+P(х=4)+P(х=5) +Р(х=7)=0,8+0,2=1.
Рис. 5.2 Функция распределения дискретной случайной величины
Функция распределения любой дискретной случайной величины есть разрывная ступенчатая функция, скачки которой происходят в точках, соответствующих возможным значениям случайной величины и равны вероятностям этих значений.
