ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.04.2021

Просмотров: 551

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

Случайные величины

Функция распределения. Примеры

Пример 3.

Пусть один раз подбрасывается монета. Если выпал “орел”, то на этом
опыт заканчивается. Если выпала “решка”, то на отрезок

[0

,

1]

наудачу

бросается точка. Пространство элементарных событий:

Ω =

{

орел

; (

решка

,

u

)

}

,

0

6

u

6

1

,

σ

-алгебра

F

порождается событиями

{

орел

}

;

{

(

решка

,

u

) :

a

6

u

<

b

}

,

0

6

a

6

b

6

1

.

Пусть вероятности равны:

P

(

{

орел

}

) =

1
2

,

P

(

{

(

решка

,

u

) :

a

6

u

<

b

}

) =

b

a

2

.

Рассмотрим случайную величину

X

:

X

(

орел

) =

1

,

X

(

решка

,

u

) =

u

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

36 / 67


background image

Случайные величины

Функция распределения. Примеры

Пример 3 (продолжение).

Так как

(

X

<

x

) =

,

x

6

1

,

{

орел

}

,

1

<

x

6

0

,

{

орел

}

+

{

(

решка

,

u

) : 0

6

u

<

x

}

,

0

<

x

6

1

,

то

F

(

x

) =

0

,

x

6

1

,

1

/

2

,

1

<

x

6

0

,

(

x

+ 1)

/

2

,

0

<

x

6

1

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

37 / 67


background image

Случайные величины

Функция распределения. Свойства

F

(

−∞

) = 0

,

F

(+

) = 1

.

Теорема:

1

Если

x

1

<

x

2

,

то

F

(

x

1

)

6

F

(

x

2

)

.

2

lim

x

→−∞

F

(

x

) =

F

(

−∞

) = 0

;

lim

x

+

F

(

x

) =

F

(+

) = 1

.

3

lim

x

x

0

0

F

(

x

) =

F

(

x

0

)

(непрерывность слева).

Доказательство на лекции. См. также, например, Чистяков В.П. Курс
теории вероятностей.

Любая функция

G

(

x

)

, обладающая тремя свойствами, указанными в

теореме, является функцией распределения некоторой случайной
величины.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

38 / 67


background image

Случайные величины

Случайная величина

X

называется

величиной дискретного типа

, если

существует конечное или счетное множество чисел

x

1

,

x

2

, . . . ,

x

n

, . . .

(без

предельных точек) таких, что

P

(

X

=

x

n

) =

p

n

>

0

,

n

= 1

,

2

, . . .

;

X

n

=1

p

n

= 1

.

Для дискретной случайной величины закон распределения полностью
определяется указанием значений

x

n

,

n

= 1

,

2

, . . .

, и вероятностей

p

n

, с

которыми эти значения принимает

X

.

F

(

x

)

— ступенчатая; скачок в точке

x

n

равен

p

n

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

39 / 67


background image

Случайные величины

Случайная величина

X

называется

величиной абсолютно непрерывного

типа

, если существует неотрицательная функция

f

(

x

)

такая, что

x

F

(

x

) =

P

(

X

<

x

) =

Z

x

−∞

f

(

x

)

dx

.

Функция

f

(

x

)

называется

плотностью распределения вероятностей

.

P

(

a

6

X

<

b

) =

Z

b

a

f

(

x

)

dx

P

(

X

=

a

) = lim

n

→∞

P

a

6

X

<

a

+

1

n

= lim

n

→∞

Z

a

+1

/

n

a

f

(

x

)

dx

= 0

P

(

a

6

X

6

b

) =

P

(

a

<

X

6

b

) =

P

(

a

6

X

<

b

) =

P

(

a

<

X

<

b

)

Если

x

— точка непрерывности

f

(

x

)

, то при

x

0

P

(

x

<

X

<

x

+ ∆

x

) =

f

(

x

)∆

x

+

o

(∆

x

)

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

40 / 67