ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.04.2021

Просмотров: 557

Скачиваний: 1

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

Случайные величины

Плотность распределения вероятностей. Свойства

1

f

(

x

)

>

0

,

−∞

<

x

<

;

2

Z

−∞

f

(

x

)

dx

= 1

;

3

F

(

x

) =

f

(

x

)

в точках непрерывности

f

(

x

)

.

Плотность распределения полностью определяет распределение случайной
величины.
Плотность распределения абсолютно непрерывной величины непрерывна.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

41 / 67


background image

Случайные величины

Плотность распределения вероятностей. Примеры

Нормальное распределение

f

(

x

) =

1

2

πσ

exp

(

x

a

)

2

/

(2

σ

2

)

,

−∞

<

a

<

;

σ >

0

.

Случайная величина называется нормально распределенной с параметрами

(

a

, σ

)

.

Показательное распределение

f

(

x

) =

α

e

α

x

,

x

>

0

,

0

,

x

6

0

.

Равномерное распределение

f

(

x

) =

(

1

b

a

,

x

[

a

,

b

]

,

0

,

x

/

[

a

,

b

]

,

a

<

b

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

42 / 67


background image

Случайные величины

Примеры дискретных распределений

Биномиальное распределение

P

(

X

=

m

) =

C

m

n

p

m

(1

p

)

n

m

,

0

<

p

<

1;

m

= 0

,

1

, . . . ,

n

.

Пуассоновское распределение

P

(

X

=

m

) =

λ

m

m

!

e

λ

,

m

= 0

,

1

, . . .

;

λ >

0

.

Геометрическое распределение

P

(

X

=

m

) = (1

p

)

m

1

p

,

m

= 0

,

1

, . . .

;

0

<

p

<

1

.

Гипергеометрическое распределение

P

(

X

=

m

) =

C

m

M

C

n

m

N

M

C

n

N

,

m

= 0

,

1

, . . . ,

min(

M

,

n

)

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

43 / 67


background image

Случайные величины

Совместные распределения нескольких случайных величин

Пусть на вероятностном пространстве

(Ω

,

F

,

P

)

заданы случайные величины

X

1

=

X

1

(

ω

)

,

X

2

=

X

2

(

ω

)

, . . . ,

X

n

=

X

n

(

ω

)

,

ω

.

Каждому

ω

=

n

-мерный вектор.

Определение

Функцию от переменных

x

1

, . . . ,

x

n

:

F

X

1

...

X

n

(

x

1

, . . . ,

x

n

) =

P

(

X

1

<

x

1

, . . . ,

X

n

<

x

n

)

,

назовем

многомерной функцией распределения

случайного вектора

(

X

1

, . . . ,

X

n

)

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

44 / 67


background image

Случайные величины

Совместные распределения нескольких случайных величин

Свойства многомерной функции распределения

F

X

1

...

X

n

(

x

1

, . . . ,

x

n

)

монотонна по каждому аргументу,

lim

x

1

+

,...,

x

n

+

F

X

1

...

X

n

(

x

1

, . . . ,

x

n

) = 1

,

lim

x

k

→−∞

F

X

1

...

X

n

(

x

1

, . . . ,

x

n

) = 0

,

lim

x

n

+

F

X

1

...

X

n

(

x

1

, . . . ,

x

n

) =

F

X

1

...

X

n

1

(

x

1

, . . . ,

x

n

1

)

.

Аналогичное свойство выполняется при переходе к пределу по любому
аргументу.

Случайный вектор дискретного типа

~

x

k

= (

x

k

1

,

x

k

2

, . . . ,

x

kn

)

,

k

= 1

,

2

, . . .

:

P

(

X

1

=

x

k

1

, . . . ,

X

n

=

x

kn

) =

p

x

k

1

x

k

2

···

x

kn

,

X

(

x

k

1

,...,

x

kn

)

p

x

k

1

···

x

kn

= 1

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

45 / 67