40. Закон распределения ф-ции двух св.

Задача опр. закона распр. ф-ции нескольких случ. аргументов значительно сложнее аналогичной задачи для ф-ции одного аргумента.

Имеется система двух непрерывных СВ (X, Y) с плотностью распр. f(x, y). Случ. вел-на Z связана с X и Y функциональной зависимостью: Z = φ(X, Y). Требуется найти закон распр. вел-ны Z. Ф-ция z = φ(x, y) изображается поверхностью, а не кривой, как в случае одного аргумента. Найдем ф-цию распр. вел-ны Z: G(z) = P(Z<z) = P(φ(X, Y)<z) – формула (1). Проведем плоскость Q, параллельную плоскости xOy, на расстоянии z от нее. Эта плоскость пересечет поверхность z = φ(x, y) по некот. кривой K. Спроектируем кривую К на плоскость xOy. Эта проекция, уравнение к-рой φ(x, y) = z, разделит плоскость xOy на две области; для одной из них высота поверхности над плоскостью xOy будет меньше, а для другой – больше z. Обозначим D ту область, для которой эта высота меньше z. Чтобы выполнялось нерав-во (1), случ. точка (X, Y), очевидно, должна попасть в область D; следовательно, G(z) = P((X,Y)D)= - формула (2). В выражение (2) вел-на z входит неявно, через пределы интегрирования. Дифференцируя G(z) по z, получим плотность распр. вел-ны Z: g(z) = G'(z). Зная конкр. вид ф-ции z = φ(x, y), можно выразить пределы интегрирования через z и написать выражение g(z) в явном виде. Для того, чтобы найти закон распр. ф-ции двух аргументов, нет необходимости каждый раз строить поверхность z = φ(x, y) и пересекать ее плоскостью, параллельной xOy. На практике достаточно построить на плоскости xOy кривую, уравнение к-рой z = φ(x, y), отдать себе отчет, по какую сторону этой кривой Z<z, а по какую Z>z, и интегрировать по области D, для которой Z<z.

41. Понятие закона больших чисел.

Содержание закона больших чисел в широком смысле: при очень большом числе случ. явлений средний их рез-т практически перестает быть случ. и может быть предсказан с большой степенью опр-сти. В узком смысле слова под законом больших чисел в теории вер. понимается ряд мат. теорем, в каждой из к-рых для тех или иных условий устанавливается факт приближения средних хар-к большого числа опытов к некот. опр. постоянным. Простейшей из этих теорем является т. Бернулли. Она утверждает, что при большом числе опытов частота соб. приближается (точнее – сходится по вер.) к вер. этого соб. Другие, более общие формулировки, устанавливабт факт и условия сходимости по вероятности тех или иных СВ к постоянным, не случайным вел-нам. Закон больших чисел играет важную роль в практических применениях т.в.. Св-во случ. вел-н при опр. условиях вести себя практически как не случ. позволяет уверенно оперировать с этими вел-нами, предсказывать рез-ты массовых случ. явлений (это большое число выполняемых однородных опытов или большое число складывающихся случ. воздействий, порождающих в своей сов-сти случ. вел-ну, подчиненную вполне опр. закону) почти с полной опр-стью.

42. Неравенство Чебышева.

Нер-во Чебышева относится к группе «закона больших чисел».

Пусть имеется СВ Х с мат. ожиданием(м.о.) m_x и D_x. Нер-во Чебышева утверждает, что, каково бы ни было положительное число α, вер. того, что вел-на Х отклонится от своего м.о не меньше чем на α, ограничена сверху вел-ной D_x/ α²: P(|X - m_x |≥α)≤ D_x/ α². Док-во: Пусть вел-на Х прерывная, с рядом распр.:

Х	x1	x2	…	xn
p	p1	p2	…	pn

Изобразим возм. знач. вел-ны Х и ее м.о m_x в виде точек на числовой оси Ox. Зададим некоторым значением α>0 и вычислим вер. того, что вел-на Х отклонится от своего м.о не меньше, чем на α: P(|X - m_x |≥α) – формула (1). Для этого отложим от точки m_x вправо и влево по отрезку длиной α; получим отрезок АВ. Вер. (1) есть не что иное, как вер. того, что случ. точка Х попадет не внутрь отрезка АВ, а вовне его: P(|X - m_x |≥α) = P(XAB). Для того, чтобы найти эту вер., нужно просуммировать вер. всех тех знач. Х, кот. лежат вне отрезка АВ. Запишем это следующим образом: P(|X - m_x |≥α) = - формула (2), где запись |X - m_x |≥α под знаком суммы ознаачет, что суммирование распространяется на все те знач., для которых точки Х лежат вне отрезка АВ. С другой стороны напишем выражение дисперсии вел-ны Х: D(X) = M[(X - m_x)²] = - формула (3). Т.к. все члены суммы (3) неотрицательны, она может только уменьшиться, если мы распространим ее не на все знач. Х, а только на некоторые, в частности на те, кот. лежат вне отрезка АВ: D(X) ≥. Заменим под знаком суммы выражение |X - m_x | через α. Т.к. для всех членов суммы |X - m_x |≥α, то от такой замены сумма тоже может уменьшиться; значит, D(X) ≥ . Но согласно формуле (2) сумма, стоящая в правой части последнего рав-ва есть не что иное, как вер. попадания случайной точки вовне отрезка АВ; следовательно, D(X) ≥ α²P(|X - m_x |≥α), откуда непосредственно вытекает доказываемое нер-во. В случае, когда вел-на Х непрерывна, док-во проводится аналогичным образом с заменой вер. p элементом вер., а конечных сумм – интегралами. Действительно, P(|X - m_x |>α) = , где f(x) – плотность распр. вел-ны Х. Далее, имеем: D(X) = ≥, где знак |X - m_x |>α под интегралом означает, что интегрирование распространяется на внешнюю часть отрезка АВ. Заменяя |X - m_x | под знаком интеграла через α, получим: D(X) ≥α²* = α²P(|X - m_x |>α), откуда и вытекает нер-во Чебышева для непрерывных величин.