
- •Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники с.И. Колесникова высшая математика III
- •Общие методические указания
- •Предмет теории вероятностей и математической статистики
- •Случайные события
- •Испытания и события
- •Виды событий
- •Классическое определение вероятности
- •Основные формулы комбинаторики
- •Произведение и сумма событий
- •Условная вероятность. Вероятность произведения событий
- •Вероятность суммы событий
- •Формула полной вероятности
- •Формула байеса
- •Последовательности испытаний. Формула бернулли
- •Предельные теоремы в схеме бернулли
- •Случайные величины
- •Понятие случайной величины
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Функция распределения
- •Вероятность попадания случайной величины на заданный интервал
- •Плотность распределения
- •Числовые характеристики случайной величины
- •Примеры дискретных распределений
- •Примеры непрерывных распределений
- •Элементы математической статистики
- •Выборочный метод
- •Генеральная совокупность и выборочная
- •Вариационный ряд. Полигон частот и гистограмма эмпирическая функция распределения
- •Статистическое оценивание
- •Оценка параметров генеральной совокупности. Точечная оценка и ее свойства
- •Оценка с помощью интервалов
- •Проверка статистических гипотез
- •Проверка гипотез о виде распределения. Критерий согласия пирсона
- •Контрольная работа 3.1
- •Контрольная работа 3.2
- •Пример выполнения контрольной работы 3 (ч.2)
- •Алгоритм выполнения задания по проверке статистической гипотезы о виде распределения4
- •Рекомендуемая основная литература
- •Дополнительная литература
- •Критические точки распределения
- •Критические точки распределения Стьюдента
Закон распределения дискретной случайной величины
Законом распределения дискретной случайной величины называется задаваемое в любой форме соответствие между возможными значениями случайной величины и их вероятностями.
Пусть
возможными значениями случайной величины
X
являются
.
В
результате
испытания случайная величина примет
одно из этих значений, т.е. произойдет
одно событие из полной группы попарно
несовместных событий.
Пусть также известны вероятности этих событий:
Закон распределения случайной величины X может быть записан в виде таблицы, которую называют рядом распределения дискретной случайной величины:
-
X
x1
x2
…
x3
p
p1
p2
…
p3
Для
ряда распределения имеет место равенство
(условие нормировки).
Пример 3.1. Найти закон распределения дискретной случайной величины X – числа появлений «орла» при двух бросаниях монеты.
Решение. Возможные значения случайной величины: 0, 1, 2. Вероятности этих значений находим по формуле Бернулли:
Записываем ряд распределения:
-
X
0
1
2
p
0.25
0.50
0.25
Функция распределения
Функция распределения является универсальной формой задания закона распределения как дискретных, так и непрерывных случайных величин.
Функцией распределения случайной величины X называется функция F(x), определенная на всей числовой оси следующим образом:
F(x)= Р(Х < х),
т.е. F(x) есть вероятность того, что случайная величина X примет значение меньшее, чем x.
Функцию распределения можно представить графически. Для дискретной случайной величины график имеет ступенчатый вид. Построим, например, график функции распределения случайной величины, заданной следующим рядом (Рисунок 3.1):
-
X
0
1
2
p
0.3
0.5
0.2
Рисунок 3.1. График функции распределения дискретной случайной величины
Скачки функции происходят в точках, соответствующих возможным значениям случайной величины, и равны вероятностям этих значений. В точках разрыва функция F(x) непрерывна слева.
График функции распределения непрерывной случайной величины представляет собой непрерывную кривую (Рисунок 3.2).
|
Рисунок 3.2. Функция распределения непрерывной случайной величины
Функция распределения обладает следующими очевидными свойствами:
1)
,
2)
,
3)
,
4)
при
.