- •§ 1. Теория вероятностей
- •§ 2. Понятие вероятности события
- •§ 3. Алгебра событий
- •§ 4. Теоремы умножения вероятностей
- •§ 5. Теоремы сложения вероятностей
- •§ 6. Вероятность появления хотя бы одного события
- •§ 7. Формула полной вероятности. Вероятность гипотез. Формула Байеса
- •§ 10. Наивероятнейшее число появления события
- •§ 8. Формула Бернулли
- •§ 9. Формула Пуассона
- •§ 11. Понятие и виды случайной величины
- •§ 12. Закон распределения вероятностей дсв
- •1. Биномиальное распределение
- •2. Пуассоновское распределение
- •3. Геометрическое распределение
- •4. Гипергеометрическое распределение
- •§ 13. Числовые характеристики дсв
- •§ 14. Функция распределения вероятностей
- •§ 2. Плотность распределения вероятностей
- •§ 15. Числовые характеристики нсв
- •§ 16. Законы распределения нсв
- •1. Равномерное распределение
- •2. Показательное распределение
- •3. Нормальное распределение
- •§17. Закон больших чисел
§ 14. Функция распределения вероятностей
Т. к. способ задания случайных величин с помощью ряда распределения имеет место только для ДСВ, то естественно возникает вопрос: можно ли ввести общий способ задания для всех типов случайных величин?
Пусть
- случайная величина, а
- некоторое действительное число.
Вероятность
события, состоящего в том, что
примет значение, меньшее
обозначается
.
Если изменяется, то изменяется и , т.е. есть функция зависящая от .
О. 1. Функцией распределения вероятностей (интегральной функцией) называется функция , определяющая вероятность того, что случайная величина в результате испытания примет значение, меньшее , т.е.
.
Геометрически это означает, что есть вероятность того, что случайная величина примет значение, которое изображается на числовой оси точкой, расположенной слева от точки .
Свойства функции :
1.
Значения функции распределения
принадлежат отрезку
,
т.е.
.
2. Функция неубывающая, т.е.
,
если
.
3. Если возможные значения случайной величины принадлежат интервалу , то:
1)
при
;
2)
при
.
4. Вероятность того, что случайная величина примет значение, заключенное в интервале , равна приращению функции распределения на этом интервале:
.
5. Вероятность
того, что непрерывная случайная величина
примет одно определенное значение
,
равна нулю, т.е.
.
График функции
распределения вероятностей ДСВ
представляет собой ступенчатую фигуру,
а НСВ – непрерывную линию. Причем, если
речь идет о ДСВ
и ее возможные значения расположить в
порядке возрастания
,
то
может быть представлена в виде:
Пример 1. ДСВ задана таблицей распределения:
|
1 |
4 |
8 |
|
0,3 |
0,1 |
0,6 |
Найти функцию распределения и изобразить ее на графике.
Решение:
Пример 2. НСВ задана своей функцией распределения:
Построить график
функции
и найти вероятность того, что в результате
испытания
примет значение, заключенное в интервале
.
Решение:
.
§ 2. Плотность распределения вероятностей
О.1. Плотностью
распределения вероятностей (дифференциальной
функцией) непрерывной случайной величины
называется функция
,
равная первой производной от функции
распределения
,
т.е.
.
Свойства функции
:
Плотность распределения неотрицательная функция, т.е.
.Несобственный интеграл от плотности распределения на интервале
равен единице, т.е.
.
Если все возможные значения случайной величины принадлежат интервалу , то
.
4. Вероятность попадания случайной величины в интервал может быть вычислен по формуле (Ньютона-Лейбница):
.
5. Если известна плотность распределения , то функция распределения может быть найдена по формуле:
Пример 3. НСВ задана плотностью распределения
.
Найти функцию
распределения вероятностей и построить
графики
и
.
Найти вероятность того, что в результате
испытания случайная величина
примет значение из интервала
.
Решение:
при
:
;
при
:
;
при
:
;
.
.
