
- •Раздел II. Теория случайных величин
- •§2.1. Случайные величины. Связь случайных величин и случайных событий
- •Определение: Дискретные случайные величины – возможные значения отделены друг от друга и их можно перечислить (количество их конечно или бесконечно, т.Е. Количество счетно).
- •У дискретной случайной величины это отдельно стоящие точки: у непрерывной случайной величины это точки некоторого интервала:
- •Для этих событий уже можно подсчитывать вероятности.
- •§2.2. Закон распределения
- •Опыт – бросание кубика.
- •Возможные значения {1, 2, 3, 4, 5, 6 }.
- •Опыт – лекция по теории вероятностей.
- •Возможные значения { 0, 1, 2, …, n }.
- •Опыт – работа торгового предприятия в течение суток.
- •Ряд распределения;
- •Функция распределения f(X)
- •Плотность распределения f(X)
- •§2.3. Ряд распределения
- •Сумма всех вероятностей и здесь равна 1.
- •Аналитическая форма представления ряда распределения
- •Ряд распределения задан.
- •Графическая форма представления ряда распределения
- •§2.4. Функция распределения f(X)
- •(Попадает в область, лежащую слева от аргумента).
- •Чтобы подсчитать вероятность попадания в область, лежащую слева от точки X нужно собрать вероятности всех возможных значений, которые остаются слева от X .
- •Таким образом, по мере того как аргумент X возрастает, перемещается вправо по оси Ох, функция распределения собирает, накапливает вероятности.
- •Область определения: X r
- •Область значений: 0 f ( X ) 1
- •Наконец, главная формула, которая необходима для прогнозирования поведения случайной величины –
- •§2.5. Числовые характеристики
- •Закон распределения полностью определяет случайную величину
- •И позволяет прогнозировать ее поведение.
- •Если мы знаем закон распределения, мы знаем о случайной величине все.
- •Но во многих случаях достаточно знать не весь закон распределения,
- •А только несколько чисел, характеризующих этот закон.
- •Характеристики положения.
- •Мода m0[X]
- •Характеристики рассеивания
- •Дисперсия
- •Определение: Средним абсолютным отклонением случайной величины называют математическое ожидание модуля центрированнной случайной величины
- •Математическое ожидание квадрата центрированнной случайной величины
- •Если подсчитывать дисперсию по определению, то нужно усреднять квадраты отклонений:
- •2. Среднеквадратическое отклонение [X]
- •Определение: Среднеквадратическим (стандартным) отклонением случайной величины называют квадратный корень из дисперсии
Раздел II. Теория случайных величин
§2.1. Случайные величины. Связь случайных величин и случайных событий
В первом разделе мы рассматривали случайные события, которые могут появляться или не появляться при одних и тех же условиях опыта. Теперь мы будем рассматривать другую сторону случайности, будем рассматривать величины (т.е., числа), которые носят случайный характер.
Определение:
Величина
Х
называется случайной,
если при
одних и тех же условиях опыта она может
принимать
различные значения.
П
Опыт – бросание кубика.
Случайная величина Х – выпавшее число очков.
Возможные значения {1, 2, 3, 4, 5, 6 }.
Опыт – трехкратное бросание монеты.
Случайная величина Х –число выпавших гербов .
Возможные значения { 0, 1, 2, 3 }.
Опыт – лекция по теории вероятностей.
Случайная величина Х – число присутствующих студентов.
Возможные значения { 0, 1, 2, …, N }.
Опыт – работа банковского служащего в течение часа.
Случайная величина Х – число обслуженных клиентов.
Возможные значения { 0, 1, 2, …, N }.
Опыт – работа торгового предприятия в течение суток.
Случайная величина Х – суточная выручка.
Возможные значения { любое X > 0}.
Опыт – работа фирмы в течение месяца.
Случайная величина Х – прибыль.
Возможные значения { любое X , в том числе и отрицательное (убытки)}.
Опыт – создание новой фирмы.
Случайная величина Х – время, которое она просуществует, от создания до ликвидации.
Возможные значения { 0 < X < }.
Замечание
1:
обнаружить,
что величина случайная,
можно только при многократном повторении
опыта.
Обратите внимание на возможные значения случайных величин в приведен-ных выше примерах. В первых четырех примерах это только целые числа. В при-мерах 5 – 7 возможные значения могут быть любыми. В зависимости от того, какими могут быть возможные значения, выделяют два типа случайных величин:
Определение: Дискретные случайные величины – возможные значения отделены друг от друга и их можно перечислить (количество их конечно или бесконечно, т.Е. Количество счетно).
Определение:
Непрерывные
случайные величины – возможные
значения непрерывным образом заполняют
некоторый интервал, количество их
бесконечно.
Замечание
2:
Как обычно
в математике, числа (величины) изображаются
точками на числовой оси. При работе со
случайными величинами мы будем поступать
так же. Поместим на числовую ось все
возможные значения случайной величины
X.
У дискретной случайной величины это отдельно стоящие точки: у непрерывной случайной величины это точки некоторого интервала:
Связь случайных величин и случайных событий.
Понятие вероятности определено только для случайных событий. Чтобы можно было применить весь аппарат подсчета вероятностей для анализа случайных величин, рассмотрим, какие события могут происходить со случайной величиной.
( X = 5 ) : случайная величина принимает в опыте значение 5;
У случайной величины X несколько возможных значений, которые она может принимать. Она может принять в данном опыте значение 5, а может принять и какое-либо другое из своих возможных значений. Т.е., событие ( X = 5 ) – случайное. Оно может как произойти, так и не произойти.
( X > 7 ) : случайная величина принимает в опыте значение, большее 7;
( 1 < X < 3 ) : случайная величина попадает в заданный интервал.