
- •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
§2.3. Ряд распределения
( используется только для описания дискретных случайных величин )
У дискретной случайной величины возможные ее значения можно выписать, указав персонально каждое из них. Точно так же можно поступить и с вероятностями каждого из значений.
Определение:
Рядом
распределения
называется перечень ( список ) возможных
значений случайной величины с указанием
вероятности каждого из них.
ФОРМЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ РЯДА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
А) Таблица
x i |
x 1 |
x 2 |
x 3 |
. . . |
x n |
p i |
p 1 |
p 2 |
p 3 |
. . . |
p n |
Верхний ряд этой таблицы - возможные значения случайной
величины. Нижний ряд - вероятности этих значений:
p i = P ( X = x i )
Пример 1 : Случайная величина Х - число очков на кубике.
Это число очков может меняться от 1 до 6 . Выписываем эти возможные значения в верхний ряд таблицы.
x i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
p i |
1 / 6 |
1 / 6 |
1 / 6 |
1 / 6 |
1 / 6 |
1 / 6 |
Вероятность выпадения единицы равна 1 / 6 . Как и любого другого числа очков. Вероятности записываем в нижнем ряду. Ряд распределения составлен.
Случайная величина Х - число гербов при бросании двух монет.
П
ри
бросании двух монет мы можем увидеть
появление двух
гербов, одного
герба или ни
одного.
Вероятности каждого из этих значений
подсчитаем по классическому определению.
Для этого выпишем все возможные исходы
и пересчитаем их:
1 = ( герб, герб );
n
=
4
3 = ( решка, герб );
4 = ( решка; решка ).
Вероятности:
Записываем все это в таблицу и получаем ряд распределения:
x i |
0 |
1 |
2 |
p i |
1 / 4 |
2 / 4 |
1 / 4 |
Подсчитаем
в обоих примерах сумму всех вероятностей.
Она равна 1.
Пример 3 :
Фирма заключила две сделки. Вероятность того, что первая принесет высокую прибыль, равна 0,6. вторая – 0,8.
Случайная величина Х - число высоко прибыльных сделок.
Возможные значения случайной величины: 0, 1 или 2.
Для подсчета вероятностей этих значений нужно воспользоваться формулами сложения и умножения событий.
Описываем события, вероятности которых нам известны:
А - сделка № 1 принесет высокую прибыль. P(A) = 0,6;
B - сделка № 2 принесет высокую прибыль. P(B) = 0,8;
Подсчитываем вероятности каждого из возможных значений случайной величины:
(X = 0) – обе сделки не приносят высокой прибыли.
P
(X
=
0)
= P
( AB
)
= {
независимы
}
= 0,40,2
= 0,08;
(X = 1) – одна прибыльная ( другая – нет ).
P (X = 1) = P ( AB + AB ) = { слагаемые несовместны,
сомножители независимы } = 0,40,8 + 0,60,2 = 0,44;
(X = 2) – обе высоко прибыльны.
P (X = 2) = P ( AB ) = { независимы } = 0,60,8 = 0,48;
Заносим все это в таблицу и получаем ряд распределения
x i |
0 |
1 |
2 |
p i |
0,08 |
0,44 |
0,48 |