
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Элементы комбинаторики
- •2. Случайные события
- •2.1. Случайные события, действия над событиями
- •2.2. Классическое определение вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •2.3. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •2.4. Формула Бернулли. Локальная и интегральная теоремы Муавра- Лапласа. Формула Пуассона
- •3. Случайные величины
- •3.1. Закон распределения
- •3.2. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •3.3. Функция распределения. Функция плотности распределения непрерывной случайной величины
- •3.4. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •3.5. Основные виды законов распределения непрерывной случайной величины
- •3.5.2. Равномерный закон распределения
- •3.5.3 Нормальный закон распределения
- •3.6. Основные свойства числовых характеристик случайной величины
- •3.6.1. Свойства математического ожидания
- •Постоянную можно выносить за знак математического ожидания, т.Е.
- •3.6.2. Свойства дисперсии случайной величины
- •Элементы математической статистики
- •Основные понятия математической статистики. Выборочный метод
- •Эмпирическая функция распределения
- •Свойства :
- •Графическое представление данных
- •Точечные и интервальные оценки
3.3. Функция распределения. Функция плотности распределения непрерывной случайной величины
Функцией
распределения называют
функцию
определяющую вероятность того, что
случайная величина
в результате испытания примет значение,
меньшее
т.е.
.
Пример 38. Дан ряд распределения случайной величины :
|
-2 |
1 |
2 |
4 |
|
0,4 |
0,1 |
0,2 |
0,3 |
Составить функцию распределения и построить ее график.
Решение.
При
при
при
при
при
4
-2
1
2
Рис.1. График функции распределения
Вероятность
того, что случайная величина примет
значение, заключенное в интервале
,
равна приращению функции распределения
на этом интервале:
Для непрерывной случайной величины:
(3.9)
Пример
39. Случайная
величина
задана функцией распределения
Найдите
вероятность того, что в результате
испытания
примет значение, принадлежащее интервалу
.
Решение.
Так как на интервале
,
то
Следовательно,
Плотностью
распределения вероятностей
непрерывной случайной величины
называют функцию
– первую производную от функции
распределения
Пример 40. Дана функция распределения случайной величины :
Найдите плотность распределения .
Решение . Плотность распределения равна первой производной от функции распределения:
Вероятность
того, что непрерывная случайная величина
примет значение, принадлежащее интервалу
равна определенному интегралу от
плотности распределения, взятому в
пределах от
до
:
.
Пример 41. Задана плотность вероятности случайной величины
Найдите
вероятность того, что в результате
испытания X примет значение, принадлежащее
интервалу
.
Решение. Искомая вероятность равна
Зная
плотность
распределения можно найти функцию
распределения по формуле
.
Пример 42. Найдите функцию распределения по данной плотности распределения:
Решение. Используем формулу .
Если
,
то
.
Следовательно,
.
Если
,
то
.
Если
,
то
.
Итак, искомая функция распределения имеет вид:
Несобственный
интеграл от плотности распределения в
пределах от
до
равен единице:
(основное условие нормировки).
Пример 43. Случайная величина задана плотностью распределения
Найдите коэффициент .
Решение.
Воспользуемся формулой
.
Следовательно,
3.4. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
Математическое
ожидание непрерывной случайной величины
вычисляется по
формуле
,
(3.10)
дисперсия
. (3.11)
Пример
44. Найдите
математическое ожидание, дисперсию,
среднее квадратическое отклонение
случайной величины
,
заданной функцией распределения
Решение. Найдем плотность распределения:
Математическое
ожидание:
Дисперсия
Следовательно,
среднее квадратическое отклонение
равно
Пример
45. Плотность
вероятности случайной величины имеет
вид:
Найдите:
Решение.
1) По основному условию нормировки
.
Тогда получаем
.
Откуда
.
2)
По формуле математического ожидания
находим:
Дисперсия
случайной величины равна:
Следовательно,
среднее квадратическое отклонение
равно:
3)
4)
и
связаны
формулой
.
Поэтому,
при
.
При
при
.
Следовательно,