Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Т еория ймов.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
2.27 Mб
Скачать

3.10. Операції над випадковими величинами.

Над випадковими величинами можна проводити такі ж само операції, як і над випадковими подіями. Проілюструємо їх на прикладі дискретних випадкових величин. Нехай задано випадкові величини Х і У своїми законами розподілу.

Х

х1

х2

Р

р1

р2


Y

y1

y2

Q

q1

q2

Об'єднанням випадкових величин Х і У будемо розуміти випадкову

величину Z=Х , можливі значення якої дорівнюють сумам всіх можливих доданків хі + уі,, а ймовірності Х для незалежних величин Х і У — добутку ймовірностей piqi, для залежних величин — добуткам імовірностей однієї з них на умовну ймовірність другої

Зауважимо, що при розрахунках деякі суми можливих значень можуть виявитися однаковими. Тоді таке можливе значення z записують один раз, ймовірність якого дорівнює сумі ймовірностей однакових значень.

Перетином незалежних випадкових величин Х і У будемо розуміти випадкову величину Z=Х , можливі значення якої дорівнюють добуткам всіх можливих значень Х і Y – xi*yj, ймовірності яких також перемножуються pi*qj.

Запишемо закони розподілу випадкових величин і

за законами заданими вище таблицями .

х11

х12

х21

х22

р

p1∙q1

p1∙q2

p2∙q1

p2∙q2

X Y

х1∙у1

х1∙у2

х2∙у1

х2∙у2

q

p1∙q1

p1∙q2

p2∙q1

p2∙q2

Якщо кожному можливому значенню величини Х відповідає одне можливе значення випадкової величини У, то У називають функцією випадкового аргументу Х і записують у вигляді У= (х).

Для дискретної випадкової величини X, як і при операціях об'єднання та перетину, потрібно пам'ятати, що якщо є однакові можливі значення (х), то їх записуємо один раз, а відповідні ймовірності додаються.

Нехай аргумент Х— неперервна випадкова величина. У цьому випадку доводиться, що якщо у = (х) — диференційована строго монотонно зростаюча або строго монотонно спадаюча функція, яка має обернену функцію х= (у), то щільність розподілу q(у) випадкової величини У знаходиться за допомогою рівності

q(y) = f , (46)

f(x)— щільність розподілу аргументу X.

Приклад 26. Випадкові величини Х і У задані такими розподілами:

Х

-1

2

Р

0,4

0,6


Y

0

5

Q

0,5

0,5

Записати закони розподілів об'єднання та перетину Х і У.

-1+0

-1+5

2+0

2+5

Р

0,4∙0,5

0,4∙0,5

0,6∙0,5

0,6∙0,5

Виконавши дії в попередній таблиці одержимо такий розподіл:

-1

2

4

7

Р

0,2

0,3

0,2

0,3

Аналогічно для перетину X і У:

Х У

-1∙0

-1∙5

2∙0

2∙5

Р

0,4∙0,5

0,4∙0,5

0,6∙0,5

0,6∙0,5

або:

Х У

-5

0

10

Р

0,2

0,5

0,3

Приклад 27. Дискретна випадкова величина Х задана законом

розподілу:

Х

-1

1

5

р

0,3

0,4

0,3

Знайти розподіл функції У = X2.

• Формально піднесемо можливі значення х до квадрату. Тоді, оскільки значення х21 і х22 збігаються, рівні 1 і зустрічаються два рази то запишемо їх один раз з ймовірністю 0,3 + 0,4 == 0,7. Шуканий розподіл має вигляд:

У

1

25

Р

0,7

0,3

Приклад 28. Випадкова величина Х має нормований нормальний закон розподілу. Знайти розподіл функції У=х2.

• Використаємо формулу (46). Обернена функція

х = (у) = у1/2, (у) = .

Нормована нормальна випадкова величина Х задається диференціальною функцією , тому f = = .

За формулою (46) шукана щільність розподілу для функції У= х2 така:

q(y) = .•

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]