
- •1. Навчальна програма з теорії ймовірності
- •1.1. Основні поняття та формули теорії ймовірності
- •1.2. Схема повторних незалежних випробувань Бернуллі
- •1.3. Випадкові величини
- •1.4. Числові характеристики випадкових величин та їх властивості
- •2.2. Приклад розв’язку задачі з теорії ймовірності
- •3. Основні означення, закони, формули і приклади розв’язків задач з
- •3.1. Події, класифікація та операції над ними.
- •3.2. Елементи комбінаторики
- •Залежні та незалежні події.
- •3.5. Формули повної ймовірності та Байєса.
- •3.6. Формула Бернуллі.
- •3.7. Наближені формули обчислення ймовірностей.
- •3.8. Дискретні випадкові величини.
- •3.9. Неперервні випадкові величини.
- •3.10. Операції над випадковими величинами.
- •3.11. Числові характеристики випадкових величин.
- •3.12. Двовимірні випадкові величини.
- •3.13. Нерівність Чебишева, теорема Чебишева та Бернуллі.
- •3.14. Випадкові процеси. Марковські процеси.
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 .
|
х1+у1 |
х1+у2 |
х2+у1 |
х2+у2 |
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)
=
.•