Скачиваний:
116
Добавлен:
15.01.2020
Размер:
6 Мб
Скачать
☆

Сведения из теории вероятностей

и вспомогательные материалы

221

1. Распределение случайной

величины

222

Случайная величина

Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное значение, неизвестно заранее, ка-

какое именно.

Дискретной (прерывной) случайной величиной называется случайная величина, принимающая отделенные друг от друга значения которые можно перенумеровать.

Непрерывной случайной величиной (в широком смысле слова) называется случайная величина, возможные значения которой непрерывно заполняют какой-то промежуток.

Законом распределения случайной величины называется всякое

соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями. Закон распределения может иметь разные формы.

223

Распределение случайной величины

Рядом распределения дискретной случайной величины X называется таблица,

где перечислены возможные (различные) значения этой случайной величины x1, x2, …, xn с соответствующими им вероятностями p1, p2, …, pn .

Например:

 

 

 

 

 

 

n

 

1

2

3

4

5

6

pi

1

 

 

 

 

 

1/6

1/6

1/6

1/6

1/6

1/6

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Графическое изображение ряда распределения называется многоугольником распределения.

Функцией распределения случайной величины X называется функция F(х),

выражающая вероятность того, что X примет значение, меньшее чем x F(x) p X x

Функция F(х) есть неубывающая функция; F( — ) = 0, F(+ )=1.

Для дискретных случайных величин функция распределения есть разрывная ступенчатая функция, непрерывная слева. Если функция распределения F(х) везде непрерывна и имеет производную, случайная величина называется непрерывной в узком смысле слова или просто непрерывной.

Если функция распределения F(х) на некоторых участках непрерывна, а в отдельных точках имеет разрывы, случайная величина называется смешанной. 224

Примеры функций распределения случайной величины (1)

Игральная кость

 

 

 

 

 

0

x 1

 

1

 

 

 

1

x 2

 

6

 

 

 

2

 

 

 

2

x 3

 

 

6

 

 

 

3

3

x 4

F (x)

6

 

 

 

 

4

4

x 5

 

6

 

 

 

 

 

5

 

 

 

5

x 6

 

6

 

 

 

 

 

6

 

 

 

x

6

 

 

 

 

 

6

 

 

1

2

3

4

5

6

1/6

1/6

1/6

1/6

1/6

1/6

*В англоязычной литературе: Probability Distribution Function (PDF)

225

Примеры функций распределения случайной величины (2)

Экспоненциальное распределение случайной величины (Exponential Distribution)

F (x) 1 e

x

 

= const – параметр распределения

Нормальное распределение (распределения Гаусса) случайной величины

(Normal, Gaussian Distribution)

F (x)

не выражается через элементарные функции

226

Плотность распределения случайной величины

Плотностью распределения непрерывной случайной величины называется

функция

f (x) F (x)

(Probability Density Function – pdf)

Плотность распределения любой случайной величины неотрицательна

и обладает свойством

 

 

 

 

f (x)dx 1

 

 

 

График плотности f(х) называется кривой распределения.

f (x) 0

Функция распределения F(х) выражается через плотность распределения

формулой

x

F (x)

f (x)dx

 

 

(Поэтому, функция F(х) часто называют интегральной функцией распределения cumulative probability distribution - cdf.)

227

Примеры плотности распределения (1)

Экспоненциальное распределение случайной величины

f(x) e x

2

Нормальное распределение случайной величины

 

 

 

 

( x x

)

2

 

 

1

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

f (x)

 

 

e

2

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

0

2

 

 

2

228

Примеры – равномерное распределение (2)

Равномерное распределение случайной величины (Uniform distribution)

0

x a

 

 

a x b

F (x) x

 

0

x b

 

 

 

Равномерное распределение случайной величины

 

0

x a

 

1

 

 

a x b

f (x)

b a

 

 

 

x b

 

0

 

 

 

229

Числовые характеристики случайной величины (1)

Математическое ожидание непрерывной случайной величины

Mx x f (x)dx

Математическое ожидание дискретной случайной величины

 

n

i

Mx

i

x p

 

 

i 1

 

n

 

pi

1

i 1

 

Дисперсия непрерывной случайной величины

Dx x2 f (x)dx

Дисперсия дискретной случайной величины

 

n

 

i

Dx

i

x

2

p

 

 

i 1

 

 

Среднеквадратическое отклонение

n

 

pi

1

i 1

 

 

 

 

 

x

Dx

 

230