
- •Глава I случайные события и вероятности
- •§ 1.1. Случайные события. Классическое определение вероятности
- •2. Алгебра событий.
- •4. Применение элементов комбинаторики к нахождению вероятностей.
- •§ 1.2. Геометрическая вероятность. Статистическое и аксиоматическое определения вероятности
- •§ 1.3. Свойства вероятности
- •1. Теорема сложения вероятностей несовместимых событий
- •2. Теорема умножения вероятностей.
- •4. Формула полной вероятности.
- •§ 1.4. Случайные события в физике, химии, биологии
- •Глава 11
- •§ 2.1. Дискретные случайные величины
- •§ 2.2. Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •2. Свойства математического ожидания дискретной случайной величины.
- •1. Математическое ожидание* постоянной величины с равно этой величине.
- •3. Математическое ожидание суммы двух случайных величин X и y равно сумме их математических ожиданий:
- •4. Математическое ожидание произведения двух независимых случайных величин X и y равно произведению их математических ожиданий:
- •5. Математическое ожидание разности двух случайных величин X и y равно разности их математических ожиданий:
- •§ 2.3. Дисперсия дискретной случайной величины
- •2. Свойства дисперсии дискретной случайной величины.
- •1. Дисперсия дискретной случайной величины X равна разности между математическим ожиданием квадрата величины X и квадратом ее математического ожидания:
- •3. Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возводя его в квадрат:
- •4. Дисперсия суммы двух независимых случайных величин X и y равна сумме дисперсий этих величин:
- •5. Дисперсия разности двух независимых случайных величин X и y равна сумме их дисперсий:
- •3. Среднее квадратическое отклонение.
- •4. Понятие o моментах распределения.
- •2.8. Закон больших чисел
- •1.Неравенство Чебышева.
- •2.6 Математическое ожидания и дисперсия непрерывной случайной величины
- •2.7 Основные законы распределения непрерывных случайных величин
- •§ 2.9. Предельные теоремы теории вероятностей
- •Двумерные случайные величины
- •§ 3.1. Понятие о двумерной случайной величине
- •§ 3.2. Функция распределения двумерной случайной величины
- •Определение функции распределения двумерной случайной величины и ее свойства.
- •2. Вероятности попадания случайной точки в полуполосу и прямоугольник.
- •§ 3.3. Плотность вероятности двумерной случайной величины
- •Двумерная плотность вероятности и ее свойства.
- •2. Отыскание функции распределения двумерной случайной величины по известной двумерной плотности вероятности.
- •§ 3.4. Нахождение плотностей вероятности составляющих двумерной случайной величины
- •§ 3.5. Условные законы распределения составляющих двумерных дискретных и непрерывных случайных величин
- •1. Условные законы распределения составляющих двумерных дискретных случайных величин.
- •2. Условные законы распределения составляющих двумерных непрерывных случайных величин.
- •§ 3.6. Независимость случайных величин
- •§ 3.7. Элементы теории корреляции
- •2. Корреляционный момент и коэффициент корреляции.
- •1) Если X и y — независимые случайные величины, то коэффициент корреляции равен нулю.
- •2)Абсолютная величина коэффициента корреляции не превосходит единицы:
- •4. Нормальное распределение двумерной случайной величины.
- •Упражнения
- •Глава IV элементы математической статистики
- •§ 4.1. Генеральная совокупность и выборка
- •2. Статистическое распределение выборки. Полигон. Гистограмма.
- •§ 4.2. Оценки параметров генеральной совокупности по ее выборке
- •§ 4.3. Доверительные интервалы для параметров нормального распределения
- •3. Доверительный интервал для математического ожидания при неизвестном σ.
- •Дополнительные упражнения
§ 3.5. Условные законы распределения составляющих двумерных дискретных и непрерывных случайных величин
1. Условные законы распределения составляющих двумерных дискретных случайных величин.
Рассмотрим дискретную двумерную случайную величину (X, Y). Пусть возможные значения составляющих х1, х2, ..., хn; у1, у2, ...,уm.
Допустим, что в результате испытания величина Y приняла значение Y=y1; при этом X примет одно из своих возможных значений: x1 или x2, ..., или хn. Обозначим условную вероятность того, что X примет, например, значение х1 при условии, что Y=y1 через p(x1|y1). В общем случае условные вероятности составляющей будем обозначать так:
О п р е д е л е н и е. Условным распределением составляющей X при У=у1 называют совокупность условных вероятностей
вычисленных в предположении, что событие Y=y1 уже наступило.
Так же определяются и условные распределения X при Y=y2, У=у3, ..., Y=ym.
Аналогично определяются условные распределения составляющей Y.
Зная закон распределения двумерной дискретной случайной величины, можно, воспользовавшись формулой
(см.
§ 1.3, п. 2, формула (1.7)),
получить условные законы распределения составляющих. Так, условный закон распределения Х в предположении, что событие Y=y1 уже произошло, может быть найден по формуле
(3.9)
Аналогично находят условные законы распределения составляющей К Например, условный закон распределения У в предположении, что событие Х=Хг уже произошло, есть
З а м е ч а н и е. Сумма вероятностей условного распределения равна единице. Действительно, например,
Это свойство используют для контроля вычислений.
П р и м е р. Дискретная двумерная случайная величина задана таблицей
x\y |
y1 |
y2 |
x1 |
0,10 |
0,06 |
x2 |
0,30 |
0,18 |
x3 |
0,20 |
0,16 |
Найдем условный закон распределения составляющей X при условии, что составляющая Y приняла значение y1.
Р е ш е н и е. Искомый закон определяется совокупностью условных вероятностей:
Воспользовавшись формулой (3.9) и приняв во внимание данные указанной таблицы (р(х1,y1)=0,10, р(х2,у1)=0,30, р(х3,у1)=0,20) и что р(у1)=0,60 (§ 3.1, пример), имеем:
2. Условные законы распределения составляющих двумерных непрерывных случайных величин.
Пусть (X,Y) – непрерывная двумерная случайная величина.
О п р е д е л е н и е. Условной плотностью (х|у)распределения составляющей X при данном значении Y=y называют отношение двумерной плотности вероятности f(х,у) к плотности вероятности f2(у) составляющей Y:
(3.10)
Отличие условной плотности (х|у) от плотности f1(х) составляющей X состоит в том, что функция (х|у) дает распределение X при условии, что составляющая Y приняла значение Y=y; функция же f1(х) дает распределение X независимо от того, какие из возможных значений приняла составляющая Y.
Аналогично определяется условная плотность составляющей Y при данном значении Х=х:
(3.11)
Формулы (3.10) и (3.11) с учетом формул (3.8') и (3.8) могут быть переписаны и в следующем виде:
Заметим, что, как и всякая плотность, условные плотности обладают свойствами:
П р и м е р. Пусть двумерная случайная величина (X,Y) задана плотностью вероятности
Требуется найти условные плотности вероятности составляющих X и Y.
Р е ш е н и е. Ранее (см. § 3.4, пример) были найдены плотности вероятности составляющих X и Y
Поэтому, согласно формулам (3.10) и (3.11), найдем:
и