
- •Глава 3. Случайные величины и функции распределения
- •§ 12. Основные свойства функций распределения
- •12.1. Понятие о случайной величине
- •12.2. Свойства функции распределения вероятностей
- •§ 13. Дискретные случайные величины их числовые характеристики и законы распределения
- •13.1. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •13.1.1. Полигон и функция распределения
- •13.1.2. Математическое ожидание
- •13.1.3. Дисперсия и среднее квадратичное отклонение
- •13.1.4. Среднее квадратичное отклонение
- •13.1.5. Другие числовые характеристики
- •13.2. Законы распределения дискретных случайных величин
- •13.2.1. Биномиальное распределение
- •13.2.2. Распределение Пуассона
- •§ 14. Непрерывные случайные величины их числовые характеристики и законы распределения
- •14.1. Функция распределения и плотность распределения непрерывной случайной величины
- •14.2. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •14.3. Некоторые законы распределения непрерывных случайных величин
- •14.3.1. Равномерное распределение
- •14.3.2. Показательное распределение
- •14.3.3. Нормальное распределение.
- •14.4. Другие числовые характеристики
- •§ 15. Одинаково распределённые взаимно независимые случайные величины
- •§ 16. Закон больших чисел и предельные теоремы теории вероятностей
- •16.1. Неравенства Маркова и Чебышева
- •16.2. Теорема Чебышева
- •16.3. Теорема Бернулли
- •16.4. Теорема Пуассона
- •16.5. Понятие о центральной предельной теореме Ляпунова
- •§ 17. Функции одного случайного аргумента
- •17.1. Распределение функции одного случайного аргумента
- •17.2. Математическое ожидание функции одного случайного аргумента
- •17.3. Функция надёжности
- •17.4. Логарифмически-нормальное распределение
- •§ 18. Функции двух случайных аргументов
- •18.1. Закон распределения суммы независимых случайных величин
- •18.2. Законы распределения, являющиеся функциями нормально распределённых независимых случайных величин
- •18.2.1. Распределение
- •18.2.2. Распределение Стьюдента (псевдоним статистика в. Госсета)
- •18.2.2. Распределение Фишера-Снедекора
- •Глава 4. Многомерные случайные величины
- •§ 19. Понятие о многомерной случайной величине
- •§ 20. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины
- •§ 21. Функция распределения вероятностей многомерной случайной величины
- •21.1. Определения и геометрический смысл
- •21.2. Свойства функции распределения двумерной случайной величины
- •§ 22. Плотность распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины
- •22.1. Определение плотности распределения вероятностей
- •22.2. Свойства плотности распределения вероятностей
- •22.3. Дифференциальные функции составляющих двумерной случайной величины
- •22.4. Условные законы распределения составляющих системы непрерывных случайных величин
- •§ 23. Числовые характеристики двумерных случайных величин
- •Свойства условного математического ожидания
- •§ 24. Зависимые и независимые случайные величины
- •24.1. Свойства функций распределения независимых случайных величин
- •24.2. Корреляционный момент системы случайных величин
- •24.3. Коэффициент корреляции системы случайных величин
- •Свойства коэффициента корреляции
- •24.4. Коррелированность и зависимость случайных величин
- •24.5. Свойства математического ожидания и дисперсии для коррелированных случайных величин
- •§ 25. Двумерный нормальный закон распределения
Глава 3. Случайные величины и функции распределения
§ 12. Основные свойства функций распределения
12.1. Понятие о случайной величине
Понятие случайной величины – основное в теории вероятностей.
Замечание 1. Под случайной величиной понимают некоторую переменную величину, которая в результате испытания под воздействием случайных обстоятельств принимает одно из возможных своих значений, но какое именно – заранее неизвестно.
Примеры. 1. Число очков на грани игральной кости. Множество возможных значений {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Вероятность каждого исхода 1/6.
2. Число вызовов, поступивших от абонентов на АТС в течение определённого промежутка времени.
3. Значение скорости молекулы газа в каждый момент времени (случайно зависит от столкновений с другими молекулами).
Замечание 2. Чтобы знать случайную величину, нужно знать:
1) все возможные значения, которые она может принять;
2) как часто (с какой вероятностью) она принимает эти значения.
Определение 1.
Если каждому элементарному событию
из некоторого множества
можно поставить в соответствие
определённую величину
– вероятность наступления события
,
то говорят, что задана случайная
величина
.
Определение 2. Множество называют множеством значений случайной величины.
Замечание 3. Множество может быть конечным, счётным или несчётным, значения могут располагаться дискретно, заполнять сплошь интервалы или не заполнять интервалы сплошь, но располагаться всюду плотно.
Определение 3.
Если значения, которые может принимать
данная случайная величина Х,
образуют дискретный (конечный или
счётный) ряд чисел
,
,
…,
,
…, то случайная величина Х
называется дискретной.
Определение 4.
Если значения,
которые может принимать данная случайная
величина
,
заполняют сплошь некоторый конечный
или бесконечный интервал
,
то случайная величина
называется непрерывной.
Определение 5. Соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и их вероятностями, называется законом распределения вероятностей случайной величины.
Замечание 4. Для того, чтобы разнообразные случайные величины с различным характером множества и различными законами распределения вероятностей задавать одним и тем же способом, в теории вероятностей вводят понятие функции распределения случайной величины.
Определение 6.
Пусть
– случайная величина,
– произвольное действительное число.
Функция
(вероятность того, что
примет значение, меньшее
)
называется функцией
распределения вероятности случайной
величины Х.
Обозначения:
случайные величины
,
,
;
их значения
,
,
.
Вывод. Случайной величиной называют величину, значения которой зависят от случайных обстоятельств и для которой определена функция распределения вероятностей.
Определение 7
(формальное).
Пусть дано множество элементарных
событий
.
Каждому элементарному событию
поставим в соответствие некоторое число
.
Величина
называется случайной
величиной,
если функция
измерима относительно введённой на
множестве
вероятности.