- •1. Основные понятия теории вероятностей. Элементы комбинаторики.
- •1.1 Предмет теории вероятностей.
- •1.2 Элементы комбинаторики.
- •1.3 Основные понятия теории вероятностей.
- •Лекция 2. Алгебра событий.
- •2.1. Объединение, пересечение событий. Противоположные события.
- •2.2. Зависимые и независимые события.
- •Лекция 4. Повторные испытания. Локальная и интегральная теорема Муавра - Лапласа.
- •4.1 Локальная теорема Муавра - Лапласа.
- •4.2 Формула Пуассона.
- •4.3 Интегральная теорема Муавра - Лапласа.
- •4.4 Вероятностные отклонения относительной частоты от постоянной вероятности.
- •Лекция 5. Случайные величины.
- •5.1. Дискретные и непрерывные случайные величины. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины.
- •5.2. Числовые характеристики дискретной случайной величины.
- •5.3. Биномиальное распределение дискретной случайной величины. Распределение Пуассона.
- •Лекция 6. Числовые характеристики дискретных случайных величин.
- •6.1. Дисперсия дискретной случайной величины.
- •6.2. Определение дисперсии и ее свойства.
- •6.3. Свойства дисперсии.
- •6.4. Дисперсия числа появлений событий в независимых испытаниях.
- •6.5. Среднеквадратичное отклонение.
- •Лекция 7. Закон больших чисел. Теорема Чебышева. Функция и плотность распределения непрерывной случайной величины.
- •7.1. Закон больших чисел.
- •7.2. Функция и плотность распределения вероятности непрерывной случайной величины.
- •7.3. Плотность распределения вероятности непрерывности случайной величины.
- •Лекция 8. Числовые характеристики случайных величин. Важнейшие распределения.
- •8.1. Математическое ожидание и дисперсия непрерывных случайных величин.
- •8.2. Важнейшие распределения.
- •8.3. Нормальная кривая.
- •Лекция 9. Математическая статистика.
- •9.1. Генеральная и выборочная совокупность.
- •9.2. Полигон и гистограмма.
- •3. Эмпирическая функция распределения.
- •4. Генеральная средняя и выборочная средняя.
- •5. Генеральная и выборочная дисперсия.
- •Лекция 10. Проверка статистических гипотез.
- •10.1 Общие положения.
- •Лекция 12. Двумерные случайные величины.
- •12.1. Общие понятия.
- •12.2. Функция распределения двумерной случайной величины и ее свойства.
- •Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины (двумерная плотность вероятности). Ее свойства.
- •Условное математическое ожидание.
- •Зависимые и независимые лучайные величины.
- •Корреляционный момент. Коэффициент корреляции.
- •Лекция 13. Корреляция и регрессия.
- •13.1 Ковариация.
- •13.2 Коррелированные и зависимые случайные величины.
- •13.3 Линейная регрессия. Прямые линии среднеквадратичной регрессии.
- •Линейная и нормальная корреляция.
- •Оценка корреляции и регрессионной характеристики по выборке.
Лекция 12. Двумерные случайные величины.
Их законы распределения и числовые характеристики.
12.1. Общие понятия.
Кроме одномерных
случайных величин изучают величины,
возможные значения которых определены
двумя, тремя и т.д. числами. Такие величины
двумерными, трехмерными и т.д. Будем
обозначать через
– двумерную случайную величину. Каждую
из величин
и
называют составляющей (компонентой).
Обе величины
и
,
рассматриваемые одновременно, образуют
систему двух случайных величин.
Пример. Станок автомат штампует стальные плитки. Если контрольными размерами считать длину Х и ширину Y, то имеем двумерную случайную величину (X,Y), если же контролируется и высота Z, то получим трехмерную величину (X,Y,Z).
Определение.
Законом распределения дискретной
двумерной случайной величины называют
перечень возможных значений случайной
величины, т.е. пар чисел
,
и их вероятность
.
Обычно
закон распределения задают таблицей с
двойным входом.
Y |
X |
|||
|
x1 |
x2 |
. . . |
xn |
y1 |
P(x1,y1) |
P(x2,y1) |
|
P(xn,y1) |
y2 |
P(x1,y2) |
P(x2,y2) |
|
P(xn,y2) |
. . . |
|
|
|
|
yn |
P(x1,yn) |
P(xn,yn) |
|
P(xn,yn) |
В клетке, стоящей
на пересечении столбца
и строки
–
стоит вершина P(xi,yi)
так, что
двумерная случайная величина примет
значение
.
Т.к. события
образуют полную группу, то сумма
вероятностей, помещенной во всех клетках
таблицы
.
Зная закон распределения двумерной
дискретной случайной величины, можно
найти законы распределения каждой из
составляющих.
Вероятность того,
что
примет
значение xi
равна сумме
вероятностей столбца xi,
аналогггично сложив вероятности строки
yi,
получим
вероятности
.
12.2. Функция распределения двумерной случайной величины и ее свойства.
Определение.
Функцией распределения двумерной
случайной величины (X,Y)
называется функция
,
определенная для каждой пары чисел
(x,y).
Вероятность того, что Х примет значение
меньше х и при этом Y
примет
значение меньше y.
Геометрически это раввенство можно истолковать так: есть вероятность того, что случайная точка (x,y) попадает в бесконечный квадрат с вершиной в точке (x,y), расположенный левее и ниже этой вершины (рис.12.1.).
Пример. Найти
вероятность того, что в результате
испытаний составляющая Х двумерной
случпйной величины (X,Y)
примет значение меньше 2-х, и при этом
составляющая Y
примет значение меньше 3-х, если известно,
что
.
По определению,
.
Получим: вероятность
.
Свойство 1.
Значение функции распределения
удовлетворяет двойному неравенству
.
Свойство 2.
Функция распределения
есть неубывающая функция по каждому
аргументу, т.е.
.
Если
,
и
и если
.
Свойство 3. Имеет место предельное соотношение
Свойство 4.
При
,
функция распределения системы становится
функцией распределения составляющей
х:
.
Аналогично при
.
