- •Краткий курс теории вероятностей
- •Часть 2. Случайные величины Определение случайной величины
- •Случайной величиной называется функция , определенная на пространстве элементарных исходов и принимающая действительные значения .
- •Свойства функции распределения
- •Дискретные случайные величины.
- •Числовые характеристики дискретных св
- •Прежде чем давать определения таких характеристик, рассмотрим простейшие действия над случайными величинами.
- •Представим неслучайную величину в виде
- •Дисперсия
- •Математическое ожидание
- •Cвойства математического ожидания
- •Свойства дисперсии
- •Некоторые распределения дискретных св Биномиальное распределение
- •Матожидание биномиального распределения.
- •Дисперсия биномиального распределения.
- •Аналогично нахождению матожидания получаем
- •Распределение Пуассона
- •Пуассон Симеон Дени
- •Геометрическое распределение
- •Дискретная св Непрерывная св
- •Свойства плотности распределения
- •Числовые характеристики непрерывных св.
- •Матожидание непрерывной св
- •2. Дисперсия непрерывной св
- •Равномерное распределение.
- •Матожидание равномерного распределения
- •Дисперсия равномерного распределения
- •Вероятность попадания св в заданный интервал:
- •Показательное распределение (экспоненциальное).
- •Вероятность попадания св в заданный интервал:
- •Матожидание и дисперсия показательного распределения
- •Cлучайный поток событий
- •Нормальное (гаусса) распределение
- •Вид нормальной кривой (Гаусса).
- •Гаусс Карл Фридрих
- •Вероятность попадания св в заданный интервал
- •Вероятность отклонения св от матожидания
- •Правило 3 сигм
Дискретные случайные величины.
СВ называют дискретной, если множество её возможных значений конечно или счетное. Закон распределения дискретных СВ обычно представляется в виде таблицы
-
Значения СВ
х1
х2
…
хn
Вероятности
p1
p2
…
pn
n
∑pi=1. Сумма вероятностей всех значений СВ равна 1. Кстати, почему?
i=1
Построить функцию распределения для СВ, значения которой –оценки, полученные на экзамене
-
2
3
4
5
0.3
0.4
0.2
0.1
Вид F(x) для дискретной СВ разрывный, ступенчатый.
Числовые характеристики дискретных св
Рассмотрим характеристики, позволяющие количественно оценить СВ. Иногда этого достаточно. Самыми простыми являются среднее значение (центр тяжести СВ) и разброс значений СВ.
Например - приложение к диплому. Средний балл показывает, кто лучше учится. Разброс – нестабильность.
Прежде чем давать определения таких характеристик, рассмотрим простейшие действия над случайными величинами.
Две СВ называются независимыми, если закон распределения одной из них не зависит от того, какие значения приняла другая СВ. В противном случае – зависимые.
Несколько СВ называются взаимно независимыми, если законы распределения любого их числа не зависят от того, какие значения принимают остальные СВ.
Две дискретные
СВ Х и Y называются
независимыми, если для всех
их возможных значений
и
имеют место соотношения
.
Произведение независимых СВ Х и Y есть случайная величина Z=XY, возможные значения которой равны произведениям каждого значения СВ Х на каждое возможное значение СВ Y. Вероятности СВ Z равны произведению соответствующих вероятностей СВ Х и Y.
|
х1 |
х2 |
|
|
y1 |
y2 |
|
рх1 |
рх2 |
|
|
py1 |
py2 |
Z=XY |
х1*y1 |
х1* y2 |
х2*y1 |
х2* y2 |
|
рх1*py1 |
рх1*py2 |
рх2*py1 |
рх2*py2 |
Сумма независимых СВ X и Y есть СВ Z=X+У , возможные значения которой равны суммам каждого возможного значение Х с каждым возможным значением Y. Вероятности значений Z равны произведению соответствующих вероятностей.
-
х1
х2
y1
y2
рх1
рх2
py1
py2
-
Z=X+Y
х1+y1
х1+y2
х2+y1
х2+y2
рх1*py1
рх1*py2
рх2*py1
рх2*py2
Подбрасывание двух монет (одна обычная - , другая несимметричная - ). СВ и являются независимыми. Найти сумму и произведение и .
-
1
0
1
0
0.5
0.5
0.7
0.3
Z=XY
-
Z=XY
1*1
1*0
0*1
0*0
Z
1
0
0.5*0.7
0.5*0.3
0.5*0.7
0.5*0.3
0.35
0.65
Z=X+Y
-
Z=X+Y
1+1
1+0
0+1
0+0
Z
2
1
0
0.5*0.7
0.5*0.3
0.5*0.7
0.5*0.3
0.35
0.5
0.15
