- •Распределение Пуассона (случай редких событий)
- •Геометрическое распределение
- •Непрерывные случайные величины.
- •Независимые случайные величины
- •Операции над случайными величинами:
- •Математическое ожидание
- •Равномерное распределение на отрезке [0,1]
- •Свойства математического ожидания
- •Функции случайного аргумента и их мат. Ожидание.
- •Дисперсия
- •Свойства дисперсии
- •Математическое ожидание и дисперсия важнейших распределений
- •Биномиальное распределение
- •Свойства условных вероятностей и плотностей вероятностей
- •Условное математическое ожидание
- •Уравнения Регрессии
|
|
Распределение Пуассона (случай редких событий)
Распределением Пуассона называется распределение случайной величины ξ, принимающей значение 0;1;2;3;… со следующими вероятностями:
ξ |
0 |
1 |
2 |
P |
|
|
|
…
Геометрическое распределение
Геометрическим распределением называется распределение случайной величины ξ:1;2;3;… со следующими вероятностями , где р – вероятность единичного успеха, q – вероятность неуспеха.
ξ |
1 |
2 |
3 |
|
p |
|
|
бесконечно убывающая геометрическая прогрессия.
(0<q<1) – условие нормировки выполнено.
Задача:
Стрелок стреляет по мишени до первого попадания. Вероятность попадания р, вероятность непопадания – q. Какова вероятность попасть с первого выстрела, со второго выстрела?
Непрерывные случайные величины.
Непрерывные случайные величины – величины, которые принимают все значения числовой оси( ).
В случае непрерывных случайных величин бессмысленно говорить о вероятности каждого его конкретного значения. Можно лишь обсуждать вероятность попадания случайной величины на некоторый промежуток числовой оси. Поэтому для описания непрерывных случайных величин вводится понятие плотности распределения вероятности р(х).
Свойства плотности вероятности:
1.
2. - условие нормировки;
3. Вероятность попадания случайной величины ξ на [a;b] имеет следующий вид
Свойства функции распределения вероятностей:
1.функция непрерывна;
2.не убывает;
3.
4.
5.
Примеры непрерывных случайных величин.
1. Равномерное распределение на отрезке.
2. Показательное распределение.
λ – положительный параметр
Многомерные законы распределения
На примере двумерных распределений
Предположим, что в рамках опыта исследуются 2 дискретные случайные величины ξ(кси) и η(эта).
Определение: Совместным законом распределения дискретных случайных величин ξ и η (или законом их совместного распределения) называется вероятность , определенная на всем множестве упорядоченных пар
Двумерный закон распределения случайных величин ξ и η имеет вид следующей таблицы:
Из двумерного закона одномерные законы выводятся легко.
В общем случае одномерные законы не определяют многомерного распределения, т.к.
к*m – количество неизвестных
k+m – количество уравнений.
В случае непрерывных случайных величин ξ и η их совместное распределение задается плотностью совместного распределения вероятностей .
1.
2. - условие нормировки;
3.
Независимые случайные величины
Случайные величины ξ и η называются независимыми, если для совместного закона распределения дискретных случайных величин ξ и η и для плотности совместного распределения вероятностей непрерывных случайных величин ξ и η выполняются следующие соотношения:
Если случайные величины независимы, то двумерное распределение или плотность двумерного распределения однозначно определяются одномерными законами.