- •ПРЕДИСЛОВИЕ
- •ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ
- •1. КОМБИНАТОРИКА
- •2. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- •2.1. Классическое определение вероятности
- •2.2. Геометрические вероятности
- •2.3. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •2.4. Формула полной вероятности
- •2.5. Формулы Байеса
- •2.6. Повторные независимые испытания
- •2.6.1. Формула Бернулли
- •2.6.2. Обобщенная формула Бернулли
- •2.7. Простейший (пуассоновский) поток событий
- •2.8. Случайные величины. Функция распределения. Функция плотности вероятности. Числовые характеристики
- •2.8.1. Случайные величины
- •2.8.2. Функция распределения
- •2.8.3. Функция плотности вероятности
- •2.8.4. Числовые характеристики случайных величин
- •2.9. Нормальный закон распределения
- •2.10. Асимптотика схемы независимых испытаний
- •2.10.2. Формула Пуассона
- •2.11. Функции случайных величин
- •2.12. Функции нескольких случайных аргументов
- •2.12.1. Свертка
- •2.12.2. Распределение системы двух дискретных случайных величин
- •2.12.3. Распределение функции двух случайных величин
- •2.13. Центральная предельная теорема
- •2.14. Ковариация
- •2.14.1. Корреляционная зависимость
- •2.14.2. Линейная корреляция
- •2.15. Функциональные преобразования двухмерных случайных величин
- •2.16. Правило «трех сигм»
- •2.17. Производящие функции. Преобразование Лапласа. Характеристические функции
- •2.17.1. Производящие функции
- •2.17.2. Преобразование Лапласа
- •2.17.3. Характеристические функции
- •3. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
- •3.1. Точечные оценки
- •3.1.1. Свойства оценок
- •3.1.2. Оценки для математического ожидания и дисперсии
- •3.1.3. Метод наибольшего правдоподобия для оценки параметров распределений
- •3.1.4. Метод моментов
- •3.2. Доверительный интервал для вероятности события
- •3.3. Проверка гипотезы о равенстве вероятностей
- •3.4. Доверительный интервал для математического ожидания
- •3.4.1. Случай большой выборки
- •3.4.2. Случай малой выборки
- •3.5. Доверительный интервал для дисперсии
- •3.6. Проверка статистических гипотез
- •3.6.1. Основные понятия
- •3.6.2. Критерий согласия «хи-квадрат»
- •3.6.3. Проверка гипотезы о независимости двух случайных величин
- •3.6.4. Проверка параметрических гипотез
- •3.6.5. Проверка гипотезы о значении медианы
- •3.6.6. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий
- •3.7. Регрессионный анализ. Оценки по методу наименьших квадратов
- •3.8. Статистические решающие функции
- •4. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ
- •4.1 Стационарные случайные процессы
- •4.2. Преобразование случайных процессов динамическими системами
- •4.3. Процессы «гибели и рождения»
- •4.4. Метод фаз Эрланга
- •4.5. Марковские процессы с дискретным множеством состояний. Цепи Маркова
- •4.6. Марковские процессы с непрерывным временем и дискретным множеством состояний
- •4.7. Модели управления запасами
- •4.8. Полумарковские процессы
- •5. НЕКОТОРЫЕ ИНТЕРЕСНЫЕ ЗАДАЧИ
- •БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
- •ПРИЛОЖЕНИЯ
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
(Х –– это, например, число независимых опытов до первого появления события, если вероятность появления события в одном опыте равнаp, причем опыт, в котором событие появилось, считается).
Найдите M ( X ), D( X ) и коэффициент асимметрии As.
(См. примеры 2.94, 2.95; p = 0,1n , где n –– последняя цифра номера варианта, а в вариантах 10, 20, 30 n –– первая цифра номера варианта.) (См.
примеры 2.90.1, 2.90.2.)
Задача 2.90.2. Случайная величина Х имеет закон распределения:
Р( Х = k) |
(k + 2) pk q2 |
, где p + q |
1, k = 0,1,2,3,=¼ . |
|||
= |
||||||
|
(2 - p) |
|
|
|
|
|
С помощью производящей функции найдите M ( X ) и D( X ) . |
||||||
|
|
¥ |
|
2 - x |
|
|
У к а з а н и е . Воспользуйтесь тем, что å(k + 2)xk = |
при | x |<1. |
|||||
2 |
||||||
|
|
k =0 |
|
(1 - x) |
(См. примеры 2.94 и 2.95, p = 0,1n , где n –– последняя цифра номера варианта, а в вариантах 10, 20, 30 n –– первая цифра номера варианта.) (См.
примеры 2.90.1 и 2.90.2.)
2.17.2. Преобразование Лапласа
Для непрерывной и неотрицательной случайной величины роль производящей функции может играть преобразование Лапласа.
Пусть Х –– непрерывная, неотрицательная случайная величина с функцией распределения F (x) . Тогда
¥¥
j(s) M (e-sx=) òe-sxdF (x=) |
òe-sx f (x) =dx |
(2.17.10) |
0 |
0 |
|
называется преобразованием Лапласа для этого распределения. (Фактически роль величины z в формуле(2.17.1) играет величина e-s . Преимущество такого выбора состоит в том, что ea+b = eaeb .)
¥ |
¥ |
|
¢ |
-òx e |
-sx |
dF (x) и |
|
Отметим, что j (=s) |
|
||||
|
|
0 |
|
|
|
|
¥ |
|
¥ |
|
|
¢ |
òxdF= (x) M ( X=), |
¢¢ |
|
2 |
dF= (x) |
-j (0) |
а j (0) |
òx |
|||
|
0 |
|
0 |
|
D( X ) = М ( Х 2=) – [М ( X )]2
¢¢ |
2 |
e |
-sx |
dF (x) . Поэтому |
|
j (s) = |
òx |
|
|||
|
0 |
|
|
|
|
М ( Х=2 ) и |
|
|
|
|
|
¢¢ |
¢ |
|
2 |
(2.17.11) |
|
j (0) – [j |
(0)] . |
Производная любого порядка от преобразования Лапласа связана с начальными моментами случайной величины соотношением
(n ) |
(-1) |
n |
M ( X |
n |
). |
(2.17.12) |
j =(0) |
|
|
165
Говорят, что случайная |
величинаX имеет гамма-распределение с |
||||
параметрами a > 0 и l > 0 , |
если ее функция плотности |
вероятности имеет |
|||
вид |
|
|
|
|
|
|
ì la |
xa-1 e-l x при x ³ 0, |
|
||
f (x) = |
ï |
|
(2.17.13) |
||
G a |
|||||
|
í |
|
( ) |
|
|
|
ï |
|
|
при x < 0, |
|
|
î0 |
|
|
где G(a) –– так называемая гамма-функция Эйлера, которая при целых положительных a принимает значения G(a) = (a – 1)!.
Пример 2.91. Случайная величинаX имеет функцию плотности вероятности
|
l3 |
||
f (x) = |
|
x2 e-lx при x ³ 0 и f (x) = 0 при x < 0 |
|
2 |
|||
|
|
(гамма-распределение с параметрами a = 3 и l). Требуется найти M ( X ), D( X ) и коэффициент асимметрии As.
Решение. Соответствующее преобразование Лапласа имеет вид
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l3 |
¥ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
¥ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
j(s) |
|
|
òe-sx x2 e-=lxdx |
l3 |
|
òx2 e-( s+l=) xdx |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
(интегрируем по частям) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
= u |
=x2 , |
=du |
|
=2xdx=, |
|
|
|
dv |
e-(l+s) xdx, |
|
v |
|
-e-(l+s) x |
/ (l + s) = |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l3 |
|
æ |
|
|
x2 |
|
|
-(s+l) x |
|
¥ |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
¥ |
|
|
-(s+l) x |
|
|
|
ö |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
ç |
- |
|
|
|
|
|
|
|
e |
|
|
|
|
|
|
|
+ |
|
|
|
|
|
|
|
x e |
|
|
|
dx ÷ |
= |
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
è |
|
|
s + l |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
s + l |
ò0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
ø |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
(первое слагаемое в скобке равно нулю, так как e-( s+l) x |
|
с |
увеличением x |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
убывает быстрее, чем растет x2) |
¥ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
òx e-( s+l) xdx = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
s |
|
+ l |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
(интегрируем еще раз по частям) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||
|
|
= u =x, |
|
=du dx= , |
dv= e-(l+s) xdx, |
|
|
|
v -e-(l+s) x / (l + s) = |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
l3 |
æ |
|
|
x |
|
|
|
|
-( s+l) x |
|
¥ |
|
|
|
1 |
¥ |
|
|
|
-(s+l) x |
ö |
|
|
l3 |
|
¥ |
-(s+l) x |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
= |
|
|
|
|
ç |
- |
|
|
|
|
|
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+ |
|
|
|
|
|
|
|
e |
|
|
|
|
|
|
|
dx ÷ |
= |
|
|
|
|
|
|
|
e |
|
|
dx |
= |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
s + l è |
|
s |
+ l |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
s + l ò0 |
|
|
|
|
|
|
|
ø |
|
(s + l)2 |
ò0 |
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
l3 |
|
¥ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l3 |
æ |
|
|
|
1 |
|
|
-(s+l) x ö |
|
|
|
|
|
l3 |
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
ò0 |
e |
-( s+l) x |
=dx |
|
|
|
|
|
|
|
|
e |
|
|
¥ |
|
|
|
|
. |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ç |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
÷ |
|
|
0 = |
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
(s + l) |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(s + l) |
2 |
s |
|
|
|
|
|
|
|
(s + l) |
3 |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
è |
|
+ l |
|
|
|
ø |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||
Вычислим начальные моменты распределения: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
j(s) = |
|
-3 l3 |
|
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
-j(0)= |
3 |
= M ( X ); |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||
(s + l)4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
166
|
¢¢ |
|
12 l3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
¢¢ |
|
|
12 |
|
|
= M ( X |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
(s + l)5 , |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
), |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
j (s) = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
j (0) = l2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
поэтому |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
æ 3 ö2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
12 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
D( X ) = |
|
|
|
|
|
, |
|
а s(x) |
|
|
|
|
|
|
3 |
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
- |
ç |
|
= |
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l |
|
|
|
÷ |
|
|
l |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
Далее |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
è l |
ø |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
60 l3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
¢¢¢ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
¢¢¢ |
|
|
|
|
|
60 |
|
|
= M ( X |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
- (s + l)6 , |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l3 |
|
). |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
j =(s) |
|
|
|
|
-j (0) = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Вычислим центральный момент третьего порядка: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
o |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
m3 |
M ( X )3= M[ X – M=( X )]3 |
|
M{=X 3 – 3X 2M ( X ) + 3X [M ( X )]2 -[M ( X )]3} = |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
= M ( X 3 ) – 3M ( X 2 )M ( X ) + 3M ( X )[M ( X )]2 – [M ( X )]3 = |
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
3 |
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
60 |
|
|
|
|
12 |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
æ 3 ö3 |
|
6 |
|
|
|
|
|||||||||||||
|
= M ( X |
|
) – 3M ( X |
|
)M ( X ) + 2 [M ( X=)] |
|
|
|
|
|
- 3 |
|
|
|
× |
|
|
|
|
|
+ 2 |
ç |
|
÷ |
= |
|
|
|
. |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
l |
3 |
l |
2 |
|
l |
|
l |
3 |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Поэтому |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
è l ø |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
/ s3 =(6 / l3 ) : ( |
|
×1 / l)3 = 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
A = m |
3 |
3 |
3 |
/ 3. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
s |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
Ответ. М ( X ) = |
3 |
; D( X ) = |
3 |
; |
A = 2 |
|
|
/ 3. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
l |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l2 |
|
|
|
s |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
Задача 2.91. Случайная величинаX имеет гамма-распределение с |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
функцией плотности вероятности(2.17.9). |
|
|
Найдите М ( X ) , |
D( X ) и |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
коэффициент асимметрии As. В нечетных вариантах a = 2 , |
в четных a =1. |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(См. пример 2.91 и исходные данные.) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
Исходные данные к задаче 2.91. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
№ |
l |
|
№ |
l |
|
|
|
|
|
|
№ |
l |
|
|
|
№ |
l |
|
|
|
|
№ |
l |
|
№ |
l |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
1 |
|
1/2 |
|
6 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
11 |
|
|
3/4 |
|
|
|
|
16 |
|
|
|
3 |
|
|
|
21 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
26 |
|
|
2/9 |
|
|
|||||||||||||||
2 |
|
1/3 |
|
7 |
|
1/3 |
|
|
|
|
|
12 |
|
|
1/5 |
|
|
|
|
17 |
1/10 |
|
|
22 |
|
|
|
|
|
1/8 |
|
|
|
27 |
|
|
5 |
|
|
|||||||||||||||||||||
3 |
|
1/5 |
|
8 |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
13 |
|
|
2/5 |
|
|
|
|
18 |
|
|
|
4 |
|
|
|
23 |
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
28 |
|
|
1/9 |
|
|
|||||||||||||||
4 |
|
2/3 |
|
9 |
|
2/3 |
|
|
|
|
|
14 |
|
|
1/4 |
|
|
|
|
19 |
|
|
|
1 |
|
|
|
24 |
|
|
|
|
|
2/5 |
|
|
|
29 |
|
|
6 |
|
|
|||||||||||||||||
5 |
|
1/4 |
|
10 |
|
1/2 |
|
|
|
|
|
15 |
|
|
1/8 |
|
|
|
|
20 |
|
|
|
5 |
|
|
|
25 |
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
30 |
|
|
1/10 |
|
|
||||||||||||||||
|
Пусть X1, X 2 ,K, X n ,K –– |
|
|
последовательность |
|
|
|
|
независимых |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
неотрицательных |
одинаково |
|
|
распределенных |
|
|
|
|
|
|
|
случайных |
|
|
|
величин |
с |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
преобразованием Лапласа |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
¥ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
jx (s) |
M (=e |
-sX |
) |
|
|
|
|
-sx |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
òe =dF (x) , |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
пусть N |
|
–– неотрицательная |
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
и |
|
|
|
целочисленная |
|
|
случайная |
|
|
|
величина, |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
независящая от величин Xi, и имеющая производящую функцию |
|
|
|
|
|
|
|
167
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
¥ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
g(z) = åzn pn = M (z N ). |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n=0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Найдем преобразование Лапласа от величины W = X1 + X 2 +K+ X N . |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
По определению |
|
|
|
|
|
|
|
|
M=[M (e-s( X1 +X 2 +K+X n ) / N n)] |
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
jw (s)= M=(e-sW=) |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
¥ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= åjn (s=)P(=N |
|
|
n) |
g[j(z)]. |
|
|
(2.17.14) |
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
n=0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Пример |
2.92. |
|
|
|
Пусть X1, X 2 ,K, X n ,K |
|
–– |
|
последовательность |
|
||||||||||||||||||||||
независимых |
неотрицательных |
|
|
|
одинаково |
|
распределенных |
случайных |
||||||||||||||||||||||||
величин |
с |
функцией |
|
плотности |
|
|
вероятностиf (x) |
= mexp(-mx) , |
m > 0 , |
|
||||||||||||||||||||||
x ³ 0. И пусть N –– неотрицательная целочисленная |
случайная величина, |
|
||||||||||||||||||||||||||||||
независящая |
от |
|
|
|
величинXi, |
|
и |
|
имеющая |
|
пуассоновский |
закон |
||||||||||||||||||||
распределения |
с |
|
|
|
|
|
параметромl. |
|
Для |
|
|
|
случайной |
величины |
||||||||||||||||||
W = X1 + X 2 +K+ X N требуется найти М (W ) и D(W ). |
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||
Решение. Производящая функция пуассоновского закона распределения |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
равна |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n ln |
|
|
|
|
|
|
|
|
(zl)n |
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
¥ |
|
|
n |
|
|
|
¥ |
|
|
|
-l |
|
-l |
¥ |
|
|
l( z-1) |
|
|
||||||||||
|
g(z) = åz |
|
pn |
|
å=z |
|
|
|
|
|
e |
|
e |
|
=å |
|
|
|
|
e |
= . |
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n! = |
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
n=0 |
|
|
|
|
|
n 0 |
|
n! = |
|
|
|
|
n 0 |
|
|
|
|
|
|||||||||||
Преобразование Лапласа показательного распределения равно |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
¥ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
m |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
jx (s) |
|
ò=e-sxme-m xdx = |
|
|
. |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
s |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+ m |
|
|
|
|
|
|
||||
Поэтому по формуле (2.17.14) имеем |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
jw (s) =g[j(z)] |
|
|
é |
|
æ |
|
|
m |
|
öù |
|
æ |
|
|
l s ö |
|
|
||||||||||||||
|
=exp |
êlç |
|
|
|
-1÷ú |
|
=expç |
- |
|
|
÷. |
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
s |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ë |
|
è s + m |
|
øû |
|
è |
|
|
+ m ø |
|
|
|||||||||
¢ |
(s) |
æ |
|
|
l s |
öæ |
-lm |
|
|
ö |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
Так как jw |
=expç |
- |
|
|
|
|
|
֍ |
|
|
|
|
|
|
÷, а |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
s + m |
(s + m) |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
è |
|
øè |
|
|
ø |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
j¢¢ (s)
w
то
М (W ) = –j¢w (0)= l / m
Ответ. М(W) = lm
æ |
|
l s |
expç |
- |
= |
è |
|
s + m |
и D(W ) = j¢¢
w
, D(W) = 2l . m 2
öæ l2m2 |
|
+ |
2lm |
|
ö |
, |
|
֍ |
|
|
|
|
÷ |
||
(s + m) |
4 |
(s + m) |
3 |
||||
øè |
|
|
|
ø |
|
¢ |
2 |
æ l2 |
|
2l ö |
æ l ö2 |
2l |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
(0)] |
= ç |
|
2 |
+ |
|
2 |
÷ |
- ç ÷ |
= |
|
2 . |
||||
(s) – [jw |
|
m |
m |
||||||||||||
|
|
è m |
|
|
|
ø |
è m ø |
|
|
|
168