Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
2й семестр / Теория вероятностей и математическая статистика / 2342 какая была, она говорила что выпустят новую методичку, но потренироваться можно и на этой.doc
Скачиваний:
32
Добавлен:
02.04.2015
Размер:
2.67 Mб
Скачать

Комментарии к задаче № 4

§18. Случайные величины непрерывного типа.

Если возможные значения случайной величины сплошь заполняют некоторый промежуток <a,b> R (быть может, и всю ось) , то табличный способ задания случайной величины непригоден. Такая случайная величина называется случайной величиной непрерывного типа. Ее функция распределения F(x) будет непрерывна. Напомним, что F() = 0 , F(+ ) = 1 , F(x)  монотонная неубывающая функция. Производная такой функции F(x) будет функцией неотрицательной. Она называется плотностью распределения вероятностей или дифференциальной функцией распределения вероятностей. Ее обозначение .

Часто по условию задачи задают именно плотность распределения, зная которую можно вычислить и (интегральную) функцию распределения ( по формуле Ньютона - Лейбница ):

F(x) = F(x)  F( ) =

Заметим, что f(x)  не обязательно непрерывная функция, она допускает в отдельных точках разрывы 1-го рода.

Итак, f(x)  неотрицательная кусочно-непрерывная функция, причем, согласно одному из свойств F(x),

F(+ ) == 1

Последнее равенство, называемое условием нормировки f(x), показывает, что f(x)  не любая неотрицательная функция: площадь между графиком плотности распределения и осью абсцисс должна быть равна 1.(Для дискретной случайной величины условием нормировки являлось равенство ).

Для непрерывных случайных величин справедливы равенства F(b) F(a) = P(a X < b) = P(a < X < b) = P(a < X b) = = P(a X b) = .

М(Х) и D(X) определяются формулами

M(X) =, D(X) =.

Вычислительная формула для D(X):

D(X) = M(X2)  (M(X))2 =  (M(X))2.

§19. Нормальный закон распределения и его характеристики

Нормальный (гауссовский) закон распределения задается плотностью распределения по формуле

,  x 

Числа а R и > 0 называются параметрами нормального закона. Нормальный закон с такими параметрами обозначается N(a,).

При а = 0 функция f(x) четная ( f(x) = f(x) ) , ее график симметричен относительно оси OY, и поэтому среднее значение М(Х) = 0. График f(x) для закона N(a,) получается из графика f(x) для N(0,) сдвигом на а единиц вправо ( это известно из курса средней школы ), поэтому в общем случае М(Х) = а для нормального закона.

Дисперсия же вычисляется по формуле D(X) =2.

Пример. Случайная величина Х распределена по нормальному закону с плотностью вероятности

Найти А, М (Х), D(X), P(3<X<3).

Т. к. , то

Показатель экспоненты приравняем к, откуда а = 2 ,= 1 . Числовой коэффициент должен быть равен А, следовательно,

, M (X) = a = 2, D(X) = 2 = 1.

P (3 < X < 3) = F(3)  F(3) = =

Этот интеграл не вычисляется в элементарных функциях, его численное значение можно найти по таблицам.

В большинстве учебников имеются таблицы для вычисления функций

Ф(х) = или Ф1(х) = =+ Ф(х)

Ф(х)  нечетная функция, т.е. Ф(х) =  Ф(х). В общем случае

Р(x1 < X < x2) = ,

где а и  - параметры нормального закона. Следовательно, для данного примера

P(|X| < 3) = Ф1(1)  Ф1(5) = Ф(1)  Ф(5) = Ф(1) + Ф(5) =

= 0,3413 + 0,5 = 0,8413.