
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Определение и классификация случайных величин
- •Закон распределения дискретной случайной величины
- •Функция распределения случайной величины и ее свойства
- •Плотность вероятности
- •Функция от случайной величины
- •Понятие о системе случайных величин. Сумма и произведение случайных величин
- •Числовые характеристики случайных величин
- •Математическое ожидание случайных величин
- •Дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Ковариация и коэффициент корреляции
- •Мода и медиана случайных величин
- •Некоторые важные законы распределения случайных величин
- •Биномиальный закон распределения
- •Распределение Пуассона
- •Равномерное распределение
- •Нормальное распределение
- •Закон больших чисел
Функция от случайной величины
Пусть с некоторым случайным экспериментом связана с.в. Х и задана некоторая (произвольная) числовая функция у=f(x), область определения которой содержит все возможные значения с.в. Х. Образуем новую с.в. Y, связанную с тем же экспериментом и действующую по правилу: если в результате случайного эксперимента с.в. Х приняла значение х, то с.в. Y принимает значение у=f(x). Определенная таким образом с.в. Y называется функцией от с.в. Х и обозначатся f(X), т.е. Y=f(X).
Пример. Месячная зарплата сотрудника фирмы составляет 1% от месячной прибыли фирмы. Пусть с.в. Х – прибыль фирмы за месяц, а с.в. Y – зарплата сотрудника за этот же месяц. Ясно, что с.в. Y есть функция от с.в. Х: Y=0.01∙ Х. Случайная величина Y образована из с.в. Х и функции у=0.01х .
Рассмотрим вопрос о построении закона распределения с.в. Y=f(X) по известному закону распределения дискретной с.в. Х и известной функции у=f(x). Пусть д.с.в. Х принимает значения { х1, х2, … , xn } с вероятностями {p1, p2, … , pn}, а потому имеет закон распределения следующего вида:
Х |
х1 |
х2 |
… |
xn |
Р |
p1 |
p2 |
… |
pn |
Тогда понятно, что д.с.в. Y=f(X) принимает значения { f(х1), f(х2), … , f(xn)} с теми же самыми вероятностями {p1, p2, … , pn}, а потому имеет закон распределения следующего вида:
Y=f(Х) |
f(х1) |
f(х2) |
… |
f(xn) |
Р |
p1 |
p2 |
… |
pn |
Отметим, что различным значениям с.в. Х могут соответствовать одинаковые значения с.в. Y , т.е. в верхней строчке этой таблицы могут оказаться равные числа. В этом случае соответствующее значение записывается в таблицу один раз, но вероятность этого значения получается как сумма соответствующих вероятностей одинаковых значений.
Пример. Найти закон распределения квадрата числа очков, выпавших на кубике.
Решение. Пусть с.в. Х – число очков на подброшенном кубике, тогда закон распределения этой с.в., как известно, имеет вид
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
Р |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
Случайная величина Y = X 2 и есть квадрат числа очков, выпавших на кубике. По приведенному правилу закон распределения:
Y=Х2 |
12 |
22 |
32 |
42 |
52 |
62 |
Р |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
Y |
1 |
4 |
9 |
16 |
25 |
36 |
Р |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
1/6 |
или
Пример. Случайная величина Х задана законом распределения
Х |
−2 |
0 |
3 |
Р |
0.3 |
0.6 |
0.1 |
Y |
0 |
−6 |
0 |
Р |
0.3 |
0.6 |
0.1 |
Решение. Применяя соответствующее правило, имеем
Учитывая наличие повторяющихся значений и выстраивая их в возрастающем порядке, окончательно получим
Y |
−6 |
0 |
Р |
0.6 |
0.4 |
Пример (задача об автосалоне). Ежедневные расходы в автосалоне на обслуживание и рекламу автомобилей составляет 50 у.е. . Прибыль от продажи одного автомобиля составляет 100 у.е. . Число продаж автомобилей за 1 день есть случайная величина Х с законом распределения
Х |
0 |
1 |
2 |
3 |
Р |
0.4 |
0.3 |
0.2 |
0.1 |
Найти закон распределения с.в. Y – ежедневной прибыли автосалона.
Решение. Ежедневная прибыль Y, очевидно, есть функция числа продаж автомобилей: Y=100 ∙X − 50 . По правилу составления закона распределения функции от случайной величины, получаем закон распределения с.в. Y:
Y |
−50 |
50 |
150 |
250 |
Р |
0.4 |
0.3 |
0.2 |
0.1 |