Шпаргалки / Шпаргалки (Бардушкин) / Шпаргалки в Word / Шпора8
.doc|
продолжение 37:
Замечание. Для независимых СВ линии регрессии Y на x и X на y параллельны координатным осям так как МО каждой из них не зависит от того, какое значение приняла другая. Линии регрессии могут быть параллельны координатным осям и для зависимых СВ, когда МО каждой из них зависит от того, какое значение приняла другая.
Так
как все моменты начальные и центральные
любых порядков представляют собой
МО, то можно говорить об условных
моментах. Например об условных
дисперсиях
38.Двумерные нормальные распределения. Опр.
Нормальным
законом распределения на плоскости
называется распределение вероятностей
двумерной СВ
Итак
нормальный закон на плоскости
определяется 5-ю параметрами:
Убедимся в том, что если компоненты X и Y не коррелированны, то они тогда и не зависимы.
Замечание: Для нормально распределенных компонент двумерной СВ понятие независимости и некоррелированности равносильны. Найдем условные законы распределения СВ X и Y воспользовавшись формулами.
Как легко видеть, каждый из условных законов распределения является также нормальных с условным МО и условной дисперсией вычисляемым по формуле:
Замечание. Из двух формул для условного МО видно, что для системы нормально распределенных X и Y, линии регрессии Y на x и X на y представляют собой прямые линии, то есть регрессия всегда линейна. В геометрической интерпретации график линейной формулы плотности представляет собой холмообразную поверхность.
Сечение
поверхности
продолжение 40:
Так как производная интеграла по переменной z равна значению подынтегральной функции от верхнего предела умноженную на производную по z от верхнего предела , минус значение подынтегральной функции от нижнего предела на производную по z от нижнего предела.
|
39. Закон распределения функции одного случайного аргумента. для СВДТ:
Пусть
теперь СВ X
– непрерывна и функция
Найдем
закон распределения СВ Y,
но при этом ограничимся случаем, когда
функция
1)
2)
Дифференцируя
Пример 1
СВ
Х
распределена непрерывно с функцией
плотности
Пусть
продолжение 39:
Найти
Пример2.
СВ
Итак
в результате линейного преобразования
нормально распределенной СВ Х,
получается СВ Y
распределенная по нормальному закону
с параметрами
|
40.Функции от многомерных СВ. Формула композиции. Функция от многомерной СВ определяется точно также, как и функция от одномерной СВ. Мы рассмотрим это понятие на примере двумерной СВ.
Пусть
на вероятностном пространстве (,
A,
P),
задана двумерная СВ (X,
Y).
Предположим, что у нас имеется
измеренная числовая функция
СВ
а)
Функция
Чтобы
построить ряд распределения СВ
1)
Исключить все те значения
2)
Объединить в один столбец все одинаковые
значения
Пример
Рассмотрим
СВ –суммарное
число успехов в двух независимых
опытах с одной и той же вероятностью
p
в каждом отдельном опыте. Тогда
Поскольку
б)
В случае когда СВ (X,
Y)
непрерывного типа с плотностью
Область
интегрирования здесь состоит из всех
точек (x,
y)
для которых
Особо
важным для практики представляется
случай, когда X
и Y
– независимые
СВ, а функция Z=X
+ Y,
тогда
Получается так называемая формула композиции:
Интеграл (*) вычисляется, как повторный, поэтому
Дифференцируя по z получаем
– формулы композиции (свертки). С помощью этих формул легко выражаются формулы плотности и функции распределения суммы независимых СВ.
Пример
Пусть X
и Y
– независимы.
Получить функцию распределения и функцию плотности суммы X + Y.
37. Условное МО . Регрессия. Опр. Условным математическим ожиданием одной из СВ входящих в систему (X; Y) называется ее МО вычисленное при условии, что другая СВ приняла определенное значение. Замечание. То есть МО найденное на основе условного закона распределения.
Если СВ
Если СВ X и Y непрерывные, то
Опр:
Графики этих зависимостей от x и от y называются линиями регрессии или кривыми регрессии.
Пример:
Построить линии регрессии Y на x и X на y.
|















