Скачиваний:
56
Добавлен:
17.04.2013
Размер:
373.25 Кб
Скачать

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 , если

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 плоскостями параллельными плоскости XOY представляют собой эллипсы.

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:

X

x1

x2

xn

P

p1

p2

pn

Y

y1

ym

P

1

X

–2

–1

0

1

2

P

0,1

0,15

0,3

0,05

0,4

Y

–8

–1

0

1

8

P

0,1

0,15

0,3

0,05

0,4

2

X

–2

–1

0

1

2

P

0,1

0,15

0,3

0,05

0,4

Y

0

1

4

P

0,3

0,2

0,5

Пусть теперь СВ X – непрерывна и функция – функция плотности.

Найдем закон распределения СВ Y, но при этом ограничимся случаем, когда функция строго монотонна, непрерывна и дифференцируема в интервале (a, b) всех возможных значений СВ X.

СВ Y будет определяться по формуле .

монотонно возрастает на (a, b).

– функция обратная к функции .

.

1) – монотонно возрастает

2) – монотонно убывает на (a; b)

Дифференцируя по y, получим

Пример 1

СВ Х распределена непрерывно с функцией плотности .

Пусть .

продолжение 39:

Найти – ?

(*)

Пример2. СВ . Пусть . Выяснить, как выглядит функция плотности и какому закону она подчиняется.

.

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 числовых аргументов X и Y.

СВ , назовем функцией от двумерной СВ (X, Y).

а) Функция от двумерной дискретной СВ (X, Y) снова является дискретной СВ, принимающей значения с вероятностями .

Чтобы построить ряд распределения СВ надо:

1) Исключить все те значения , вероятность которых равна нулю;

2) Объединить в один столбец все одинаковые значения , приписав этому столбцу суммарную вероятность.

Пример

Рассмотрим СВ –суммарное число успехов в двух независимых опытах с одной и той же вероятностью p в каждом отдельном опыте. Тогда , где – количество успехов в первом опыте, а – количество успехов во втором опыте, а .

Поскольку и принимают только два значения 0 или 1, тогда : :

0

1

2

P

q2

2pq

p2

б) В случае когда СВ (X, Y) непрерывного типа с плотностью , функция распределения будет определяться формулой

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:

- ф-я плотности композиции от х.

- ф-я плотности композиции от у.

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. – функция распределения Х, а Y имеет плотность

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 дискретные, то

Если СВ X и Y непрерывные, то

Опр: называется регрессией Y на x.

называется регрессией X на y.

Графики этих зависимостей от x и от y называются линиями регрессии или кривыми регрессии.

Пример:

Y

X

0

2

5

Pi

1

0,1

0

0,2

0,3

2

0

0,3

0

0,3

4

0,1

0,3

0

0,4

Pj

0,2

0,6

0,2

Построить линии регрессии Y на x и X на y.

Соседние файлы в папке Шпаргалки в Word