- •А.Б. Токарев
- •Оглавление
- •Введение
- •Вероятностные методы исследования случайных событий
- •Основные характеристики случайных событий
- •Алгебраический метод расчета вероятности событий
- •Основы комбинаторики
- •Геометрический метод расчета вероятности событий
- •Классификация событий
- •Расчет вероятности сложных событий
- •Понятие сложного события
- •Расчет вероятности пересечения (логического произведения) событий
- •Расчет вероятности объединения (логической суммы) событий
- •Примеры расчетов вероятностей сложных событий
- •Расчет вероятностей для последовательности независимых испытаний
- •Независимые испытания с несколькими исходами
- •Расчеты для продолжительных серий испытаний
- •Потоки событий и закон распределения Пуассона
- •Формула полной вероятности. Теорема о гипотезах
- •Вероятностное описание случайных величин
- •Случайные величины и их классификация
- •Понятие закона распределения случайной величины
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Типовые законы распределения дискретных случайных величин
- •Равномерное распределение дсв
- •Геометрическое распределение дсв
- •Биномиальное, пуассоновское и гипергеометрическое распределения
- •Функция распределения вероятностей св
- •Плотность вероятности случайной величины
- •Типовые законы распределения непрерывных случайных величин
- •Равномерное распределение нсв
- •Нормальное (гауссовское) распределение
- •Распределение Релея
- •Распределение Коши
- •Показательное распределение
- •Распределение арксинуса
- •Распределение константы
- •Пример и особенности распределения смешанных случайных величин
- •Примеры исследования вероятностных характеристик случайных величин
- •Интегральная формула полной вероятности
- •Числовые характеристики случайных величин
- •Начальные моменты распределения и математическое ожидание случайной величины
- •Центральные моменты распределения и дисперсия св
- •Прочие числовые характеристики св
- •Расчет числовых моментов нормального распределения
- •Примеры расчета числовых характеристик типовых распределений непрерывных случайных величин
- •Свойства равномерного распределения
- •Числовые характеристики распределения Релея
- •Числовые характеристики распределения Коши
- •Характеристики показательного распределения
- •Гамма распределение
- •Производящие функции и их применение для расчета числовых характеристик дискретных случайных величин
- •Понятие и свойства производящих функций
- •Характеристики биномиального распределения
- •Характеристики геометрического распределения
- •Свойства распределения Пуассона
- •Примеры исследования числовых характеристик случайных величин
- •Функциональное преобразование случайных величин
- •Преобразование дискретных случайных величин
- •Преобразование непрерывных случайных величин
- •Базовый случай
- •Анализ функционального преобразования при бесконечнозначной обратной функции
- •Расчет числовых характеристик случайных величин на выходе нелинейного преобразователя
- •Примеры анализа функциональных преобразований случайных величин
- •Для математического ожидания имеем
- •Формирование случайных величин с заданным законом распределения
- •Системы случайных величин
- •Понятие системы случайных величин (многомерной случайной величины)
- •Вероятностное описание систем дискретных св
- •Функция распределения системы случайных величин
- •Плотность распределения вероятностей системы св
- •Зависимость случайных величин и условные законы распределения составляющих системы св
- •Числовые характеристики системы двух св
- •Определения и общие свойства моментов распределения системы св
- •Корреляционные характеристики случайных величин
- •Условные числовые характеристики случайных величин
- •Двумерный нормальный закон распределения
- •Приложение 1. Дельта-функция Дирака
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
- •Библиографический список
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
Понятие закона распределения случайной величины
Друг от друга случайные величины отличаются не только множеством своих возможных значений, но и распределением вероятностей практического наблюдения этих значений.
Правило, определяющее вероятности принятия случайной величиной её возможных значений, называют еёзаконом распределения. Конкретных форм (способов) представления подобного правила может быть очень много; закон распределения может быть задан текстовым описанием, формулой, таблицей, рисунком и т.п. Выбор способа записи закона распределения определяется типом (особенностями поведения) СВ, а также решаемой задачей. Наиболее употребительные варианты записи закона распределения и взаимосвязь между ними будут представлены в следующих 3 подразделах пособия.
Ряд распределения дискретной случайной величины
Ряд распределения– это табличная форма представления закона распределения, используемая для описания свойств дискретных случайных величин (ДСВ). Таблица, образующая ряд распределения, состоит из 2 строк, в первой из которойв порядке возрастанияперечисляются возможные значения ДСВ, а во второй – приведены вероятности наблюдения каждого из этих значений.
Таблица
Общий вид ряда распределения случайной величины
|
xi |
x1 |
x2 |
x3 |
… |
xn |
|
pi |
p1 |
p2 |
p3 |
… |
pn |
Предполагается, что верхняя строчка таблицы должна включать в себя все возможные значения СВ (при бесконечном их количестве после нескольких начальных элементов в таблице указывают способ расчета (предсказания) последующих значений).
Соответственно, набор событий Ai = { = xi }, рассматриваемый для всех возможных значений случайной величины (для всехi), обязательно образует полную группу событий, и для величинpi = P{ = xi }, заполняющих нижнюю строку ряда распределения, справедливы соотношения
|
|
(3.0) |
Нижнюю строчку в ( 3 .0) называют свойством нормировкиряда распределения.
Пример 1: Из набора костяшек для домино случайным образом выбирается одна кость. Величина равна абсолютной величине разности значений на разных половинках этой кости. Необходимо построить ряд распределения СВ .
Решение:Наименьшим значением СВ является нулевое, наблюдаемое при выборе «дубля». В набор входит 7 дублей, поэтому вероятность подобного выбора среди 28 костяшек набора составляет P{= 0}= 7 / 28.Ровно на единицу отличаются значения на костяшках “0-1”, “1-2”, “2-3”, “3-4”, “4-5” и “5-6”, таким образом P{= 1}= 6 / 28. Отличие на 2 наблюдается для 5 костяшек, на 3 – для 4, на 4 – для 3, на 5 – для 2. Наконец, наибольшая разница, порождающая значение = 6, соответствует выбору костяшки “0-6” и наблюдается с вероятностью P{= 6}= 1 / 28. Как следствие, ряд распределения исследуемой величины приобретает вид
|
xi |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
pi |
7/28 |
6/28 |
5/28 |
4/28 |
3/28 |
2/28 |
1/28 |
Суммируя вероятности, составляющие нижний ряд приведенной таблицы, нетрудно заметить, что свойство нормировки для неё выполняется.

