
- •Тема 13. Многомерная случайная величина (общие сведения)
- •1. Многомерная случайная величина
- •2. Характеристическая функция и её свойства
- •3. Примеры вычисления характеристических функций
- •3.1. Характеристическая функция биномиального закона.
- •3.2. Характеристическая функция закона Пуассона.
- •3.3. Характеристическая функция геометрического закона.
- •Тема14. Функции случайных величин
- •1. Функция одного случайного аргумента
- •2. Функция двух случайных аргументов
- •Тема 15. Распределение функций нормальных
- •2. Распределение Стьюдента
- •3. Распределение Фишера – Снедекора (распределение)
Тема 15. Распределение функций нормальных
случайных величин
Рассмотрим распределение некоторых случайных величин, представленные функцией нормально распределённых с.в., часто используемые в математической статистике.
1. Распределение
«
хи-квадрат или
распределения Пирсона»
Пусть
независимые случайные величины,
распределённые по нормальному закону,
при этом предполагается, что математическое
ожидание и дисперсия каждого из них
равны:
.
Распределением
с
степенями свободы называется
распределение суммы
Плотность вероятности с.в.зависит только от числа слагаемых
.
Например, если
,
то
где
а плотность распределения равна
Плотность вероятности с.в.при
определяется равенствами
(1)
где
гамма
- функция Эйлера,
,
в частности,
С возрастанием числа
-
степени свободы распределение
приближается
к нормальному закону распределения
(при
распределение
практически
не отличается от нормального распределения),
причём выполняются равенства:
(2)
На практике, как правило, используют
не плотность вероятности, а квантили
(Т.8.) распределения
.
Квантилю распределения,
соответствующей уровню значимости
,
называется такое значение,
при
котором выполняется равенство
(3)
.
С геометрической точки зрения нахождение
квантили
заключается
в выборе такого значения
,
чтобы площадь заштрихованной области
на рис.56 фигуры была равна
.
x
Рис. 56 стр 159 Письмен…
Значения квантилей приводятся в специальных таблицах- приложениях (Письмен…стр.286, приложение 3.).
Для стандартного нормального распределения
квантили уровня
обозначаются через
при этом
является
решением интегрального уравнения
(4)
Следует заметить, что распределениеопределяется
одним параметром – числом степеней
свободы
и с увеличением числа степеней свободы
распределение медленно приближается
к нормальному закону. Распределение
так
же называют критерием согласия
Пирсона[с.м.книгу ТВ.и МС.
А. А. Белов, Баллод, …]. Оно позволяет
проверить статистических гипотез о
распределении вероятностей случайной
величины.
2. Распределение Стьюдента
Пусть
-
стандартная нормальная случайная
величина, независящая от
распределения,
а
независимая
от
случайная
величина, распределённая по закону
Распределением Стьюдента (или
распределением)
с
степенями свободы называется распределение
случайной величины
(5)
.
«Стьюдент-псевдоним английского статистика В. Госсета».
Плотность вероятности Стьюдента имеет вид
(6)
При
распределение Стьюдента приближается
(начиная уже с
почти
совпадает) к нормальному закону с
математическим ожиданием и дисперсией:
(7)
.
На практике используют квантили
распределения.
Это такое значение
что
(8)
С геометрической точки зрения задача
нахождение квантилей заключается в
выборе такого значения
,
чтобы площадь заштрихованной фигуры
на рис. 57 была равна
Рис.57,
сир 160.
Мы ещё вернёмся к этому распределению в разделе Математической статистики …