- •Елементи теорії ймовірностей
- •§1. Означення ймовірності
- •Простіші властивості ймовірності
- •Класичне означення ймовірності
- •VII. Геометрична ймовірність.
- •VIII. Умовна ймовірність. Формула Байєса.
- •§2. Послідовності незалежних випробувань
- •I. Послідовність незалежних випробувань.
- •II. Схема Бернуллі
- •Iіi. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- •§3. Випадкові величини
- •II. Дискретна випадкова величина
- •III. Неперервна випадкова величина
- •§4. Нормальний розподіл та його властивості
- •§5. Кореляція
- •V. Кореляційний момент:
- •Vі. Коефіцієнт кореляції
- •Vіі. Лінійна регресія -
- •Елементи математичної статистики
- •§1 Вибірка та її характеристики
- •Варіаційний ряд.
- •Емпірична (вибіркова) функція розподілу
- •Полігон частот
- •Гістограма
- •§2 Задача перевірки статистичних гіпотез
- •Гіпотеза про параметри нормального розподілу : .
- •Гіпотеза про параметри нормального розподілу : .
- •Гіпотеза про закон розподілу. Критерій Колмогорова.
- •§3. Довірчі інтервали
- •§4. Вибіркова кореляція
- •§5. Значущість вибіркового коефіцієнту кореляції
- •§6. Критерій , як критерій незалежності ознак
§3. Випадкові величини
І. Випадкова величина
Випадковою величиною називається будь-яка функція, визначена на ймовірнісному просторі:
.
Будемо розглядати:
а) дискретні,
б) неперервні випадкові величини.
Основною
характеристикою випадкової величини
є функція
розподілу випадкової величини
.
Імовірність
потрапляння значень випадкової величини
у проміжок
:
а) За властивостями ймовірності
![]()
б) Звідси
![]()
.
Остаточно
.
II. Дискретна випадкова величина
-
Дискретною випадковою величиною (д.в.в.) називається випадкова величина, що приймає або скінчену кількість значень або послідовність значень:
![]()
або
![]()
-
Закон розподілу д.в.в. вказує, з якими ймовірностями
випадкова величина приймає власні
значення
:
.
Задається
або таблицею:
|
|
|
|
… |
|
|
|
|
|
… |
|
де
,
або формулою, наприклад:
а)
кількість успіхів
у
випробуваннях
схеми Бернуллі є випадковою величиною,
що має так званий біноміальний
розподіл:
,
.
Тобто
значення величини
,
а ймовірності, з якими
величина
приймає ці значення, обчислюються, як
.
б)
Гіпергеометричний розподіл – це
розподіл випадкової величини
,
яка розглядалася у прикладі 1 п.VI
§ 1.
Для неї
,
.
Графічно
д.в.в. можна представити за допомогою
полігона
розподілу. Це
з’єднані відрізками точки з координатами
.
-
Функція розподілу дискретної випадкової величини обчислюється, як
та
має наступні властивості:
1)
;
2);
3)
;
4)
зростає на
;
5)
є ступінчатою функцією, яка приймає
сталі значення на кожному півінтервалі
та збільшується на величину
під час переходу через точку
.
-
Математичне сподівання д.в.в.
-
Дисперсія д.в.в.
або
.
Дійсно,




.
-
Середнє квадратичне відхилення д.в.в.

-
Властивості мат. сподівання та дисперсії: а)
,
б)
в)
г)
,
д)
е)
-
Величина

називається центрованою та нормованою випадковою величиною. З властивостей 7 випливає, що

Приклади. 1) Біноміальний розподіл.
Оскільки
,
а


,
то

за
формулою бінома Ньютона. Таким чином,
.
Аналогічно можна обчислити дисперсію
.
Зауваження. 1. Як бачимо, величина
,
яка зустрічається у формулах Муавра-Лапласа, є центрованою та нормованою випадковою величиною, що має біноміальний розподіл.
2. Найбільш
імовірна кількість успіхів
у
схемі Бернуллі є цілим числом, що лежить
поряд з
.
Зазвичай користуються нерівністю
![]()
2) Розподіл
Пуассона з параметром
:
Закон розподілу
,
![]()
Зрозуміло, що


в силу
відомого розвинення експоненти в ряд
Тейлора
.
Таким
чином,
.
Аналогічно можна обчислити дисперсію
.
3) Закон розподілу д.в.в. задано таблицею
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
|
0,2 |
0,4 |
0,3 |
0,1 |
Побудувати
полігон розподілу, графік функції
розподілу, обчислити математичне
сподівання та дисперсію (двома способами)
д.в.в., знайти ймовірності потрапляння
величини у проміжки
та
.
Полігон розподілу:

Графік функції розподілу:

Математичне сподівання та дисперсія:
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
Σ |
Примітка |
|
|
0,2 |
0,4 |
0,3 |
0,1 |
1 |
|
|
|
0,2 |
0,8 |
0,9 |
0,4 |
2,3 |
|
|
|
-1,3 |
-0,3 |
0,7 |
1,7 |
|
|
|
|
1,69 |
0,09 |
0,49 |
2,89 |
|
|
|
|
0,338 |
0,036 |
0,147 |
0,289 |
0,81 |
|
|
|
1 |
4 |
9 |
16 |
|
|
|
|
0,2 |
1,6 |
2,7 |
1,6 |
6,1 |
|
|
|
|
|
|
|
5,29 |
|
|
|
|
|
|
|
0,81 |
|
Як бачимо, обчислення дисперсії двома способами дало однакові результати,
що свідчить про велику ймовірність відсутності помилок обчислення. Маємо
![]()
.
Середнє квадратичне відхилення
.
Імовірність
потрапляння у проміжок
.
За графіком функції розподілу
= 0,9 - 0,2
= 0,7.
Імовірність
потрапляння у проміжок
.
За таблицею розподілу
0,4 + 0,3 +
0,1 = 0,8.
