
- •Функция распределения случайной величины и ее свойства.
- •28.Неравенство Маркова и Чебышева
- •29. Закон больших чисел « в форме» теоремы Чебышева.
- •Теорема Бернулли.
- •18.Математическое ожидание дискретной и непрерывной случайной величины и их свойства.
- •Аксиоматическое определение вероятности. Геометрическое определение вероятности.
- •15. Плотность распределения вероятностей и ее свойства.
- •14. Дискретные случайные величины.
- •16. Функция одной случайной величины.
- •17. Случайный вектор. Система случайных величин.
16. Функция одной случайной величины.
При решении задач, связанных с оценкой точности работы различных автоматических систем, точности производства отдельных элементов систем и др., часто приходится рассматривать функции одной или нескольких случайных величин. Такие функции также являются случайными величинами. Поэтому при решении задач необходимо знать законы распределения фигурирующих в задаче случайных величин. При этом обычно известны закон распределения системы случайных аргументов и функциональная зависимость.
Таким образом, возникает задача, которую можно сформулировать так.
Дана система
случайных величин
,
закон распределения которой известен.
Рассматривается некоторая случайная
величина Y как функция данных случайных
величин:
Требуется определить
закон распределения случайной величины
,
зная вид функций (6.1) и закон совместного
распределения ее аргументов.
Рассмотрим задачу о законе распределения функции одного случайного аргумента
Пусть
—
дискретная случайная величина, имеющая
ряд распределения
Тогда
также
дискретная случайная величина с
возможными значениями
.
Если все значения
различны,
то для каждого
события
и
тождественны.
Следовательно,
и искомый ряд распределения имеет вид
Если же среди чисел
есть
одинаковые, то каждой группе одинаковых
значений
нужно
отвести в таблице один столбец и
соответствующие вероятности сложить.
Для непрерывных
случайных величин задача ставится так:
зная плотность распределения
случайной
величины
,
найти плотность распределения
случайной
величины
.
При решении поставленной задачи
рассмотрим два случая.
Предположим
сначала, что функция
является
монотонно возрастающей, непрерывной и
дифференцируемой на интервале
,
на котором лежат все возможные значения
величины
.
Тогда обратная функция
существует,
при этом являясь также монотонно
возрастающей, непрерывной и дифференцируемой.
В этом случае получаем
17. Случайный вектор. Система случайных величин.
Пусть на одном и
том же вероятностном пространстве (
, F, P)
задано n
случайных величин
,
,
…,
.
Совокупность случайных величин
называется
многомерной
(n-мерной)
случайной
величиной,
или (n-мерным)
случайным вектором
Рассмотренные выше случайные величины были одномерными, т.е. определялись одним числом, однако, существуют также случайные величины, которые определяются двумя, тремя и т.д. числами. Такие случайные величины называются двумерными, трехмерными и т.д.
В зависимости от типа, входящих в систему случайных величин, системы могут быть дискретными, непрерывными или смешанными, если в систему входят различные типы случайных величин.
Более подробно рассмотрим системы двух случайных величин.
Определение. Законом распределения системы случайных величин называется соотношение, устанавливающее связь между областями возможных значений системы случайных величин и вероятностями появления системы в этих областях.
Определение. Функцией распределения системы двух случайных величин называется функция двух аргументов F(x, y), равная вероятности совместного выполнения двух неравенств X<x, Y<y.
Отметим следующие свойства функции распределения системы двух случайных величин:
Если один из аргументов стремится к плюс бесконечности, то функция распределения системы стремится к функции распределения одной случайной величины, соответствующей другому аргументу.
Если оба аргумента стремятся к бесконечности, то функция распределения системы стремится к единице.
При стремлении одного или обоих аргументов к минус бесконечности функция распределения стремится к нулю.
Функция распределения является неубывающей функцией по каждому аргументу.