3.4 Непрерывные случайные величины

Подпункты этого параграфа:

• Примеры абсолютно непрерывных распределений

Определение 3.6 Случайную величину назовем непрерывной, если ее функция распределения непрерывна.

Легко видеть (см. Замечание 3.4), что случайная величина непрерывна тогда и только тогда, когда при всех .

Важный класс непрерывных случайных величин -- абсолютно непрерывные случайные величины. Это случайные величины, распределение которых имеет плотность.

Определение 3.7 Случайная величина называется абсолютно непрерывной, если существует функция такая, что

1. ,

2. ,

3. имеет место равенство:

Функция , обладающая вышеперечисленными свойствами, называется плотностью распределения случайной величины .

Следствие 3.1 Если -- абсолютно непрерывная случайная величина, то

Наглядный смысл плотности можно проиллюстрировать следующим рисунком.

Замечание 3.5 Если плотность непрерывна в точке , то из Следствия 3.1 вытекает следующее представление:

Следствие 3.2 Если -- точка непрерывности функции , то

Примеры абсолютно непрерывных распределений

1) Равномерное распределение в отрезке

2) Показательное распределение с параметром

Показательное распределение называют также экспоненциальным.

3) Нормальное (или гауссовское) распределение , , :

Стандартное нормальное распределение -- :

Упражнение 3.4 Найти функцию распределения и построить ее график для примеров 1) и 2).

Упражнение 3.5 Проверить, что

Упражнение 3.6 Пусть -- . Показать, что -- , если .

Упражнение 3.7 Показать, что если имеет нормальное распределение, а , , то случайная величина также распределена нормально.

3.5 Математическое ожидание и дисперсия абсолютно непрерывной случайной величины

Определение 3.8 Математическим ожиданием случайной величины с плотностью назовем число

(17)

По определению математическое ожидание существует тогда и только тогда, когда интеграл сходится абсолютно.

Формула (17) аналогична формуле (7) для дискретных случайных величин.

Предложение 3.2 (Без доказательства.) Пусть -- некоторая функция. Имеет место формула

Математическое ожидание существует тогда и только тогда, когда этот интеграл сходится абсолютно.

В частности, Теперь понятно, как вычислять дисперсию .

Упражнение 3.8 Вычислить математическое ожидание и дисперсию равномерного и показательного распределений (см. определения в 3.4).

Упражнение 3.9 Доказать, что для случайной величины , распределенной по нормальному закону ,

Указание: при доказательстве целесообразно вначале воспользоваться результатом Упражнения 3.6 и свести задачу к проверке того, что для случайной величины со стандартным нормальным распределением

При проверке этого факта удобно применить результат Упражнения 3.5.