
- •1. События, частота и вероятность
- •2. Классификация событий
- •3. Классический способ нахождения вероятности
- •1. Элементы комбинаторики и вычисление вероятности событий
- •2. Геометрические вероятности
- •4. Теорема сложения вероятностей событий
- •5. Формула полной вероятности
- •1. Формула Бернулли
- •1. Закон распределения дискретной случайной величины
- •1. Функция распределения непрерывной и дискретной случайной величины
- •2. Свойства функции распределения
- •3. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •4. Свойства плотности вероятности
- •1. Равномерное распределение
- •2. Нормальное распределение
- •1. Математическое ожидание. Дискретные случайные величины
- •3. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение случайной величины
- •4. Свойства дисперсии
- •Математичечская статистика
- •1. Генеральная и выборочная совокупность данных
- •2. Статистическое распределение выборки. Выборочный ряд, полигон, гистограмма и комулянта выборки.
- •1. Точечные оценки.
- •1. Простые и сложные статистические гипотезы.
- •2. Проверка статистических гипотез
1. Функция распределения непрерывной и дискретной случайной величины
Начнём с определения.
Определение. Непрерывной случайной величиной называется переменная, которая может принимать случайным образом любые значения в некотором интервале числовой оси.
Обозначение. Обозначать непрерывные случайные величины будем латинскими буквами , , ,...
_______________
Пример. Пусть между двумя населёнными пунктами и протянута телефонная линия, расстояние между ними равно . Тогда точку возможного обрыва линии будем характеризовать случайной величиной , которая принимает значения на интервале от нуля до .
Тогда точка обрыва,
точка
(то есть случайная величина
примет значение
),
не может являться вероятностной
характеристикой произошедшего обрыва:
вероятность
.
На самом деле, по геометрической
вероятности:
,
где
- длина точки
,
- расстояние
между пунктами
и
.
Но
!
Как охарактеризовать с вероятностной
точки зрения линию обрыва?
Непрерывную случайную величину характеризуют с помощью функции распределения.
Функцией
распределения
случайной величины
называется функция
,
выражающая для каждого числа
вероятность того, что случайная величина
примет какое-либо значение, меньшее
числа
:
.
Функция
распределения определена для всех
:
,
а значения
принимает на отрезке
,
т.к. вероятность любого события находится
именно в этих пределах.
Функцией распределения можно характеризовать (в равной степени) и дискретные случайные величины.
_______________
Пример. Пусть - число попаданий в цель при четырех выстрелах, если вероятность попадания при одном выстреле равна (пример из предыдущей лекции). Найти и изобразить функцию распределения этой случайной величины .
Решение. В предыдущей лекции мы нашли, что закон распределения имеет вид:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Найдём функцию
распределения
.
При значении
функция
,
т.к. событие
можно составить из пяти несовместных
событий:
,
,
,
,
,
вероятности
которых в сумме дают
.
И это справедливо для всех
,
таких, что
.
Поэтому
при значении
.
Но как только
принимает значение
,
сразу из перечисленного выше множества
событий исключается событие
(т.к.
). Поэтому:
.
И
так будет для всех
,
таких что
.
Поэтому
для всех
,
таких что
.
И так далее.… До
значения
,
которому не соответствует ни одно из
событий
(т.е. переменная
принимает значения от
до
с шагом равным
).
Поэтому для всех значений
,
таких, что
,
значение функции распределения равно
.
Итак, для рассматриваемой здесь случайной величины функция распределения имеет вид:
Графиком
функции распределения
является «набор из горизонтальной линии
и горизонтальных стрелок» рис. 6.1, которые
говорят о том, что предел справа у функции
не достигается в пяти случаях:
Рис. 6.1. Функция распределения дискретной случайной величины.