- •Бийский технологический институт (филиал)
- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Введение
- •События. Классификация событий. Классическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Геометрическая вероятность
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •4. Операции над событиями. Соотношения между событиями
- •5.Теорема сложения вероятностей
- •6. Теорема умножения вероятностей
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •7. Формула полной вероятности
- •8. Теорема гипотез (формула Бейеса)
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •9. Повторение опытов. Формула Бернулли
- •10. Локальная формула Муавра-Лапласа. Формула Пуассона
- •11. Интегральная формула Муавра-Лапласа. Вероятность отклонения частоты события от его вероятности в n независимых испытаниях
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •12. Понятие случайной величины. Ряд распределения. Многоугольник распределения
- •13. Функция распределения. Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •14. Плотность распределения
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •15. Числовые характеристики случайных величин. Математическое ожидание и его свойства
- •Свойства математического ожидания
- •16. Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение
- •17. Моменты распределения случайной величины
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •18. Типы распределений дискретных случайных величин
- •Биномиальное распределение
- •18.2 Гипергеометрическое распределение
- •18.3 Геометрическое распределение
- •4. Распределение Пуассона
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •19. Типы распределений непрерывных случайных величин
- •19.1 Равномерное распределение
- •19.2 Показательное распределение
- •20. Нормальный закон распределения
- •21. Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в заданный интервал. Правило трёх сигма
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •22. Понятие системы случайных величин
- •23. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины
- •Контрольные вопросы
- •24. Функция распределения двух случайных величин. Вероятность попадания случайной величины в полуполосу и прямоугольник
- •25. Плотность распределения системы двух случайных величин. Законы распределения отдельных величин, входящих в систему
- •26. Условные законы распределения
- •Контрольные вопросы
- •27. Зависимые и независимые случайные величины
- •28. Числовые характеристики составляющих системы двух случайных величин. Условное математическое ожидание
- •29. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции
- •30. Коррелированность и зависимость случайных величин
- •Если величины независимы, то они некоррелированы.
- •31. Линейная регрессия. Прямые линии среднеквадратической регрессии
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •32. Закон больших чисел
- •33. Центральная предельная теорема
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •Математическая статистика
- •34. Понятие о выборочном методе. Генеральная и выборочная совокупность
- •35. Статистические данные и их представление
- •36. Статистические аналоги теоретических законов распределения
- •36.1 Эмпирическая функция распределения
- •36.2 Полигон и гистограмма
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •37. Точечное оценивание параметров распределения
- •38. Свойства статистических оценок
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •39. Интервальное оценивание параметров распределения
- •40. Интервальное оценивание параметров нормального распределения
- •40.1 Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии
- •40.2 Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при неизвестной дисперсии
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •41. Статистические гипотезы
- •42. Критерии проверки гипотез
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •43.Критерий согласия Пирсона «Хи-квадрат» ( )
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •44. Элементы теории корреляции. Задачи корреляционного анализа
- •45. Выбор формы зависимости между переменными. Метод наименьших квадратов
- •Контрольные вопросы
- •46. Коэффициент корреляции и проверка его значимости. Линейная регрессия и прогноз
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные задания
- •Литература
- •Глоссарий
26. Условные законы распределения
Как было показано выше, зная закон распределения системы (заданный в виде функции распределения или плотности распределения), можно найти законы распределения составляющих системы. Обратную задачу в общем случае решить нельзя, т.е. зная законы распределения составляющих, невозможно найти закон распределения системы в целом. Причина этого кроется в следующем. Для того чтобы исчерпывающим образом охарактеризовать систему, недостаточно знать распределение каждой из величин, входящих в систему; нужно еще знать зависимость между величинами, входящими в систему. Эта зависимость может быть охарактеризована с помощью условных законов распределения.
Рассмотрим систему дискретных случайных величин Х и Y. Используя теорему умножения вероятностей зависимых событий, выразим вероятность того, что составляющая Х примет значение хi, а Y – значение yj:
Р(хi, yj) = Р(хi)Р(yj|xi).
Аналогично
Р(yj, xi) = Р(yj)Р(xi|yj).
Отсюда можно выразить Р(yj|xi) и Р(xi|yj):
Р(yj|xi)= Р(хi, yj)/ Р(хi),
Р(xi|yj)= Р(yj, xi)/ Р(yj).
Задача. Найти условный закон распределения составляющей Х при условии, что составляющая Y приняла значение у = 2.
Х У |
1 |
2 |
3 |
4 |
2 |
0,1 |
0,05 |
0,2 |
0,05 |
4 |
0,2 |
0,15 |
0,1 |
0,15 |
Решение.
Безусловный закон распределения Х имеет вид:
-
Х
2
4
Р
0,4
0,6
Найдем Р(У=2) = 0,05 + 0,15 = 0,2.
После того, как составляющая Y приняла значение 2, закон распределения Х представляется так:
-
Х
2
4
Р
0,05:0,2=0,25
0,15:0,2=0,75
Как видно, результаты заметно отличаются.
Теперь рассмотрим непрерывную систему случайных величин (Х, Y). Аналогично случаю дискретного распределения системы можно показать, что
,
,
где , - плотности распределения составляющих Х и Y соответственно, а и - условные плотности распределения Y и Х, вычисленные при условии, что другая величина приняла заданное значение.
Т.о., плотность распределения системы двух величин равна плотности распределения одной из величин, входящих в систему, умноженной на условную плотность распределения другой величины, вычисленную при условии, что первая величина приняла заданное значение.
Указанные выше формулы часто называют теоремой умножения законов распределения. Эта теорема в схеме случайных величин аналогична теореме умножения вероятностей в схеме событий.
Разрешив формулы относительно и , получим выражения условных законов распределения через безусловные:
,
,
а применив формулы и , получим
, .
Задача. Случайная величина (Х, Y) равномерно распределена внутри эллипса . Найти безусловные и условные плотности распределения составляющих.
Решение. В данном случае (с = const) внутри эллипса, вне эллипса . Константу с найдем, воспользовавшись характеристическим свойством двумерной плотности вероятности , из уравнения
или
где D – данный эллипс.
Известно, что , где – площадь области D. В данном случае . Подставляя это значение в последнее уравнение, выражаем с: . Таким образом, плотность совместного распределения Х и Y имеет вид: .
Безусловные плотности распределения составляющих Х и Y найдем, взяв интегралы по переменным у и х соответственно:
Теперь выразим условные плотности распределения составляющих Х и Y:
,
.