- •Ответы на вопросы.
- •1 Способ непосредственного подсчета вероятностей событий.
- •2 Статистический способ определения вероятностей событий.
- •3 Геометрический способ определения вероятностей событий.
- •4 Теорема сложения вероятностей для совместимых событий.
- •5 Теорема сложения вероятностей для несовместимых событий.
- •6 Зависимые и независимые события. Условные вероятности событий.
- •7 Теорема умножения вероятностей.
- •8 Формула полной вероятности.
- •9 Теорема гипотез (Формулы Бейеса).
- •10 Повторение испытаний. Формулы Бернулли.
- •11 Понятие случайной величины. Виды законов распределения.
- •12 Функция распределения случайной величины и ее свойства.
- •13 Плотность распределения случайной величины и ее свойства.
- •14 Вероятность попадания случайной величины на заданный участок.
- •15 Математическое ожидание случайной величины и ее свойства.
- •16 Дисперсия случайной величины и ее свойства. Среднее квадратичное отклонение.
- •17 Закон равномерной плотности.
- •18 Нормальный закон распределения.
- •19 Экспоненциальный закон распределения.
- •20 Вероятность попадания случайной величины на заданный участок.
- •21 Теорема Чебышева.
- •22 Теорема Бернулли.
- •23 Элементы математической статистики. Генеральная и выборочная совокупности. Статистическое распределение выборки.
- •24 Эмпирическая функция распределения, ее построение по опытным данным.
- •25 Гистограмма частот и относительных частот.
- •26 Статистические оценки параметров распределения. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки.
- •27 Интервальные оценки параметров распределения. Доверительный интервал.
- •28 Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при известном среднем квадратичном отклонении.
- •29 Интервальная оценка среднеквадратического отклонения нормального распределения.
- •30 Функция распределения системы случайных величин и ее свойства.
- •31 Плотность распределения системы случайных величин и ее свойства.
- •32 Законы распределения отдельных случайных величин, входящих в систему.
- •33 Условные законы распределения случайных величин.
- •34 Числовые характеристики системы двух дискретных случайных величин.
- •35 Числовые характеристики системы двух непрерывных случайных величин.
- •36 Условное математическое ожидание. Уравнение линии регрессии.
- •37 Корреляционный момент. Коэффициент корреляции.
- •38 Теорема сложения математических ожиданий.
- •39 Теорема сложения дисперсий.
- •40 Математическое ожидание линейной функции случайных аргументов.
- •44 Закон распределения суммы двух случайных величин.
- •45 Композиция одномерных нормальных законов.
- •46 Понятие о центральной предельной теореме.
- •47 Понятие о случайной функции.
- •48 Закон распределения случайной функции.
- •49 Математическое ожидание и дисперсия случайной функции.
- •50 Корреляционная функция случайного процесса и ее свойства. Нормированная корреляционная функция.
- •51 Определение характеристик случайной функции по опытным данным.
- •52 Сложение случайных функций.
- •53 Сложение случайной функции со случайной величиной.
- •54 Умножение случайной функции на неслучайную функцию.
- •55 Стационарная случайная функция и свойства ее характеристик.
30 Функция распределения системы случайных величин и ее свойства.
Функцией распределения системы двух случайных величин (X, Y) называется функция двух аргументов F(X, Y), равная вероятности совместного выполнения двух неравенств: X<x, Y<y, где x и y – действительные числа:
.
Функция распределения системы двух случайных величин геометрически представляет собой вероятность попадания случайной точки (X, Y) в бесконечный квадрант с вершиной (x, y), расположенный левее и ниже этой вершины (рис. 3.3).
Рисунок 3.3 Геометрическая интерпретация функции распределения системы двух случайных величин
Геометрическая интерпретация функции распределения двумерной
случайной величины позволяет наглядно иллюстрировать ее свойства:
а) если один или оба аргумента стремятся к минусу бесконечности, то функция распределения стремится к нулю, т. е.
;
б) если один из аргументов стремится к плюсу бесконечности, то функция распределения системы стремится к функции распределения одной случайной величины, соответствующей другому аргументу, т.е.
;
в) если оба аргумента стремятся к плюсу бесконечности, то функция распределения системы стремится к единице
;
г) функция распределения является неубывающей функцией по каждому аргументу, т.е.
если , то ;
если , то .
31 Плотность распределения системы случайных величин и ее свойства.
Закон распределения системы двух случайных дискретных величин может быть задан либо в виде графика, либо в виде таблицы с двумя входами, либо функцией распределения.
Для задания закона распределения системы двух случайных непрерывных величин на практике пользуются не функцией распределения, а плотностью распределения, так как она более удобна при вычислениях.
Здесь и далее будем предполагать, что функция распределения имеет всюду непрерывную частную производную.
Плотностью распределения (дифференциальной функцией распределения) f(x, y) системы двух случайных величин (X, Y) называется вторая смешанная частная производная от функции распределения:
.
Иначе говоря, плотность распределения системы двух случайных величин (X, Y) представляет собой предел отношения вероятности попадания случайной точки (X, Y) в элементарный прямоугольник к площади этого прямоугольника, когда оба размера его стремятся к нулю (рис. 3.5).
.
Рисунок 3.5 Вероятность попадания случайной точки (X, Y) в элементарный прямоугольник
Геометрически функция f(x, y) представляет собой некоторую поверхность. Зная функцию f(x, y), можно найти интегральную функцию распределения, которая будет равна
.
Плотность распределения системы двух случайных величин обладает следующими свойствами:
а) плотность распределения f(x, y) есть функция неотрицательная
,
б) двойной несобственный интеграл с бесконечными пределами от плотности распределения системы двух случайных величин равен единице, т.е.
.
Геометрически первое свойство означает, что поверхность распределения располагается выше плоскости x0y, а второе – что, объем тела, ограниченного поверхностью распределения и плоскостью x0y, равен единице.