- •Теория вероятностей
- •§ 1. Предмет теории вероятностей
- •§ 2. Случайные события или исходы. Множество элементарных событий. Основные понятия
- •Примеры на построение множества ω.
- •Алгебраические операции над событиями
- •Диаграмма Венна.
- •Свойства операций
- •§ 3. Различные подходы к определению вероятности
- •П. 1. Аксиоматическое определение вероятности
- •П. 2. Классическое определение вероятности
- •Решение.
- •Решение.
- •Пп. 1. Комбинаторный метод вычисления вероятностей в классической схеме
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Пп. 2. Геометрические вероятности в классической схеме
- •Решение.
- •П. 3. Статистическое определение вероятности
- •§ 4. Основные теоремы теории вероятностей п.1. Теоремы сложения вероятностей
- •Доказательство.
- •Доказательство (методом математической индукции).
- •Доказательство.
- •Доказательство.
- •Решение.
- •Д оказательство (геометрическое)
- •П.2. Теоремы умножения вероятностей
- •Доказательство.
- •Решение.
- •Решение.
- •§ 5. Формулы полной вероятности и формула Байеса п. 1. Формула полной вероятности (следствие обеих основных теорем сложения и умножения)
- •Решение.
- •П. 2. Формула Байеса (Бейеса) (следствие теоремы умножения и формулы полной вероятности)
- •Решение.
- •§ 6. Последовательность независимых испытаний п. 1. Независимые испытания
- •П. 2. Формулы Бернулли.
- •Решение.
- •Решение.
- •Замечания.
- •Решение.
- •П. 3. Предельные теоремы в схеме Бернулли
- •Решение.
- •Решение.
- •Доказательство.
- •Решение.
- •П. 4. Наивероятнейшее число появления события в независимых испытаниях
- •Решение.
- •§ 7. Случайные величины п. 1. Основные определения
- •П. 2. Законы распределения случайных величин. Законы распределения дискретных случайных величин. Функция распределения
- •Формы закона распределения дсв.
- •Решение.
- •Решение.
- •3. Функция распределения – универсальный закон распределения (для дсв и нсв).
- •Свойства f(X).
- •Доказательство.
- •Графики функции распределения.
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 3. Плотность распределения вероятностей нсв
- •Свойства плотности распределения
- •2. Условие нормировки: интеграл в бесконечных пределах от плотности распределения равен 1: . (4) Доказательство
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 4. Числовые характеристики случайных величин, их роль и назначение
- •Пп 1. Характеристики положения (математическое ожидание, мода, медиана)
- •1. Математическое ожидание или среднее значение случайной величины
- •2. Мода случайной величины
- •3. Медиана случайной величины
- •Пп 2. Моменты
- •Доказательство.
- •И эксцесс
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 5. Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин: биномиальный, Пуассона, гипергеометрический. Пп 1. Биномиальное распределение
- •Решение.
- •Пп 2. Распределение Пуассона
- •Решение.
- •Решение.
- •Пп 3. Гипергеометрическое распределение
- •Решение.
- •П. 6. Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин: равномерный, показательный, нормальный Пп 1. Равномерное распределение или закон равномерной плотности
- •Решение.
- •Пп 2. Показательное или экспоненциальное распределение
- •Решение.
- •Пп 3. Нормальный закон распределения
- •Смысл параметров m и σ
- •Решение.
- •§ 8. Системы случайных величин или случайные векторы п. 1. Основные понятия.
- •П. 2. Законы распределения свдт и свнт
- •Закон. Таблица распределения – закон распределения свдт.
- •Решение.
- •Решение.
- •Закон. Функция распределения – закон распределения свдт и свнт.
- •Решение.
- •3. Плотность распределения (для свнт)
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 4. Плотности распределения отдельных величин, входящих в систему. Равномерное и нормальное распределения. Условные законы распределения
- •Решение.
- •Решение.
- •П. 5. Числовые характеристики системы. Корреляция. Линии регрессии
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •Решение.
- •§ 9. Закон больших чисел. Предельные теоремы теории вероятностей
П. 3. Плотность распределения вероятностей нсв
Пусть Х – непрерывная случайная величина, ее функция распределения F(x) – непрерывная и дифференцируемая функция. Рассмотрим участок [x; x+∆x), где ∆x – длина участка. Тогда вероятность попадания СВ Х на данный участок можно найти по формуле (по свойству 6):
.
Рассмотрим предел отношения приращения функции F(x) на участке к длине этого участка (или среднюю вероятность, приходящуюся на единицу длины участка) при условии, что длина стягивается в точку:
– по определению производной.
Определение 36. Предел отношения вероятности попадания НСВ на элементарный участок от х до x + ∆x к длине этого участка, когда ∆x стремится к нулю или производная функции распределения НСВ называется плотностью распределения НСВ Х в точке х и обозначается f(x):
= f(x).
Другие названия плотности: плотность вероятности, дифференциальная функция распределения, дифференциальный закон распределения.
f(x) существует только для непрерывных СВ. Она является одной из форм закона распределения.
f(x) характеризует плотность, с которой распределяются значения СВ в данной точке.
Механическая интерпретация: f(x) характеризует плотность распределения масс по оси абсцисс.
Определение 37. Кривая, изображающая плотность распределения f(x) СВ, называется кривой распределения.
Замечание. Если возможные значения СВ заполняют некоторый конечный промежуток, то f(x) = 0 вне этого промежутка.
Геометрическая интерпретация f(x) .
Перепишем определение: .
И з данного равенства следует, что , причем, т. к. х – независимая переменная, то ∆x = dx.
Отсюда следует, что ,
где S – площадь элементарного прямоугольника, опирающегося на участок dx. (см. рис.)
При dx площадь прямоугольника приближается к площади криволинейной трапеции, которую можно найти с помощью определенного интеграла: .
Величина f(x)dx называется элементом вероятности.
Рассмотрим большой участок (α; β) , тогда:
. (1)
Вероятность того, что НСВ примет значение, принадлежащее интервалу (α; β), равна площади криволинейной трапеции, опирающейся на интервал (α; β) оси (Ох) :
.
Замечание. Для НСВ непринципиально, какие знаки в неравенстве брать < или : , т. е. включать или не включать крайние точки интервала, потому что в них вероятность все равно равна нулю.
Связь F(x) и f(x) .
Нам известно, что = f(x). (2)
В ыразим функцию распределения F(x) через плотность. По определению . Из формулы (1) следует, что
. (3)
Геометрически, это площадь кривой распределения, лежащая левее точки х.
Замечания.
1. Формулу (3) можно доказать по-другому: по определению дифференциала функции имеем, что
, следовательно,
.
2. Формулу (1) можно доказать на основании свойства функции распределения:
,
Но согласно равенству (3) , , поэтому
.
3. Функция распределения – безразмерная величина, размерность плотности f(x) обратна размерности случайной величины.