- •1.1.2. Определение априорной вероятности
- •Задания для самостоятельной работы
- •1.1.3. Определение апостериорной вероятности (статистической вероятности или частоты
- •1.1.4. Условная вероятность
- •1.1.5. Полная вероятность
- •1.2. Случайные величины
- •1.2.1. Дискретные случайные величины
- •Задания для самостоятельной работы
- •1.2.2. Непрерывные случайные величины
- •1.3. Системы случайных величин
- •1.3.1. Законы распределения систем случайных величин
- •1.3.2. Определение числовых характеристик системы случайных величин
- •1.4. Случайные функции
- •1.4.1. Непрерывные случайные функции (процессы)
- •1.4.2. Определение случайных функций
- •1.4.3. Дискретные случайные процессы
- •1.4.3.1. Потоки событий
- •1.4.3.2. Марковские процессы с дискретными
- •Расчет цепи Маркова для стационарного режима
- •Для того чтобы система перешла из состояния в состояние, нужно, чтобы одна из трех эвм за время вышла из строя.
- •Глава 2. Прикладные вероятностные теории
- •2.1. Основы теории информации
- •2.1.1. Энтропия как мера неопределенности
1.3. Системы случайных величин
Совокупность nСВ(), рассматриваемых совместно, называетсясистемой n случайных величин.
В частном случае при n = 2 мы имеем систему двух СВ(Х,У), которые геометрически интерпретируются как случайная точка с координатами(Х, У)на плоскостих0у(рис. 1.5) или как случайный вектор, направленный из начала координат в точку(Х,У).
Рис.1.5. Система двух СВ Рис.1.6. Функция распределения двух СВ
Функцией распределениясистемыnСВ ()называется вероятность совместного выполнения n неравенств:
. |
(1.44) |
Геометрически функция распределения двух случайных величин интерпретируется как вероятность попадания случайной точки (Х,У)в левую нижнюю часть плоскости, ограниченную(х,у) (рис.1.6). Функцией распределенияF(х,у) называется вероятность совместного выполнения двух неравенствХ х, У у:
.
Плотностью распределениясистемыnслучайных величин является смешанная частная производнаяn-го порядка функции распределения. Для системы двух СВ (Х,У)
. |
(1.45) |
Вероятность попадания случайной точки (Х,У)в произвольную областьD выражается формулой
. |
(1.46) |
Если область Dпредставляет собой всю плоскость, то
. |
(1.47) |
Функция распределения системы (Х,У)выражается через плотность распределения двойным интегралом
. |
(1.48) |
Плотность распределения отдельных СВ, входящих в систему (Х,У), выражается следующим образом:
. |
(1.49) |
Условные плотности распределения Х и У, входящих в систему (Х,У),
. |
(1.50) |
Для независимых величин справедливо
. |
(1.51) |
Эти выражения могут быть распространены на систему nСВ.
Основными числовыми характеристиками системы (Х,У)являются следующие.
1. Математические ожидания и, являющиеся координатами центра рассеивания системы:
для дискретных CВ
|
(1.52) |
для непрерывных СВ
|
(1.53) |
где .
2. Дисперсии,, характеризующие рассеивание случайной точки вдоль осейOxиOy:
для дискретных СВ
|
(1.54) |
для непрерывных СВ
|
(1.55) |
3. Корреляционный момент (ковариация), характеризующий связь между СВХ иУ:
для системы дискретных СВ
|
(1.56) |
для системы непрерывных СВ
; |
(1.57) |
для независимых СВ .
Безразмерной характеристикой связи СВ служит коэффициент корреляции
, |
(1.58) |
, |
|
который характеризует степень тесноты линейной зависимости между ХиУ. Для любых СВ.
Корреляционной матрицей системы n СВ называется таблица, составленная из корреляционных моментов всех этих СВ, взятых попарно. С учетом того, что, обычно корреляционная матрица записывается как
. |
(1.59) |
Элементы главной диагонали равны дисперсиям СВ системы:
.
Нормированная корреляционная матрица составляется из коэффициентов корреляции всех этих величин, взятых попарно:
, |
(1.60) |
где коэффициент корреляциии.