- •Теория вероятностей
- •Содержание
- •Раздел 6. Законы распределения функций случайных аргументов. 90
- •1. Теоретическая часть. Введение
- •Раздел 1. Понятие события и его вероятности.
- •1.1. Предмет теории вероятности.
- •1.2. Алгебра событий. Пространство элементарных событий.
- •1.3. Классическое определение вероятности.
- •1.4. Геометрические вероятности.
- •1.5. Частота и вероятность.
- •1.6. Аксиоматическое построение теории вероятностей.
- •1.7. Условная вероятность и простейшие основные формулы.
- •1.8. Формула полной вероятности.
- •1.9 Формула Бейеса.
- •Раздел 2. Последовательные независимые испытания
- •2.1. Независимые испытания. Формулы Бернулли.
- •2.2. Обобщенная теорема о повторении опытов.
- •Раздел 3. Понятие случайной величины. Функция распределения и ее основные свойства.
- •3.1. Понятие случайной величины и функции распределения.
- •3.2. Свойства функции распределения.
- •3.3. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •3.4. Числовые характеристики случайных величин.
- •Раздел 4. Примеры распределений случайных величин.
- •4.1. Биномиальное распределение.
- •4.2. Теорема Пуассона
- •4.3. Закон Пуассона.
- •4.4. Равномерное распределение.
- •4.5. Показательное распределение.
- •4.6.Нормальный закон распределения.
- •Раздел 5. Системы случайных величин (случайные векторы).
- •5.1. Понятие о системе случайных величин.
- •5.2. Функция распределения системы двух случайных величин.
- •5.3. Плотность распределения системы двух случайных величин.
- •5.4. Законы распределения отдельных компонент, входящих в систему. Условные законы распределения.
- •5.5. Зависимые и независимые случайные величины.
- •5.6. Числовые характеристики системы двух случайных величин.
- •5.7. Система произвольного числа случайных величин (случайные вектора).
- •5.8. Числовые характеристики системы нескольких случайных величин.
- •Раздел 6. Законы распределения функций случайных аргументов.
- •6.1. Закон распределения функции одного случайного аргумента.
- •6.2. Закон распределения функции двух случайных величин.
- •6.3. Закон распределения суммы двух случайных величин. Композиция законов распределения.
- •6.4. Распределение произведения.
- •6.5. Распределение квадрата случайной величины.
- •6.6. Распределение частного.
- •6.7. Числовые характеристики функций случайных величин.
- •Раздел 7. Теоремы о числовых характеристиках.
- •7.1. Основные теоремы о математическом ожидании.
- •7.2. Теоремы о дисперсии случайной величины.
- •7.3. Теорема о линейной зависимости случайных величин.
- •Раздел 8. Характеристические функции.
- •8.1. Определение и простейшие свойства характеристических функций.
- •8.2. Предельные теоремы для характеристических функций.
- •Раздел 9. Предельные теоремы для случайных величин.
- •9.1. Сходимость последовательностей случайных величин.
- •9.2. Закон больших чисел.
- •9.3. Следствия закона больших чисел.
- •Раздел 10. Предельные теоремы теории вероятностей.
- •10.1. Центральная предельная теорема.
- •10.2. Теорема Ляпунова.
- •10.3. Теорема Лапласа.
- •2. Практические занятия, тесты, самостоятельная работа. Занятие 1. Непосредственный подсчет вероятности с использованием классического определения вероятности.
- •1.1. Краткая теоретическая часть.
- •1.2. Тест.
- •1.3. Решение типовых задач.
- •1.4. Задачи для самостоятельной работы.
- •Занятие 2. Геометрическое определение вероятности.
- •2.1. Краткая теоретическая часть.
- •2.2. Тест
- •2.3. Решение типовых задач
- •2.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 3. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
- •3.1. Краткая теоретическая часть
- •3.2. Тест
- •3.3. Решение типовых задач
- •3.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 4. Теорема сложения вероятностей.
- •4.1. Краткая теоретическая часть
- •4.2. Тест
- •4.3. Решение типовых задач
- •4.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 5. Формула полной вероятности.
- •5.1. Краткая теоретическая часть
- •5.2. Тест.
- •5.3. Решение типовых задач
- •5.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 6. Формула Бейеса.
- •6.1. Краткая теоретическая часть
- •6.2.Тест
- •6.3. Решение типовых задач
- •6.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 7. Последовательные независимые испытания.
- •7.1. Краткая теоретическая часть
- •7.2. Тест
- •7.3. Решение типовых задач
- •7.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 8. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •8.1. Краткая теоретическая часть а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- •8.2. Тест
- •А) только к дискретным случайным величинам
- •8.3. Решение типовых задач а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- •Б) Функция распределения и плотность вероятности непрерывной случайной величины
- •8.4. Задачи для самостоятельной работы а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- •Занятие 9. Числовые характеристики дискретных случайных величин.
- •9.1. Краткая теоретическая часть
- •9.2. Тест
- •9.3. Решение типовых задач
- •9.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 10. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- •10.1. Краткая теоретическая часть
- •10.2. Тест
- •10.3. Решение типовых задач
- •10.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 11. Закон Пуассона.
- •11.1. Краткая теоретическая часть
- •11.2. Тест
- •11.3. Решение типовых задач
- •11.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Занятие 12. Закон нормального распределения.
- •12.1. Краткая теоретическая часть
- •12.2. Тест
- •12.3. Решение типовых задач
- •12.4. Задачи для самостоятельной работы
- •Литература
Раздел 6. Законы распределения функций случайных аргументов.
6.1. Закон распределения функции одного случайного аргумента.
Начнем с рассмотрения наиболее простой задачи о законе распределения функции одного случайного аргумента. Так как для практики наибольшее значение имеют непрерывные случайные величины, будем решать задачу именно для них.
Имеется непрерывная случайная величина X с плотностью распределения f(x). Другая случайная величина Y связана с нею функциональной зависимостью: .
Требуется найти плотность распределения величины Y. Рассмотрим участок оси абсцисс , на котором лежат все возможные значения величиныX, т. е. .
Способ решения поставленной задачи зависит от поведения функции на участке: является ли она монотонной или нет.
В данном параграфе мы рассмотрим случай, когда функция на участкемонотонна. При этом отдельно проанализируем два случая: монотонного возрастания и монотонного убывания функции.
1. Функция на участкемонотонно возрастает (рис. 6.1.1). Когда величинаX принимает различные значения на
участке , случайная точка (X, Y) перемещается только по кривой ; ордината этой случайной точки полностью определяется ее абсциссой.
Обозначим плотность распределения величиныY. Для того чтобы определить , найдем сначала функцию распределения величиныY: .
Проведем прямую АВ, параллельную оси абсцисс на расстоянии y от нее(рис. 6.1.1). Чтобы выполнялось условие , случайная точка(X,Y) должна попасть на тот участок кривой, который лежит ниже прямой АВ; для этого необходимо и достаточно, чтобы случайная величина X попала на участок оси абсцисс от a до x, где x - абсцисса точки пересечения кривой и прямойАВ. Следовательно,
|
(6.1.1) |
Так, как монотонная на участке , то существует обратная однозначная функция. Тогда
|
(6.1.2) |
Дифференцируя интеграл (6.1.2) по переменной у, входящей в верхний предел, получим:
|
(6.1.3) |
2. Функция на участкемонотонно убывает (рис. 6.1.2). В этом случае
|
(6.1.4) |
откуда
|
(6.1.5) |
Сравнивая формулы (6.1.3) и (6.1.5), замечаем, что они могут быть объединены в одну:
|
(6.1.6) |
Действительно, когда возрастает, ее производная (а значит, и) положительна. При убывающей функциипроизводнаяотрицательна, но зато перед ней в формуле (6.1.5) стоит минус. Следовательно, формула (6.1.6), в которой производная берется по модулю, верна в обоих случаях.
3. Рассмотрим случай когда функция на участке возможных значений аргумента не монотонна (рис. 6.1.3).
Найдем функцию распределения G(y) величины Y. Для этого снова проведем прямую АВ, параллельную оси абсцисс, на расстоянии у от нее и выделим те участки кривой , на которых выполняется условие. Пусть этим участкам соответствуют участки оси абсцисс:.
Событие равносильно попаданию случайной величиныX на один из участков - безразлично, на какой именно. Поэтому
|
(6.1.7) |
Таким образом, для функции распределения величины имеем формулу:
|
(6.1.8) |
Границы интервалов зависят оту и при заданном конкретном виде функции могут быть выражены как явные функцииу. Дифференцируя G(y) по величине у, входящей в пределы интегралов, получим плотность распределения величины Y:
|
(6.1.9) |
Пример. Величина X подчинена закону равномерной плотности на участке отдо.
|
|
Найти закон распределения величины .
Решение. Строим график функции (рис. 6.1.4). Очевидно ,, и в интервале функция немонотонна. Применяя формулу (6.1.8), имеем:
|
|
Выразим пределы и через у: ;. Тогда
. |
(6.1.10) |
Чтобы найти плотность g(у) продифференцируем это выражение по переменной у, входящей в пределы интегралов, получим:
|
|
Имея в виду, что , получим:
|
(6.1.11) |
Указывая для Y закон распределения (6.1.11), следует оговорить, что он действителен лишь в пределах от 0 до 1, т.е. в тех пределах, в которых изменяется при аргументеX, заключенном в интервале от , до. Вне этих пределов плотностьg(у) равна нулю.
График функции g(у) дан на рис.6.1.5. При у=1 кривая g(у) имеет ветвь, уходящую на бесконечность.