- •Часть 2
- •Содержание
- •1. Многомерные слУчайные величины
- •2. Числовые характеристики многомерных случайных величин
- •3. Закон распределения функций случайных величин
- •4. Числовые характеристики функций случайных величин
- •5. Оценка закона распределения
- •5.1. Эмпирическая функция распределения
- •5.2. Гистограмма распределения случайной величины
- •6. Точечные оценки параметров и числовых характеристик
- •6.1. Примеры точечных оценок
- •6.2. Методы получения оценок параметров распределения
- •7. Интервальные оценки числовых характеристик
- •8. Проверка статистических гипотез
- •8.1 Критерий согласия c2
- •8.2. Критерий согласия Колмогорова
- •8.3 Проверка гипотезы об отсутствии корреляционной зависимости
- •9. Оценка коэффициентов линейной регрессии
- •Литература
- •Приложение
- •Часть 2
3. Закон распределения функций случайных величин
Рассмотрим функцию одного случайного аргумента Y = j(X). Если X - непрерывная случайная величина, то плотность вероятности g(y) величины Y определяется по формуле
, (3.1)
где f(·) - плотность вероятности величины X;
yj(y) - обратные функции функции j(x);
k - число обратных функций для данного y.
Весь диапазон значений Y необходимо разбить на интервалы, в которых число k обратных функций постоянно, и определить вид g(y) по формуле (3.1) для каждого интервала.
Если X - дискретная случайная величина, принимающая значения xi, то величина Y будет принимать дискретные значения yi = j(xi) с вероятностями p(yi) = p(xi).
Рассмотрим функцию двух случайных аргументов Y = j(X1, X2). Функция распределения G(y) величины Y определяется по формуле
, (3.2)
где f(x1, x2) - совместная плотность вероятности величин X1 и X2.
В формуле (3.2) интегрирование производится по области D, которая определяется из условия j(x1, x2) < y.
В случае, когда Y = X1 + X2, функция распределения
, (3.3)
а плотность вероятности
. (3.4)
Если величины X1 и X2 независимы, то
. (3.5)
Пример 3.1. Определить плотность вероятности величины Y = X2, если X - случайная величина, равномерно распределенная на интервале (-1, 2).
Решение. В зависимости от числа k обратных функций выделим следующие интервалы для Y (рис. 3.1):
Рис. 3.1
[0, 1) k = 2,
[1, 4) k = 1,
[4, +¥ ) k = 0.
Так как на интервалах (-¥, 0) и [4, +¥) обратная функция не существует, то g(y)=0.
В интервале [0, 1) две обратных функции: y1(y) = +иy2(y) = -. По формуле (3.1) получим
В интервале [1, 4) одна обратная функция y1(y) = +, следовательно
.
Пример 3.2. Устройство состоит из двух блоков - основного и резервного. При отказе основного блока автоматически включается резервный блок. Определить вероятность безотказной работы устройства в течение 10 часов, если время безотказной работы блоков случайно и распределено по показательному закону, а среднее время наработки на отказ - 10 часов.
Решение. Определим закон распределения вероятностей времени Y безотказной работы устройства:
Y = X1 + X2,
где X1, X2 - время безотказной работы блоков.
Величины X1 и X2 независимы и имеют одинаковую плотность вероятностей:
.
Вычислим величину l. Для показательного закона l = 1/mx = 0,1.
Определим плотность вероятности Y по формуле (3.5):
Вычислим вероятность того, что Y > 10:
ЗАДАЧИ
3.1. Определить плотность вероятности величины Y = lnX, если X - случайная величина, равномерно распределенная на интервале (1, 3).
Ответ:
3.2. Определить плотность вероятности величины Y = |X|, если X - случайная равномерно распределенная величина со следующими характеристиками mx = 1, Dx = 1.
Ответ:
3.3. Определить закон распределения вероятностей величины Y = sign(X1 + X2), если X1 и X2 - случайные величины, равномерно распределенные на интервалах (-1, 1) и (-1, 2) соответственно.
Ответ: P(Y = 1) = 2/3, P(Y = -1) = 1/3.
3.4. Случайная точка (X1, X2) равномерно распределена в квадрате с вершинами в точках (0, 0), (0, 1), (1, 1) и (1, 0). Определить плотность вероятности величины Y = X1×X2.
Ответ: g(y) = -lny, 0 < y £ 1.