- •Теория вероятности
- •План лекции
- •2.1.Случайные величины. Функция распределения.
- •Функция X f ( ) отображает множество Ω на множество действительных чисел R.
- •Случайные величины
- •СВ считается заданной, если задан ее закон распределения, либо соотношение между значениям xi
- •Функцией распределения СВ X называется функция F(X), выражающая вероятность того, что СВ X
- •Функция распределения F(x)
- •2.2 Дискретные случайные величины (ДСВ). Способы задания.
- •Рядом распределения ДСВ X называется таблица, где перечислены возможные (различные) значения этой СВ
- •Графическим изображением ряда распределения ДСВ является многоугольник распределения, который представляет собой ломаную, соединяющую
- •Графически, функция распределения F(x)ДСВ X есть разрывная ступенчатая функция.
- •2.3. Непрерывные случайные величины (НСВ).
- •Плотностью вероятности СВ называется производная ее функции распределения F(X) :
- •График плотности вероятности
- •Основные свойства плотности вероятности:
- •Пример.
- •3) Вероятность попадания СВ X в интервал a;b
- •Свойства M (x) :
- •Отклонение СВ
- •Модой СВ называют ее наиболее вероятное значение.
- •Медианой СВ X называется такое ее значение
- •Обобщением понятия медианы является квантиль порядка
- •2.4.2.Характеристики рассеивания СВ.
- •Дисперсией СВ X называется неотрицательное число
- •Для наглядности характеристики рассеивания удобно пользоваться средним квадратическим отклонением x СВ, размерность x
- •Свойства Дx и x :
- •При вычислении центральных моментов 2-го, 3-го, … порядков используются формулы:
- •Центральный момент третьего порядка характеризует асимметрию распределения СВ.
- •Нормальная
- •Для характеристики «островершинности» распределения служит характеристика называемая
- •Пример 1. ДСВ X - число попаданий в мишень при трех выстрелах. Вероятность
- •Пример 2. Дана плотность вероятности СВ :
- •Пример 3. Найти медиану СВ X , имеющей плотность:
Пример 2. Дана плотность вероятности СВ :
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3x2,если 0 x 1 |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
f (x) |
0,если x (0;1) |
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
Найти:M (x), Д(x) , x , |
Mo, |
|
|
Ax . |
||||||||||||||||
Решение: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
M (x) 1x f (x)dx |
1x 3x2dx 0,75 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
2 |
|
|
0 |
2 |
|
|
|
1 |
|
2 |
3x |
2 |
|
|
|
|
2 |
0,0375 |
|||||
Д(x) x |
|
f (x)dx M |
|
(x) x |
|
|
dx 0,75 |
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
0,194 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Д(X ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Найдем начальные моменты |
, |
|
2 |
, |
|
3 |
, |
|
4 |
по формуле: |
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
k |
|
xk f (x)dx |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Случайные величины
M (x) 3 |
|
1x33x2dx 1 |
||||
1 |
|
4 |
|
3 |
|
2 |
1x23x2dx 3 |
|
|
0 |
|
||
1x43x2dx 3 |
||||||
2 |
|
5 |
4 |
|
7 |
|
0 |
0 |
Вычислим центральные моменты |
|
|
и |
: |
|
|
||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 3 |
|
3 |
|
|
|
|
4 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
1 |
|
3 3 |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
3 |
3 |
2 |
|
|
|
3 2 |
4 |
|
160 |
|
0,0063 |
|
||||||||||||||||||
|
3 |
|
|
|
|
1 2 |
|
|
1 |
|
2 |
|
4 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
4 |
|
|
|
2 |
|
3 |
4 |
3 |
|
3 1 |
|
|
3 2 |
3 |
|
3 4 |
0,0044 |
||||||||||||
4 |
|
6 |
2 |
|
|
4 6 |
4 |
|
5 |
3 |
4 |
|||||||||||||||||||||
|
4 |
|
|
|
|
1 3 |
|
|
1 |
|
|
1 |
7 |
|
4 2 |
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
0,0063 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
A |
3 |
|
0,863 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
0,194 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
x |
x3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
E |
x |
|
|
4 |
3 0,143 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Случайные величины
Пример 3. Найти медиану СВ X , имеющей плотность:
|
2 |
|
x |
|
|
1 |
, при x [0;a] |
f (x) a |
|
a |
Решение: |
0,при x [0;a] |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
P(X Me) P(X Me) или |
|
|||||||
|
M |
e |
M |
e |
2 |
|
x |
2 |
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
f (x)dx a |
1 a dx a |
|
|||||
|
0 |
0 |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Mе |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
P(X Me) 12
|
2 |
|
|
Me |
Me |
|
1 |
|
|||
2a |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
Решая квадратное уравнение, получим:
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Me |
|
a |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
||||
4 Me |
2a |
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4M |
a 2M |
2 |
a2 |
0 |
|
/ 2 |
||
|
||||||||
e |
|
|
e |
|
|
|
|
Случайные величины
M 2 |
2aM |
e |
|
a2 |
0 |
|
|||
2 |
|
||||||||
|
e |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
не удовлетворяет |
|||
M |
|
a 1 |
|
|
a |
||||
e1 |
2 |
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
2 |
||||||||
M |
|
a 1 |
|
a M |
e |
a 1 |
|
|
||||
e2 |
2 |
|
2 |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Случайные величины