Непрерывные случайные величины и их характеристики

Случайная величина, значения которой заполняют некоторый
промежуток, называется непрерывной.

В частных случаях это может быть не один промежуток, а объединение
нескольких промежутков. Промежутки могут быть конечными, полубесконечными или бесконечными, например: , , , .

Пусть х – действительное число. Вероятность события, состоящего в том, что Х примет значение, меньшее х, т.е. Х < x, обозначим через F (x).

Функцией распределения называют функцию F(x), определяющую вероятность того, что случайная величина Х в результате испытания примет значение, меньшее х, т.е. . Функцию распределения также называют интегральной функцией.

Функция распределения полностью характеризует случайную величину, однако, имеет один недостаток. По функции распределения трудно судить о характере распределения случайной величины в небольшой окрестности той или иной точки числовой оси.

Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называется функция f (x) – первая производная от функции распределения F (x). . Плотность распределения также называют дифференциальной функцией.

Случайная величина Х называется непрерывной, если ее функция распределения F (x) непрерывна на всей оси ОХ, а плотность распределения f (x) существует везде, за исключением может быть, конечного числа точек. Зная плотность распределения, можно вычислить вероятность того, что некоторая случайная величина Х примет значение, принадлежащее заданному интервалу.

Теорема. Вероятность того, что непрерывная случайная величина Х примет значение, принадлежащее интервалу (a, b), равна определенному интегралу от плотности распределения, взятому в пределах от a до b, т.е. .

Геометрически это означает, что вероятность того, что непрерывная случайная величина примет значение, принадлежащее интервалу (a, b), равна площади криволинейной трапеции, ограниченной осью ОХ, кривой распределения f (x) и прямыми x =a и x =b. Функция распределения может быть легко найдена, если известна плотность распределения, по формуле: .

Свойства плотности распределения:

1) Плотность распределения – неотрицательная функция, т.е. .

2) Несобственный интеграл от плотности распределения в пределах от - ∞ до ∞ равен единице, т.е. .

Пусть непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения f(x). Допустим, что все возможные значения случайной величины принадлежат отрезку [ a,b ].

Математическим ожиданием непрерывной случайной величины Х, возможные значения которой принадлежат отрезку [a,b], называется определенный интеграл

Если возможные значения случайной величины рассматриваются на всей числовой оси, то математическое ожидание находится по формуле:

При этом, конечно, предполагается, что несобственный интеграл сходится.

Дисперсией непрерывной случайной величины называется математическое ожидание квадрата ее отклонения.

По аналогии с дисперсией дискретной случайной величины, для практического вычисления дисперсии используется формула:

Средним квадратичным отклонением называется квадратный корень из дисперсии.

Упражнения:

1. Случайная величина X задана плотностью распределения в интервале (0, 1); вне этого интервала . Найти математическое ожидание величины X.

2. Случайная величина X задана плотностью распределения в интервале (0, 2); вне этого интервала . Найти математическое ожидание величины X.

3. Найти математическое ожидание случайной величины X, заданной функцией распределения

4. Найти дисперсию случайной величины X, заданной функцией распределения

5. Доказать, что дисперсию непрерывной случайной величины X можно вычислить по формуле

Указание. Воспользоваться формулой

и равенствами , .

6. В силу разнообразных причин компьютеры, поступающие в мастерскую для ремонта, имеют, как правило, всевозможные неисправности. Поэтому время (время обслуживания), необходимое для устранения неисправностей, есть случайная величина Т. Найти математическое ожидание и дисперсию времени обслуживания компьютеров, если функция распределения вероятностей такова:

(α>0).

7. Случайная величина X задана плотностью распределения в интервале (0,2); вне этого интервала . Найти начальные и центральные моменты первого, второго, третьего и четвёртого порядков.

8. Случайная величина X задана плотностью распределения в интервале (0,1); вне этого интервала . Найти начальные и центральные моменты первого, второго, третьего и четвёртого порядков.

9. Случайная величина X задана плотностью распределения в интервале (0, 1); вне этого интервала . Найти: а) параметр с; б) математическое ожидание величины X.

10. Случайная величина X задана плотностью распределения в интервале (0,π); вне этого интервала . Найти математическое ожидание функции (не находя предварительно плотности распределения Y).

11. Случайная величина X задана плотностью распределения в интервале (0,π/2); вне этого интервала . Найти математическое ожидание функции (не находя предварительно плотности распределения Y).

12. Случайная величина X задана плотностью распределения в интервале (0,1); вне этого интервала . Найти математическое ожидание функции (не находя предварительно плотности распределения Y).

13. Случайная величина X в интервале (0, 5) задана плотностью распределения ; вне этого интервала . Найти дисперсию X.

14. Случайная величина X в интервале (0, π) задана плотностью распределения ; вне этого интервала . Найти дисперсию X.

15. Случайная величина задана функцией распределения

Найти математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение X.

16. Случайная величина X в интервале (0, π) задана плотностью распределения ; вне этого интервала . Найти дисперсию функции , не находя предварительно плотности распределения Y.

Дата добавления: 2015-10-28