Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Определение случайной величины. Функция распределения случайной величины, ее свойства

Шрифтовое оформление | Подготовка учебных текстов | Проверка орфографии | Порядок действий | Поиск и замена | Общие принципы | Общие принципы | Принципы подготовки презентации | Режимы просмотра презентаций | Обобщающие характеристики массива данных. |


Читайте также:
  1. Attribute – определение
  2. B)& Решение, определение, постановление и судебный приказ
  3. DBX DriveRack PA2спикер процессор 2-входа/ 6-выходов с функциями кроссовера, лимитера, компрессора, автоэквализации, подавления
  4. Defining and instantiating classes Определение и создание экземпляра классы
  5. Defining functions Определение функции
  6. Defining lazy properties Определение ленивых свойства
  7. II. Решение задачи распределения ресурсов в EXCEL.

В обыденной жизни и в научных исследованиях постоянно приходится встречаться с такими ситуациями, когда интересующая нас величина может принимать различные значения в зависимости от случайных обстоятельств. Сколько вызовов поступит на телефонную станцию в течение ближайшего часа? На этот вопрос нельзя дать строго определенного ответа, поскольку число вызовов за определенный промежуток времени подвержено случайным колебаниям день ото дня. Нет также возможности указать точное число дорожно-транспортных происшествий в течение предстоящих суток в каком-либо городе или населенном пункте.

В подобных ситуациях приходится иметь дело со случайными величинами, т. е. такими, значения которых могут быть различны в зависимости от случая.

Что нужно знать о случайной величине, чтобы иметь о ней исчерпывающие сведения? В первую очередь перечень тех значений, которые она может принимать. Однако этого недостаточно. Действительно, можно представить себе величины, которые принимают в точности одни и те же значения, но с различными вероятностями.

Например, два студента могут при каждом выстреле по мишени выбить 0; 1 и 2 очка. Одних этих сведений, конечно, недостаточно, чтобы охарактеризовать меткость стрелков. Если же дополнительно сообщить вероятности, с которыми каждый из них выбивает то или иное число очков, то такая характеристика уже возможна. В данном примере сравнение случайных величин несложно, но можно привести и другие примеры, в которых такое сравнение затруднено.

Пусть – произвольное вероятностное пространство.

Определение. Однозначную действительную функцию , определенную на множестве , называют случайной величиной, если при каждом выборе действительного числа х множество всех тех , для которых справедливо неравенство , принадлежит системе множеств М. Эта функция отображает основное множество на множество R всех действительных чисел.

При таком определении на случайные величины распространяются все правила действий с обычными функциями: их можно складывать, вычитать, перемножать и т. д.

Из определения случайной величины с помощью основных свойств вероятностей можно найти вероятности, с которыми случайная величина принимает то или иное из возможных своих
значений.

Определение. Функция называется функцией распределения случайной величины .

Из определения непосредственно следует, что , так как событие является невозможным, а событие – достоверным.

Рассмотрим некоторые свойства функции распределения.

1. Пусть – случайная величина, и – две произвольные точки числовой прямой, причем Сравним значения функции распределения в этих точках. Так как событие влечет за собой событие , то по следствию 5 из аксиом получим

 

,

 

или по определению функции распределения –

 

 

Таким образом, функция распределения для любой случайной величины является неубывающей на всей числовой прямой.

2. Так как

 

 

то отсюда следует, что

В силу того, что – неубывающая функция и

 

 

следует вывод о наличии у графика этой функции двух горизонтальных асимптот:

 

при и при .

 

3. Пусть задана функция распределения случайной величины . Тогда вероятность того, что случайная величина удовлетворяет неравенствам

 

 

равна

(6.1)

 

Доказательство. Пользуясь теоремой сложения вероятностей, имеем

 

 

откуда

 

Исходя из определения функции распределения, получаем

 

(6.2)

4. Если функция непрерывна в точке то

 

(6.3)

 

Доказательство. Воспользовавшись равенством (6.1), перейдем к пределу при

Так как при промежуток стремится к точке , то получим

 

 

Если функция непрерывна в точке , то последний предел равен нулю. Следовательно,

Примечание. Так как то вместо равенства (2.2) можно получить также

 

(6.4)

 

Перечисленные свойства функции распределения делают достаточно ясным ее поведение на всей действительной оси.


Дата добавления: 2015-08-20; просмотров: 85 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Характеристики динамических рядов| Математическое ожидание случайной величины

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.01 сек.)