32437

НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

Лекция

Математика и математический анализ

Пусть Х – случайная величина с функцией распределения Fx. Если функция распределения дифференцируема то ее производная Fx = fx называется плотностью распределения а сама случайная величина Х – непрерывно распределенной случайной величиной. Отсюда следует что функция распределения непрерывной случайной величины является первообразной от плотности распределения: Утверждение 8. Вероятность того что случайная величина Х принимает значения из отрезка [а b] равна интегралу по этому отрезку от плотности распределения случайной величины Х.

Русский

2013-09-04

157.5 KB

24 чел.

Лекция 6.

$9. НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ.

Пусть Х – случайная величина с функцией распределения F(x). Если функция распределения дифференцируема, то ее производная F(x) = f(x) называется плотностью распределения, а сама случайная величина Хнепрерывно распределенной случайной величиной.

Отсюда следует, что функция распределения непрерывной случайной величины является первообразной от плотности распределения:

Утверждение 8. Cлучайная величина Х принимает значения из отрезка [x1x2] c вероятностью F(x2) – F(x1).

Доказательство. P{x1  X  x2} = F(x2) – Р(Х < x1) = F(x2) – F(х1) (Т.к. F(х) непрерывна, для любого  > 0 существует  > 0 такая, что  т.е.  Поскольку для любого  > 0  то для любого  > 0  и значит, ).

Cледствие. Вероятность того, что случайная величина Х принимает значения из отрезка [а, b] равна интегралу по этому отрезку от плотности распределения случайной величины Х.

Утверждение 9. При непрерывном распределении вероятности каждой отдельной точке соответствует вероятность 0, а отрезку [аb] cоответствует та же вероятность, что и интервалу (ab).

Доказательство. P(X = x) = P(x  X  x) = F(x) – F(x) = 0.

P(a   b) = P{ X  b} – Р{Х а} – Р{Х b} = P{a < X < b}.

Свойства плотности распределения вытекают из свойств функции распределения ($2, Утверждения 1,3):

1) поскольку функция распределения не убывает, ее производная неотрицательна: f(x 0;

2) интеграл от плотности по всей числовой прямой равен 1:

Замечание. Будем также рассматривать непрерывные случайные величины, сосредоточенные на интервале (a,b). Это такие случайные величины, у которых фукция распределения F(x) непрерывна, равна 0 при х  а, равна 1 при  b, а на интервале (ab) - дифференцируема. Плотность распределения таких случайных величин полагают равной 0 вне интервала (ab) и F(x) на (ab).

$10. ХАРАКТЕРИСТИКИ НЕПРЕРЫВНЫХ СЛУЧАЙНЫХ  ВЕЛИЧИН.

Математическим ожиданием непрерывной случайной величины Х называется  если интеграл существует.

Моментом k-ого порядка, k = 1, 2, 3,…, непрерывной случайной величины Х называется математическое ожидание случайной величины Хk:

Центральным моментом k-ого порядка непрерывной случайной ведичины Х 

называется математическое ожидание случайной величины (Х – МХ)k .

Как и для дискретных случайных величин дисперсия DХ непрерывной случайной величины Х - это второй центральный момент, среднее квадратическое отклонение,   коэффициент асимметрии  аХ   = .

$11. ПРИМЕРЫ НЕПРЕРЫВНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН.

Пример 16. Равномерное распределение. Пусть на интервал (аb) действительной прямой наугад бросают точку. Cлучайная величина Х – координата этой точки. Вероятность попадания точки на заданный интервал (х1x2) из (a,b) . Поэтому плотность распределения

Такое распределение вероятностей называется равномерным на интервале (a, b).

Функция распределения равномерного закона

DX = M (X2) –(MX)=   

      В примере 1 из пятого параграфа первой главы время прихода пассажира на платформу метрополитена имеет равномерное распределение в интервале (0, 4).

Пример 17. Показательное распределение. Cлучайная величина Х имеет показательное распределение, если плотность распределения

Функция распределения

 

 

Показательное распределение часто имеют периоды ожидания или продолжительности “жизни” элементов (например, время до прихода автобуса или время  “жизни” электрической лампочки). Показательное распределение обладает свойством отсутствия последействия: каков бы ни был настоящий “возраст” элемента, оставшееся время “жизни” не зависит от прошлого и имеет то же самое распределение, что и само время “жизни”. Отсутствие последействия присуще только показательному распределению.  

Пример 18. Нормальное распределение.  Непрерывное распределение с плотностью  называется  нормальным распределением .

Графиком плотности является

так называемая гауссова кривая.

Она симметрична относительно параметра m.

Параметр m также совпадает с математическим ожиданием нормально распределенной случайной величины, т.к. .

Cо вторым параметром совпадает среднее квадратическое отклонение, поскольку .

В силу симметричности плотности нормального распределения относительно математического ожидания любой центральный момент нечетного порядка равен нулю. следовательно, коэффициент асимметрии нормального распределения

аХ  = 

Для нормального распределения отношение . равно 3. Это отношение принимают за эталон для всех распределений и величину  называют коэффициентом эксцесса. Коэффициент эксцесса характеризует островершинность распределения. Для нормального закона он равен нулю. Для более островершинных распределений коэффициент эксцесса положительный, для менее островершинных - отрицательный.

Нормальное распределение с параметрами m = 0 и  = 1 называется стандартным нормальным распределением. Плотность стандартного нормального распределения

График плотности симметричен относительно нуля.


$12. ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НОРМАЛЬНОГО ЗАКОНА.

Функция распределения стандартного нормального закона равняется интегралу

Но этот интеграл не берется в элементарных функциях. Функция F(x) относится к так называемым специальным функциям. Она обозначается Ф(x), значения ее можно найти в таблицах  справочника по специальным функциям.

В силу симметричности стандартной нормальной плотности относительно нуля

Ф(–x) = 1  Ф(x), – < x < .

Утверждение 10. Функция  распределения F(x) нормального закона с параметрами m и связана c функцией распределения стандартного нормального закона следующим соотношением

.

Доказательство.

.

Пример 19. Письменная работа на тестовых экзаменах оценивается в процентах. Cредняя оценка оказалась равной 50. Восемь десятых от общего количества абитуриентов получили оценки от 30 до 70. Cчитая, что оценка за письменную работу X имеет нормальное распределение, найдем среднее квадратическое отклонение этого распределения.

Р (30  X  70) = F(70)  F(30) = Ф((70-50)/)  Ф((30  50)/) = Ф(20/)  
 Ф(–20/) = 2*Ф(20/) – 1 = 0,8. Отсюда Ф(20/) = 0,9. Из таблицы функции распределения стандартного нормального закона следует, что 20/ = 1,28 и    15,625.

22

PAGE  22


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

25942. Здания и сооружения из монолитного железобетона 31 KB
  Монолитные конструкции несущего остова здания представляют собой неразрезные элементы наружных и внутренних несущих стен колонн ригелей и перекрытий жестко связанных между собой в пространственную систему работающую под нагрузкой как единое целое. Здания из монолитного железобетона разделяются на монолитные и сборномонолитные и выполняются по следующим конструктивным схемам: монолитные несущие и ограждающие конструкции; монолитный каркас колонны и перекрытия наружные и внутренние стены сборные или каменных материалов; монолитные...
25943. Больше пролетные покрытия – плоскостные покрытия 68.5 KB
  Плоскостными покрытиями называют конструкции работающие только в одной вертикальной плоскости проходящей через опоры; к ним относятся балки фермы рамы арки; к ним следует отнести и те конструкции которые можно разрезать вертикальными плоскостями вдоль пролета на отдельные элементы причем каждый элемент независимо от другого будет тоже работать как плоскостной. К распорным плоскостным покрытиям относят своды арки рамы.
25944. Большепролетные покрытия - пространственные конструкции 561 KB
  Большепролетные покрытия пространственные конструкции. Все конструктивные системы покрытия можно рассматривать с двух позиций которые имеют особое влияние на архитектурный облик всего сооружения. В отличие от плоскостных пространственные покрытия работают одновременно в двух или нескольких направлениях К ним относятся: перекрестные системы оболочки складки висячие покрытия пневматические конструкции и др. Пространственные покрытия выполняют из плоскостных элементов монолитно связанных между собой и работающих как цельная конструкция...
25945. Большепролетные покрытия – висячие конструкции 67.5 KB
  Большепролетные покрытия – висячие конструкции. Висячие конструкции представляют собой один из наиболее экономичных видов покрытий благодаря тому что материал несущих конструкций работает исключительно на растяжение и несущая способность конструкций используется полностью. б ужесточенными считают такие висячие системы жесткость которых препятствует возникновению недопустимых кинематических и упругих деформаций Сюда относятся в основном висячие предварительно напряженные оболочки.
25947. Большое распространение в зарубежной и отечественной практике получили также висячие тонколистовые системы - мембранные покрытия 76.5 KB
  В некоторых случаях вместо сплошной мембраны покрытие образуется из отдельных не соединяемых друг с другом тонких стальных лент. Сплошное мембранное покрытие успешно применено для универсального стадиона на проспекте Мира в Москве размеры в плане которого достигают 183x224 м рис.
25949. Сводчатые покрытия проектируются, как правило, из сборных железобетонных элементов для прямоугольных в плане однопролетных или многопролетных зданий 35.5 KB
  По продольным краям вдоль образующей своды могут опираться на колонны стены или непосредственно на фундаменты.1 Своды с затяжками Рисунок 7.2 Своды без затяжек 7. Своды призматического полигонального очертания состоят из прямолинейных участков вписанных в дугу указанных выше кривых.
25950. Городские транспортные сооружения 34 KB
  Путепроводы и эстакады можно отнести ко второй группе сооружений. Эстакады применяют в следующих случаях: на пересечениях двух и более транспортных магистралей для увеличения пропускной способности улиц для пропуска скоростных автомагистралей над городской застройкой независимо от сложившейся сети улиц на подходах к большим мостам вместо высоких насыпей на подходах к местам скопления большого числа автомобилей вокзалам аэродромам гостиницам стадионам для уширения набережных и организации движения вдоль рек на косогорах болотах и...