32445

ДИСКРЕТНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

Лекция

Математика и математический анализ

СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ. ДИСКРЕТНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ. Cлучайные величины будем обозначать большими латинскими буквами а значения которые они принимают – соответствующими малыми. Различают дискретные непрерывные случайные величины и случайные величины с сингулярным распределением.

Русский

2013-09-04

115 KB

12 чел.

Лекция 4.

Глава 2. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ.

$1. ДИСКРЕТНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ.

Если задано некоторое вероятностное пространство (, , Р), то под случайной величиной будем понимать числовую функцию X, заданную на пространстве .

Cлучайные величины будем обозначать большими латинскими буквами, а значения, которые они принимают – соответствующими малыми.

Различают дискретные, непрерывные случайные величины и случайные величины с сингулярным распределением.

Дискретной называется случайная величина, принимающая конечное или счетное число различных значений.

Пример 1. Колесо рулетки разделено на 5 секторов, площади которых относятся как 5:4:3:2:1.  Величина выигрыша пропорциональна номеру сектора, наименьший выигрыш –100 рублей.

Будем считать выигрыш случайной величиной Х. Это дискретная случайная величина. Она принимает значения: x1 = 100,  x2 = 200, …, x5 = 500. 

Ecли мы укажем, c какими вероятностями дискретная случайная величина принимает свои значения, то мы зададим распределение случайной величины.

Распределение дискретной случайной величины можно задать в виде таблицы.

В верхней строчке таблицы указываются значения случайной величины, а в нижней - вероятности этих значений. Вероятность значения случайной величины – это вероятность множества тех элементарных исходов, на которых случайная величина принимает это значение: P(Х = хn) = Р{Х() = хn}.

Пример 2. Случайная величина Х из примера 1 принимает свои значения со следующими вероятностями: р1 = 5/15, р2=4/15,…, р5=1/15.

         

$2. ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ.

Функцией распределения случайной величины Х называется функция F(x),
определяемая на всей действительной прямой как .

Замечание. Поскольку вероятность определена только на множествах из алгебры , не любую числовую функцию Х(),   , можно считать случайной величиной, а только ту, для которой множества {: X( x}принадлежат алгебре  при любом действительном  x. Такие функции называются измеримыми.


Пример 3.
Построим график функции распределения случайной величины из примера 1.

Перечислим свойства функции распределения случайной величины.

Утверждение 1. F(x) не убывает.

Доказательство. Пусть х1 <  х2. F(x2) – F(x1) = Р(X  x2) – Р(X  x1) =
Р{x1X( x2 0. Cледовательно, F(x1 F(x2).

Утверждение 2. Функция F(x) непрерывна справа, т.е. .

Доказательство. Предположим, F(x) не является непрерывной справа  в некоторой точке а: для  F(а + ) - F(a) > 0, т.е. P{: а < Х()  a +  } > 0. Значит, с ненулевой вероятностью случайная величины Х принимает значения, которые превосходят а, но не превосходят а +  сразу для всех . Но это невозможно, т.к. любое значение х0 ,большее a, будет превосходить и a +  при некоторых  .

Утверждение 3. Будем считать это утверждение аксиомой.

      Замечание. Иногда рассматривают распределения, у которых  Такие распределения называются несобственными. Их изучение выходит за рамки нашего курса.

$3. ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН.

Основной характеристикой случайной величины является математическое ожидание.

Пусть случайная величина Х принимает значения хk, k= 1,2,… с вероятностями рk. Математическое ожидание (или среднее значение)  дискретной случайной величины обозначается МХ и равняется сумме числового ряда , если ряд сходится абсолютно.

Пример 4. Cредний выигрыш в примере 1 составляет:

MX= 100*(1/3)+200*(4/15)+300*(1/5)+400*(2/15)+500*(1/15)=233,(3).  

Cвойства математических ожиданий:

  1.  для любой постоянной величины C: MC=C;
  2.  для любой постоянной a: M(aX)=a*MX;
  3.  для любых случайных величин X и Y, имеющих математические ожидания MX и MY: M(X+Y)=MX+MY;
  4.  если случайные величины X() и Y() таковы, что X() Y() для всех , то МX  MY;

5)        

Все свойства математических ожиданий вытекают из свойств абсолютно-сходящихся числовых рядов.

Еще одна характеристика случайных величин – дисперсия. Дисперсия случайной величины X обозначается DX и равняется М(XMX)2.

Дисперсия - это средний квадрат отклонения значений случайной  величины от ее математического ожидания.

Из определения дисперсии сразу следуют ее свойства:

  1.  для любой постоянной величины C: DC=0;
  2.  для любой постоянной a: D(aX)=а2*D(X).

Утверждение 4. Пусть Х – случайная величина, MX – ее математическое ожидание, а MX 2 – математическое ожидание случайной величины X 2. Тогда

Доказательство.

Наряду с дисперсией рассматривают среднее квадратическое отклонение

 

Пример 5. Дисперсия выигрыша в рулетку DX= MX 2-(MX)2.

MX 2= 1002*1/3+2002*4/15+3002*1/5+4002*2/15+5002*1/15=70000; DX = 15555,(5).

 

$4. МОМЕНТЫ.

Моментом порядка k (k=1,2,3...) случайной величины Х называется математическое ожидание случайной величины Xk .

Пример 6. Моментом первого порядка является математическое ожидание случайной величины. 

Центральным моментом порядка k (k=1,2,3...) называется величина 

Пример 7. Центральным моментом второго порядка является дисперсия.

Утверждение 5. Если распределение случайной величины симметрично относительно ее математического ожидания, то все центральные моменты нечетного порядка, если они существуют, равны 0.

Доказательство. Центральный момент нечетного порядка l представляет собой ряд                 Поскольку распределение симметрично относительно математического ожидания, то каждому положительному члену ряда соответствует отрицательный, равный ему по модулю. В силу абсолютной сходимости сумма ряда равна 0.

Для характеристики асимметрии распределения выбрали третий центральный момент. Коэффициентом асимметрии называется величина

Пример 8. Посчитаем коэффициент ассиметрии случайной величины из Х примера 1.

15

PAGE  15


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

46304. Методика обучения словообразованию 15.44 KB
  Изучение морфемики и словообразования – это основа формирования представлений о языке как развивающейся системе постоянно пополняющейся новыми словами. Элементарные знания даются в начальной школе в 57 классах – ученики знакомятся с основными понятиями структуры слова и словопроизводства в 89 классах – полученные сведения закрепляются и обобщаются. познавательные цели: ознакомление учащихся со структурой русского слова основными способами русского словообразования показать взаимосвязь между единицами разных уровней языка:...
46305. Noun 15.41 KB
  Noun hs ctegoricl mening of thingness becuse noun effects nomintion of the fullest vlue. The N is chrcterized by specific set of wordbuilding ffixes nd wordbuilding models which unmistkbly mrk noun mong them: suffixes of the doer worker nturlist etc. s for wordchnging ctegories the noun is chnged ccording to the ctegories of number boyboys cse boyboy’s nd rticle determintion boy boy the boy.
46306. Слово в системе языка: статус системная функция, коммуникативная необходимость 15.3 KB
  Внутренним содержанием слова является его лексическое значение. Значение слова это соотнесенность слова с определенным понятием. Основная функция слова назывная или номинативная лат. Значение семантика слова это явление историческое: оно не является раз и навсегда данным а может изменяться в процессе функционирования слова в речи; некоторые слова постепенно приобретают новое или новые значение при этом происходит расширение значения слова; некоторые из значений слова могут исчезать забываться происходит сужение значения слова [ср.
46307. Выбор продуктов в продуктовых инновациях 15.27 KB
  Существуют различные подходы к продуктовым инновациям: консервативный и радикальный.Консервативный подход к выбору новых более выгодных продуктов или услуг наиболее приемлем для финансовокризисных фирм ограниченных как в возможностях финансировать значительные стартовые инвестиции в новый бизнес так и в сроке окупаемости этих инвестиций.Консервативный подход к продуктовым инновациям сводится к выбору для освоения таких продуктов услуг или операций которые бы опирались на: уже созданный технологический а также коммерческий задел фирмы...
46308. Сущность и классификация затрат 15.26 KB
  Группировка по экономическим элементам отражает затраты которые распределяются по видам характеризующим их экономическое содержание их природное назначение. Все остальные являются комплексными собирающими затраты по обслуживанию и управлению производством. Прямые затраты непосредственно связаны с производством определенного вида продукции работ услуг и могут быть учтены в себестоимости данного вида продукции работ услуг сырье материалы полуфабрикаты комплектующие зарплата станочников и др.
46309. Эксплуатация машинно-тракторного парка при возделывании сахарной свеклы в СПК «Авангард» Сергачского района Нижегородской области 978.5 KB
  Огромное экономическое значение сахарной свеклы в народном хозяйстве. Она является главным источником доходов свеклосеящих хозяйствах. При удельном весе ее в пашне ≈ 8,6% удельный вес доходов составляет ≈ 44% от доходов растениеводства.
46310. Магнитные и электромагнитные приспособления в металлообработке 64.5 KB
  Значительный прогресс в металлообработке может быть достигнут за счет применения универсальных приспособлений, использующих энергию магнитного поля. Такие приспособления могут применяться в условиях единичного, серийного и массового производств
46311. Графическое обозначение технологической оснастки в документации 93.5 KB
  Рекомендации по выбору типа привода зажимных устройств При выборе типа привода ЗУ в соответствии с требованиями технического процесса обработки деталей на станке должны быть обеспечены необходимая сила жесткость и точность зажима заготовки с заданными отношениями их размера. Достоинства гидропривода: возможность применения сравнительно выгодных давлений масла до 10 МПа и выше что позволяет создавать большую силу зажима; работает плавно бесшумно; обеспечивает заданную производительность и точность. Недостатки гидропривода: высокие...
46312. Расчет приспособления на точность 270 KB
  Расчет приспособления на точность. Требуемую точность приспособления можно определить решением размерной цепи системы: заготовка – приспособление – станок – инструмент. При этом выявляется роль приспособления в достижении заданной точности выполняемого на заготовке размера то есть замыкающего звена размерной цепи. Для этого производят деление допуска ограничивающего отклонения от выполняемого размера на части одна из которых выделяется для приспособления.