Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Тематика курса - Часть I - Теория Вероятностей.doc
Скачиваний:
101
Добавлен:
11.06.2015
Размер:
1.79 Mб
Скачать

Дискретная случайная величина

Определение. СВ называется дискретной, если множество принимаемых ею значений счетно.

Закон распределения дискретной случайной величины

Рассмотрим, каким способом может быть задан закон распределения СВ в случае, когда она принимает лишь конечное число значений.

Итак, пусть СВ Х может принимать одно из n различных значений

х1, х2, …, хn.

При этом каждое из этих значений СВ Х принимает с определенной вероятностью – соответственно р1, р2, …, рn.

Иными словами р1 – вероятность случайного события «случайная величина Х приняла значение х1», или, более кратко, Х = х1.

р2 – вероятность случайного события Х = х2,

рn – вероятность случайного события Х = хn.

Иногда удобно закон распределения дискретной СВ записать аналитически, с помощью формулы:

Рi = P{X = xi}, i = 1, …, n, …,

определяющей вероятность того, что в результате опыта (испытания) СВ Х примет значение хi.

Сведем значения, которые может принимать СВ Х, в таблицу.

Х

Р

В первой строке которой указаны значения, принимаемые СВ Х, а во второй строке – их вероятности.

Такая таблица называется таблицей распределения СВ Х.

Обычно числа в первой строке располагают в порядке возрастания. В этом случае таблицу распределения называют рядом распределения.

Говорят, что поведение дискретной случайной величины описывается законом распределения (или рядом распределения) - таблицей, в первой строке которой перечислены все возможные значения случайной величины, а во второй — вероятности, с которыми она принимает эти значения:

Х

Р

Закон распределения дискретной случайной величины представляет собой перечень всех её возможных значений и соответствующих им вероятностей.

Сделаем одно очень важное замечание. Поскольку в результате испытаний СВ Х наверняка примет одно из этих значений, то сумма несовместных событий

{X = x1} + {X = x2} + … + {X = xn}

является достоверным событием, а следовательно, его вероятность равна 1. Поэтому для таблицы распределения любой СВ справедливо равенство: сумма всех вероятностей

р1 + р2 + … + рn = Σpi = 1.

Математические операции над дискретными случайными величинами

1. «Сдвиг». Пусть имеется дискретная СВ Х, принимающая в зависимости от результата испытания те или иные случайные значения. Если к каждому из этих значений прибавить одно и то же число, например, А, то в результате получим новую СВ - Х + А, принимающую значения (, При этом:

, т.е. с теми же вероятностями, что и СВ Х.

Х

х1

хn

Р

р1

рn

Х + А

х1 + А

хn + А

Р

р1

pn

2. Определение. Произведением дискретной СВ на число с называется дискретная СВ сХ, принимающая значения с вероятностями.

3. «Возведение в степень».

Определение. Квадратом (соответственно – m-степенью) дискретной СВ Х называется дискретная СВ, принимающая значения (соответственно -) с вероятностями. Обозначение –Х2 (соответственно – Xm).

Построение таблицы значений СВ Х2 несколько сложнее. Рассмотрим конкретный пример.

Задача. СВ Х задана таблицей распределения. Определить закон распределения СВ Х2.

Х

-1

0

1

2

Р

0,2

0,3

0,4

0,1

Решение. Действуем аналогичным способом для вычисления Х2, т.е. заменяем все значения хi значениями их квадратов - хi2, и получаем:

Х2

1

0

1

4

Р

0,2

0,3

0,4

0,1

В первой строке имеются совпадающие значения. Поэтому следует объединить их в одну варианту, сложив соответствующие вероятности.

Х2

1

0

4

Р

0,6

0,3

0,1

Таблицу распределения любой СВ У = f(x) для любой функции f можно построить аналогично. Она строится в два этапа. Сначала вычисляются элементы вспомогательной таблицы.

СВ

f(x1)

f(x2)

f(xn)

Р

p1

p2

pn

Затем совпадающие значения f(xi) = f(xj) для разных значений xi и xj (если такие имеются) объединяются в одно, а соответствующие вероятности складываются.

4. Определение. Суммой дискретной СВ Х, принимающей значения с вероятностямии СВY, принимающей значения с вероятностяминазывается дискретная СВZ = Х + Y, принимающая значения с вероятностямидля всех указанных значенийi и j.

5. Определение. Разностью дискретной СВ Х, принимающей значения с вероятностямии СВY, принимающей значения с вероятностяминазывается дискретная СВZ = Х - Y, принимающая значения с вероятностямидля всех указанных значенийi и j.

6. Определение. Произведением дискретной СВ Х, принимающей значения с вероятностямии СВY, принимающей значения с вероятностяминазывается дискретная СВZ = Х·Y, принимающая значения с вероятностямидля всех указанных значенийi и j.

Определение. Две СВ Х и Y называются независимыми, если события

{X = xi} = Ai и {Y = yj} = Bj (т.е. законы распределения) независимы для любых и, т.е.

.

В противном случае СВ называются зависимыми.

Несколько СВ называются взаимно независимыми, если закон распределения любой из них не зависит от того, какие значения приняли остальные величины.