- •Рекомендуемая литература
- •Теория вероятностей
- •1. Случайные события
- •1.1. Событие и эксперимент. Соотношения между событиями. Пространство элементарных событий
- •1.2. Частота события. Статистическое определение вероятности
- •1.3. Классическое определение вероятности
- •1.4. Геометрическое определение вероятности
- •1.5. Аксиомы теории вероятностей. Основные следствия из аксиом
- •1.6. Условная вероятность. Независимость событий. Теорема умножения вероятностей
- •1.7. Теорема сложения вероятностей
- •1.8. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •1.9. Вычисление вероятностей событий с помощью биномиальной и полиномиальной формул
- •2. Случайные величины
- •2.1. Понятие случайной величины и её закона распределения. Дискретные и непрерывные величины
- •2.2. Ряд и многоугольник распределения дискретной св
- •2.3. Функция распределения св и её свойства
- •2.4. Плотность распределения непрерывной св и её свойства
- •2.5. Математическое ожидание, мода и квантили св
- •2.6. Моменты, дисперсия и среднее квадратическое отклонение св
- •2.7. Биномиальное распределение
- •2.8. Распределение Пуассона
- •2.9. Геометрическое распределение
- •2.10. Равномерное распределение
- •2.11. Показательное распределение
- •2.12. Одномерное нормальное распределение
2.2. Ряд и многоугольник распределения дискретной св
Пусть Х – дискретная СВ, имеющая конечное множество возможных значений , расположенных в порядке возрастания, и , . Тогда простейшей формой закона распределения СВ Х является следующая таблица, называемая рядом распределения:
-
Х
. . .
Р
. . .
События , являются попарно несовместными и образуют полную группу, поэтому
.
Для наглядности ряд распределения можно представить графически: на координатной плоскости изображаются точки , , которые последовательно соединяются отрезками прямых. Полученная ломаная называется многоугольником распределения.
Если дискретная СВ имеет счётное множество возможных значений , расположенных в порядке возрастания, то её закон распределения может быть задан формулой вида , , где р – некоторая функция натурального аргумента и выполняется условие . Указанная формула также называется рядом распределения.
2.3. Функция распределения св и её свойства
Функцией распределения СВ Х называется такая функция , которая при каждом значении числового аргумента х равна вероятности того, что СВ Х принимает значение, меньшее х, т.е. . Из определения СВ следует, что определена при любом значении х. Функция распределения является одной из форм закона распределения как дискретной, так и непрерывной СВ.
Рассмотрим основные свойства .
10. .
Доказательство следует из определения как вероятности: .
20. – неубывающая функция аргумента х, т.е. если , то .
Доказательство. Пусть . Событие есть сумма несовместных событий и , поэтому из аксиомы сложения имеем или , откуда , т.е. .
30. .
Доказательство следует из полученного выше равенства
.
40. , .
Доказательство. Рассмотрим значение СВ Х как положение случайной точки на числовой оси. Тогда функция при каждом значении х равна вероятности того, что случайная точка окажется левее точки х. При неограниченном перемещении точки х влево (вправо) попадание случайной точки левее х в пределе становится невозможным (достоверным) событием, поэтому , .
50. Функция распределения дискретной СВ постоянна на любом интервале, не содержащем возможных значений этой СВ, и имеет скачок в каждой точке, совпадающей с возможным значением, при этом величина скачка равна вероятности появления соответствующего значения.
60. Функция распределения непрерывной СВ непрерывна на всей числовой оси. Функция распределения произвольной СВ при любом значении аргумента х непрерывна слева.
2.4. Плотность распределения непрерывной св и её свойства
Пусть Х – непрерывная СВ, а – её функция распределения. Плотностью распределения (или плотностью вероятности) СВ Х называется функция , равная производной от функции распределения этой СВ, т.е. . Если при некотором значении аргумента недифференцируема, то в этой точке не определена.
Разность равна вероятности попадания СВ на участок , поэтому отношение есть средняя вероятность, приходящаяся на единицу длины этого участка. Это означает, что характеризует “плотность вероятности”, с которой распределены возможные значения СВ. Если дифференцируема в точке х, то при малом имеет место
,
где величина называется элементом вероятности.
Рассмотрим основные свойства плотности распределения.
10. .
Доказательство следует из равенства и неубывания .
20. .
Доказательство.
.
30. .
Доказательство. .
40. .
Доказательство. .
Замечание. Для непрерывной СВ Х при любых имеет место , поэтому
.
Функция распределения непрерывной СВ называется также её интегральным законом, а плотность вероятности – дифференциальным законом распределения. График плотности называется кривой распределения.