- •Предисловие
- •Введение в теорию вероятностей События
- •Понятие вероятности
- •Аксиомы вероятности
- •Следствия из аксиом вероятности
- •Классический способ вычисления вероятностей
- •Геометрический способ вычисления вероятностей
- •Условная вероятность
- •Правило произведения
- •Формула полной вероятности
- •Формула гипотез (Байеса)
- •Независимость двух событий
- •Свойства независимых событий
- •Независимость трех и более событий
- •Последовательность независимых испытаний с двумя исходами
- •Локальная теорема Муавра Лапласа
- •Приближение Пуассона
- •Интегральная теорема Муавра Лапласа
- •Теория Вероятностей
- •Дискретные случайные величины
- •Функция распределения
- •Свойства функции распределения
- •Вырожденная случайная величина
- •Распределение Бернулли
- •Биномиальное распределение
- •Геометрическое распределение
- •Равномерно распределённая случайная величина
- •Непрерывные случайные величины
- •Нормально распределённая случайная величина
- •Плотность вероятности дискретной случайной величины
- •Смешанные случайные величины
- •Н езависимость двух случайных величин
- •Независимость трёх и более случайных величин
- •Математическое ожидание
- •Примеры нахождения математических ожиданий
- •Распределение Пуассона
- •Экспоненциальное распределение
- •Распределение Коши
Распределение Коши
Организуем любым доступным способом равномерно распределённую на промежутке (/2;/2) случайную величину T. Её функция распределения будет иметь вид Числа промежутка (/2;/2) нанесём на полуокружность единичного радиуса (см. рис. 28). Построим числовую прямую, касающуюся полуокружности в точке нуль, и имеющую точку касания своим началом. После того, как в эксперименте получится значение случайной величины T, проведём луч из центра через полученную точку полуокружности до пересечения с касательной. При этом образуется число X, являющееся значением новой случайной величины, распределение которой называется распределением Коши. Найдём её функцию распределения F(x).
. Последний переход объясняется тем, что . График функции распределения показан на рисунке 29.
Рис. 29. Функция распределения случайной величины Коши.
Плотность вероятности распределения Коши равна производной от найденной функции распределения . Убедимся в выполнении условия нормировки:
. График плотности вероятности показан на рисунке 30.
Рис. 30. Плотность вероятности распределения Коши.
Докажем, что у распределения Коши нет математического ожидания, для чего убедимся в расходимости несобственного интеграла:
. Сделаем замену переменных: t=1+x2dt=2x∙dx, тогда если x=0, то t=1, а если x+, то t+, поэтому
. Несобственный интеграл расходится, поэтому математического ожидания распределения Коши не существует, хотя графики функции распределения и плотности вероятности качественно напоминают соответствующие графики для нормального распределения. У графика плотности вероятности так же есть перегибы . Только эти функции значительно медленнее стремятся к своим пределам на бесконечности.