- •Содержание
- •1Основные понятия теории вероятностей (тв).
- •1.1Предмет тв
- •1.2Виды случайных событий
- •1.3Вероятность
- •1.4Относительная частота
- •1.5Теоремы сложения вероятностей
- •1.6Теорема умножения вероятностей
- •1.7Теорема о полных вероятностях
- •1.8Теорема о повторении опытов
- •1.9Метод производящих функций
- •2Случайные величины и их распределения
- •2.1Понятие случайных величин (св)
- •2.2Дискретная св. Закон распределения вероятностей.
- •2.3Св непрерывного типа. Плотность распределения вероятностей.
- •2.4Функция распределения вероятностей.
- •3 Числовые характеристики распределения случайных величин
- •3.1Математическое ожидание (мо) св
- •3.1.1Мо дискретной св
- •3.1.2Мо непрерывной св
- •3.1.3Свойства мо
- •3.1.4Мода и медиана св
- •3.2Дисперсия св. Понятие среднего квадратического отклонения (ско).
- •3.2.1Определение дисперсии
- •3.2.2Свойства дисперсии
- •4.1.2Геометрическое распределение
- •4.2Типовые распределения непрерывных св
- •4.2.1Равновероятный (равномерный) закон распределения.
- •4.2.2Показательный закон распределение.
- •4.2.3Нормальный закон распределения
- •4.2.3.1Связь с биномиальным законом распределения. Локальная теорема Лапласа (Муавра-Лапласа)
- •4.2.3.2Интегральная теорема Лапласа.
- •4.2.3.3Необходимое и достаточное условие нормального закона распределения (нзр)
2.3Св непрерывного типа. Плотность распределения вероятностей.
СВ непрерывного типа – такая СВ, которая в результате опыта может принимать любые значения из данного интервала.
Для такой СВ нельзя казать все значения, их кол-во бесконечно!, а вероятность любого конкретного значения = 0! Следовательно говорить о распределении вероятностей между отдельными значениями не имеет смысла. Как быть? Как и для геометрической вероятности введем понятие вероятного попадания случайной величины на конкретный интервал или вероятность того, что СВ примет значение из некоторого интервала Р(а < X < b), где a и b – границы интервала.
Но для случайного события геометрическая вероятность определялась для условий, когда вероятность попадания случайной точки на участок l зависела лишь от размеров этого участка и не зависела того, где находится участок на отрезке L, определяющего область возможных попаданий случайной точки, т.е. из условия равновозможности исходов!
Для СВ непрерывного типа такое условие является частным ограничением, а в общем случае вероятность попадания случайной точки на некоторый интервал зависит как от величины этого интервала, так и от его положения в области возможных значений СВ. Следовательно, чтобы задать закон распределения для СВ непрерывного типа необходимо указать область возможных значений этой СВ и правило, определяющее соответствие между любым интервалом в области значений СВ и вероятностью того, что СВ в результате опыта примет значение из этого интервала.
Для получения такого правила введем понятие «Плотности вероятности». (Аналогия из физики: плотность вещества = массе, приходящейся на единицу объема. Для неоднородного вещества – ‘местная плотность’, т.е. в точке; также в ТВ мы будем рассматривать ‘местную’ плотность вероятности - вероятность, приходящаяся на единицу длины в данной точке Х).
Плотность вероятности непрерывной СВ Х называется предел отношения вероятности попадания СВ Х на малый участок, примыкающий к т. x, к длине этого участка, когда последняя стремиться к 0.
К понятию «плотности вероятности» легко перейти от родственного ему понятия «плотность относительной частоты». Например, СВ Х – рост человека, измеряемый для всех, кто проходит мимо аудитории в течении лекции. Пусть это будет 100 измерений = n’. Все значения принадлежат интервалу 150-200 см. Разобьем его на участки по = 5см и посчитаем сколько значений попадает в каждый участок., т.е. частоту попадания mI’. Перейдем к относительной частоте Pi‘= mi'/n', а затем к плотности относительной частоты fi = Pi’/ . Для наглядности представим это на графике, называемом гистограммой:
Высота столбца – плотность относительной частоты соответствующего участка. Площадь столбца – относительная частота.
При и , ступенчатая фигура (гистограмма) распределения относительной частоты сглаживается в кривую, называемую кривой распределения вероятностей, а соответствующая ей функция f(x) – функция плотности вероятности или закон распределения. Кривая распределения обладает следующими свойствами:
ордината кривой распределения в т.Х численно равна плотности вероятности в т.Х.
площадь, ограниченная кривой распределения на интервале (а, b) численно равна вероятности попадания СВ в этот интервал
площадь, ограниченная кривой распределения на всем интервале возможных значений СВ X, численно равна 1.
Свойства функции плотности распределения вероятностей:
- Это свойство часто называют нормировочным условием функции плотности распределения вероятностей.
Т.о., мы ввели понятие закона распределения для СВ непрерывного типа в виде функции плотности распределения вероятностей или ее графического представления в виде кривой распределения.
В ТВ для СВ непрерывного типа рассматривается достаточно ограниченное число типовых законов распределения, основные из которых мы рассмотрим позднее.