Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекція 7 МОГВ.doc
Скачиваний:
7
Добавлен:
22.11.2019
Размер:
465.92 Кб
Скачать

Закон її сумісного розподілу визначають за формулою

(х,у) = 1(х)  ,

або (х,у) = 2(y)  .

Випадкова величина Х буде незалежною від випадкової величини Y, якщо закон розподілу величини Х не залежить від прийнятого значення величини Y, тобто

 = 1(х),

і навпаки, для випадкової величини Y маємо

 = 2(у).

Якщо вони взаємно залежні між собою, то

  1(х);   2(у).

Випадкові величини Х i Y незалежні, якщо щільність сумісного розподілу (х,у) можна визначити у вигляді добутку двох множників, кожен із яких утримує тільки величини х та у, тобто

(х,у) = .

Додамо, що при розкладанні, функції з точністю до постійної множників збігаються з щільностями розподілу 1(x) і 2(у).

Між випадковими величинами виникає функціональна або стохастична (ймовірна) залежність.

Функціональною залежністю між випадковими величинами Х і Y називають таку залежність, коли кожному значенню Х відповідає точне значення Y.

Наприклад, у = х2, S = ab і т.д.

Стохастичною (ймовірною) залежністю між випадковими величинами Х і Y називають таку залежність, при якій кожному значенню х можна вказати розподіл величини у, яке змінюється при зміні х.

Така залежність в практичній діяльності зустрічається досить часто. Наприклад, зріст та вага людини, висота і товщина дерева в лісі, величина деформації інженерних споруд, час їх експлуатації і т.д.

Тобто у випадку ймовірної залежності на кожне точне значення аргументу х можна вказати значення випадкової величини у з певною мірою ймовірності (Ру).

Система двох випадкових величин може підкорятися різним законам розподілу. Проте в практиці геодезичних вимірювань найбільше розповсюдження має нормальний закон розподілу.

Якщо випадкові величини Х і Y мають нормальний розподіл і незалежні між собою, то щільності розподілу кожної із них будуть:

1(х) = ;

(6)

2 (y ) = .

Згідно з формулою щільність розподілу системи (Х, Y), якщо випадкові величини Х та Y незалежні, отримаємо у вигляді

(х,у) = . (7)

Якщо центр системи (х,у) знаходиться на початку системи координат х0у, тобто Мх = Му = 0, то

(х,у) = . (8)

Поверхня щільності нормального розподілу системи (х,у) має опуклий вигляд (горб), показаний на рис. 2.

Ймовірність попадання випадкової точки в прямокутник із сторонами паралельними осям координат, в межі з координатами х12 і у1,y2 (рис. 1) визначається за формулою

Р(х1 < X < x2 , y1 < Y < y2 ) = (x,y) dx dy. (9)

При нормальному розподілі системи двох випадкових величин отримаємо

Р(х1<X<x2,y1<Y<y2)= . (10)

3. Числові характеристики системи двох випадкових величин. Кореляційний момент, коефіцієнт кореляції і рівняння регресії

Найбільш повними ймовірними характеристиками системи двох випадкових величин є закон розподілу. Однак в практичній діяльності не завжди є можливість визначити його. Тому при дослідженнях систему двох випадкових величин характеризують їх числовими характеристиками: початковими та центральними моментами.

Початковим моментом порядку s, q системи (Х,Y) називається математичне сподівання від добутка ХS на тобто

. (11)

Для системи дискретних випадкових величин

, (12)

де Рxiyi = Р(Х = хі; Y = yi )  ймовірність того, що система (х,у) прийме значення (хі,уі), а додавання розповсюджується по всіх можливих значеннях випадкових величин Х і Y.