Системы случайных величин. Функция распределения. Совместная плотность распределения. — КиберПедия 

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...

Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...

Системы случайных величин. Функция распределения. Совместная плотность распределения.

2017-12-21 3341
Системы случайных величин. Функция распределения. Совместная плотность распределения. 4.75 из 5.00 4 оценки
Заказать работу

Системоой случайнвх величин (случайным вектором, многомерной случайной величиной) называется любая упорядоченная совокупность случайных величин Х ={ X1, …, Xn }.

Случайные величины{ X1, …, Xn }, входящие в систему могут быть как непрерывными, так и дискретными. Для наглядности рассмотрения пользуются геометрической интерпретацией; так систему двух случайных величин { X,Y } можно представить случайной точкой на плоскости с координатами X и Y, или случайным вектором, направленным из начала координат в точку (X,Y).

Свойства случайных величин не исчерпываются свойствами отдельных величин, входящих в систему и необходимы средства для описания характеристик систем случайных величин.

Функцией распределения (или совместной функцией распределения) системы случайных величин называется вероятность совместного выполнения неравенств X1 < x1, …, Xn < xn:

. (10.1)

Для случая двумерной случайной величины:

(10.2)

Геометрически функция распределения F (x, y) это вероятность попадания случайной точки (Х,У) в бесконечный квадрант с вершиной в точке (х,у), лежащей левее и ниже ее (рис. 10.1).

Свойства функции распределения.

1. Значения функции распределения удовлетворяют двойному неравенству:

.

Доказательство этого свойства вытекает из определения функции распределения как вероятности: вероятность есть неотрицательное число, не превышающее 1.

2. Функция распределения F (x, y) есть неубывающая функция по каждому из аргументов т.е

х1 < х2 = > F (х1) £ F (х2, у)

у1 < у2 = > F (х, у1) £ F (х,у2)

Доказательство этого свойства вытекает из того, что при увеличении какого-нибудь из аргументов (x, y) квадрант, заштрихованный на рис. 10.1, увеличивается; следовательно, вероятность попадания в него случайной точки (X,Y) уменьшаться не может.

3. Если хотя бы один из аргументов функции распределения обращается в -∞, то функция распределения равна 0:

(10.3)

Доказательство. По определению

Событие невозможное событие, т.к. невозможным является событие событие; тогда

4. Если оба аргумента функции распределения F (x, y) равны +¥, то функция распределения равны 1.

Доказательство следует из определения функции распределения системы случайных величин:

. (10.4)

5. Если один из аргументов обращается в +∞, то функция распределения F (x, y) становится равной функции распределения случайной величины, соответствующей другому аргументу:

. (10.5)

Доказательство. По определению функции распределения:

Событие (Y <+∞) является достоверным событием. Тогда

Точно так же доказывается, что

6. Вероятность попадания в прямоугольную область

P (a £ X £ b; d £ U £ g)= F (b, g)- F (b, d)- F (a, g)+ F (a,d). (10.6)

Совместной плотностью вероятности или плотностью совместного распределения называется функция

(10.11)

Плотность f (x,y) обладает следующими свойствами:

1. f(x,y)≥0;

2.

Геометрически совместная плотность f (x,y) системы двух случайных величин представляет собой некоторую поверхность распределения.

Аналогично вводится понятие элемента вероятности: .

Элемент вероятности с точностью до бесконечно малых величин равен вероятности попадания случайной точки (X, Y) в элементарный прямоугольник ΔR xy, примыкающий к точке (x,y), с размерами Δ x, Δ y.

Аналогично тому, как было рассмотрено в случае одномерной случайной величины, определим вероятность попадания случайной точки (X,Y) в область D:

(10.12)

Функция распределения системы (X, Y) через совместную плотность определяется так:

. (10.13)

Совместная плотность распределения системы случайных величин (X, Y) позволяет вычислить одномерные законы распределения случайных величин X и Y:

; . (10.14)

Одномерные плотности распределения составляющих системы случайных величин называют маргинальными плотностями распределения.

Условные плотности для непрерывных составляющих X и Y определяются так

f (x / y) = f (x, y)/ f у(y), f у (y)¹ 0; f (y / x) = f (x, y)/ f х(x), f х (x)¹ 0. (10.17)

;

.

Условные плотности обладают всеми свойствами обычных плотностей:

1. Двумерная плотность вероятности неотрицательна

2. Условие нормировки


Поделиться с друзьями:

Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...

Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначен­ные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...

Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...

Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьше­ния длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.016 с.