Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Непрерывные случайные величины






Непрерывная случайная величина Х в отличие от дискретной может принимать любое значение из некоторого промежутка, т.е. её значения сплошь заполняют некоторый интервал и потому их множество несчётно.

Например:

1) размер детали массового производства;

2) урожай с одной сотки;

3) ошибка измерения;

4) путь, пройденный автомобилем к данному моменту времени.

Важнейшей характеристикой непрерывной случайной величины Х помимо функции распределения F(x)=p(ξ < x), является плотность распределения вероятности.

Плотностью распределения вероятности или плотностью вероятности непрерывной случайной величины Х называется производная ее функции распределения, то есть . (2.17)

В точках, где производная функции F(x) не определена, будем считать, что f(x)=0.

Полезно помнить, что плотность вероятности f(x) это есть Δ Р/Δ х – вероятность попадания Х в интервал (х, х+ Δ х), деленная на его длину Δ х, когда длина Δ х исчезающее мала, то есть

(2.18)

Плотность распределения обладает следующими свойствами:

1. В силу того, что функция F(x) монотонно возрастает, её плотность f(x) всюду неотрицательная, т.е. f(x) ≥ 0.

2. Функция распределения НСВ может быть выражена через ее плотность вероятности по формуле

(2.19)

То есть, зная F(x), можем найти плотность вероятности по формуле

f(x) = F'(x), а зная f(x), найдем функцию распределения по формуле (2.19).

3. Вероятность попадания НСВ в промежуток [a, b] равна определенному интегралу от ее плотности в пределах от a до b, т.е.

(2.20)

4. Интеграл от плотности вероятности НСВ в бесконечных пределах равен единице, т.е.

(2.21)

то есть, вся площадь между графиком f(x) и осью О х равна 1:

(аналог формулы нормирования (2.1) для непрерывной СВ).

Для непрерывныхслучайных величин математическое ожидание определяется как: (2.22)

а дисперсия (2.23)

Все рассуждения, приведенные для математического ожидания и дисперсии дискретных случайных величин, верны и для непрерывных величин.

В качестве пример а непрерывного распределения мы рассмотрим так называемое нормальное распределение.

Пример 2.12. Найти математическое ожидание и дисперсию непрерывной случайной величины Х, заданной функцией распределения

 

0 при х ≤ 0,

F(x) = x при 0 < x ≤ 1,

1 при x > 1.

 
 


f(x)
Решение. Найдём плотность распределения:

0 при х ≤ 0,

f(x) = F′ (x) = 1 при 0 < x ≤ 1,

0 при x > 1.

 

Найдём математическое ожидание по формуле (2.22)

Найдём дисперсию по формуле (2.23)

Домашнее задание: ДР-2.6 (Гмурман, с. 126, № 2)

 
 
 







© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.