Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;
    Начать пользоваться сервисом
  • Тема: Характеристичні і виробляющі функції.






    Ціль:

    1. Ознайомитися з поняттям абсолютного моменту.

    2. Ознайомитися з поняттям факторіального моменту.

    3. Ознайомитися з поняттям характеристичної функції.

    4. Ознайомитися з поняттям виробляющії функції.

    Теоретичні відомості:

     

    В деяких випадках використовуються абсолютні і факторіальні моменти, які відповідно визначаються формулами:

     

    , (28)

    (29)

    де .

     

    За допомогою факторіальних моментів можна в компактнішому вигляді записати моменти деяких дискретних розподілів (типу біноміального) і, крім того, в завданнях певного класу, що включають дискретні випадкові величини, часто зручно знаходити початкові моменти , заздалегідь обчисливши факторіальні.

    Моменти — не єдині постійні, такі, що характеризують розподіл випадкової величини. Для теорії корисніша інша сукупність постійних, званих семіінваріантами (або кумулянтами) . Відмінність їх від моментів щодо довільної крапки полягає в тому, що всі семіінваріанти (за винятком першого) інваріантні щодо зміни початку відліку. Назва «семіінваріанти» якраз і обумовлена їх інваріантними властивостями.

    Різні моменти і семіінваріанти зв'язані між собою наступними співвідношеннями:

     

    (30)

    (31)

    , (32)

    , …

    , (33)

    , …

    , , , (34)

    , …

    , , (35)

    , , …

    , , , … (36)

    , , , … (37)

    , , , … (38)

    , …

    , , , (38)

    , …

     

    У формулах (34) і (35) передбачається, що можливі значення випадкової величини відрізняються на одиницю.

    У разі аналітичного завдання закону розподілу (у вигляді формули) визначення моментів зводиться до обчислення відповідних сум і інтегралів (див. табл. 2.3). Розрахунок моментів спрощується, якщо скористатися апаратом характеристичних функцій.

    Характеристична функція визначається як математичне очікування випадкової величини , тобто

     

    , (39)

     

    де - дійсна величина, .

    Використовуючи представлення щільності вірогідності у вигляді суми дельта-функцій, формулу (39) можна розповсюдити на дискретні випадкові величини:

     

    (40)

     

    де — можливі значення випадкової величини , - відповідні їм ймовірності.

    Щільність вірогідності однозначно виражається через характеристичну функцію:

     

    , (41)

     

    З (40) видно, що при зміні знаку у показника експоненти визначення характеристичної функції співпадає з визначенням спектральної функції. Тому для знаходження по відомій щільності або по можна користуватися таблицями перетворень по Фурье (або по Лапласу з урахуванням меж інтеграції).

    Для визначення моментів випадкової величини потрібно обчислити -у похідну від характеристичної функції по параметру і покласти :

     

    . (42)

     

    Семіінваріанти визначаються із співвідношення

     

    (43)

     

    Замість характеристичних функцій часто використовуються так звані виробляющі функції:

     

    . (44)

     

    Істотна відмінність між ними полягає в тому, що характеристична функція існує завжди, а виробляюща функція — тільки у разі існування всіх моментів.

    У табл. 2.4 приведені формули для основних числових характеристик дискретних законів розподілу, а в табл. 2.5 — для найбільш поширених безперервних законів розподілу.

    Приклад 1. По каналу зв'язку з перешкодами передається кодова комбінація, що складається з двох імпульсів. В результаті незалежної дії перешкоди на ці імпульси кожен з них може бути пригнічений з вірогідністю р.

    Визначити характеристичну функцію випадкової величини — числа пригнічених перешкодами імпульсів.

    Розв’язання. Можливі значення дискретної випадкової величини X: , , .

    Вірогідності ціх значень відповідно рівні: , , .

    Згідно формулі (40) маємо:

     

    = = = = .

    Пример 2. Випадкова величина має рівномірну щільність вірогідності в інтервалі від до .

    Визначити характеристичну функцію випадкової величини і намалювати її графік.

    Розв’язання. Оскільки випадкова величина розподілена на інтервалі від до , щільність вірогідності . Тоді по формулі (39):

    .

     

    Графіки щільності вірогідності і відповідною їй характеристичній функції приведені на рисунку.

    а) б)

     

    Рис. Рівномірна щільність вірогідності (а) і відповідна їй характеристична функція (б)

     

    Приклад 3.

    Знайти щільність вірогідності випадкової величини , характеристична функція якої має вигляд

     

     

    Розв’язання. Згідно формулі (41) маємо

     

    = = = ,

    оскільки .






    © 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.