Глава 2. Случайные величины
2.1. Определение и примеры случайных величин
Рассмотрим вероятностное пространство ().
Однозначная числовая функция, заданная на пространстве элементарных исходов, называется случайной величиной.
Обозначения: , …
Таким образом, , .
В соответствии с определением, случайная величина каждому элементарному исходу из пространства , в зависимости от случая, ставит в соответствие одно определенное числовое значение.
Значения функции будем называть возможными значениями случайной величины .
Приведем несколько примеров случайных величин.
Пример 2.1. Эксперимент – подбрасывание игральной кости.
Пространство элементарных исходов: , где – на грани игральной кости выпало очков, .
Пусть – число очков, выпавших на грани игральной кости.
Возможные значения : 1, 2, ..., 6.
Пример 2.2. Эксперимент – последовательность из независимых испытаний в схеме Бернулли.
Пространство элементарных исходов:
, где .
Пусть – число появлений события А в этих испытаниях.
Возможные значения : 0, 1, ..., .
Пример 2.3. Эксперимент – регистрация вызовов в течение часа на АТС.
Пространство элементарных исходов – .
Пусть – число вызовов, поступивших на АТС в течение часа.
Возможные значения : 0, 1, ...
Пример 2.4. Эксперимент – бросание случайной точки в квадрат со стороной 1.
Пространство элементарных исходов:
, где декартовы координаты точки на плоскости.
Пусть – расстояние от начала координат до точки .
Возможные значения : .
Если пространство элементарных исходов, на котором задается случайная величина, конечное (примеры 2.1 – 2.2) или счётное (пример 2.3), то эта случайная величина называется дискретной (принимает отдельные изолированные значения).
Если пространство элементарных исходов бесконечное, несчётное и связное (пример 2.4), то случайная величина называется непрерывной (имеет несчетное множество значений).
2.2. Закон распределения дискретной случайной величины
Пусть пространство элементарных исходов - конечное или счётное множество. Во втором случае будем считать, что n равно бесконечности.
Наибольший интерес представляют вероятности, с которыми случайная величина принимает каждое из своих возможных значений.
Обозначим через событие, которое заключается в том, что m принимает своё i-е значение, . Появление события означает, что в результате эксперимента имел место элементарный исход , поэтому
.
Множество пар чисел называется законом распределения дискретной случайной величины.
Закон распределения обычно представляется в виде таблицы, состоящей из двух строк, в первой из которых записываются возможные значения случайной величины, а во второй – вероятности, с которыми эти возможные значения принимаются
… |
||||
… |
При этом так как по определению и
( – несовместные события).
2.2.1. Основные дискретные распределения
Равномерное распределение на множестве
Возможные значения: .
… |
. |
||||
… |
Биномиальное распределение
В последовательности из n независимых испытаний схемы Бернулли, – число появлений события А в этих испытаниях.
Возможные значения : ;
.
… |
… |
|||||
… |
… |
.
Распределение Пуассона
Рассмотрим последовательность независимых испытаний при , случайная величина – число появлений события в этих испытаниях.
Возможные значения: 0, 1, 2, …; .
… |
… |
||||
P |
… |
… |
.
Здесь использовано известное разложение показательной функции в ряд Маклорена
.
Геометрическое распределение
Рассмотрим последовательность независимых испытаний. Случайная величина – число испытаний, проведённых до первого появления события А.
Возможные значения: 1, 2, 3, …;
.
1 |
2 |
… |
… |
||
… |
… |
.
Гипергеометрическое распределение
Имеется объектов произвольной природы. Среди них объектов обладают некоторым свойством . Наудачу отбираются объектов. Случайная величина – число объектов среди отобранных, обладающих свойством .
Возможные значения: , где , ; при этом .
2.3. Функция распределения случайной величины
Функция , равная вероятности того, что случайная величина примет значение меньшее , называется функцией распределения этой случайной величины , т. е.
. (2.1)
Геометрически, функция распределения – это вероятность того, что случайная величина примет значение, которое расположено на числовой оси левее точки .
Пусть дискретная случайная величина, заданная законом распределения.
… |
. |
||||
… |
Построим функцию распределения этой случайной величины.
Для удобства предположим, что , тогда
1) Если , то .
2) Если , то .
3) Если , то
.
4) Если рассматривается k-й промежуток , то
.
5) Если , то .
Рис. 2.1
Для любой дискретной случайной величины функция распределения есть кусочно-постоянная функция.
Случайная величина называется непрерывной, если её функция распределения непрерывна.
Основные свойства функции распределения:
10. Функция распределения ограничена , так как функция распределения – это вероятность появления некоторого случайного события
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.