Непрерывные случайные величины. Для непрерывной случайной величины, в отличие от дискретной, нельзя построить таблицу распределения

Для непрерывной случайной величины, в отличие от дискретной, нельзя построить таблицу распределения. Поэтому непрерывные случайные величины описывают другим способом. Пусть задана непрерывная случайная величина с возможными значениями из интервала и - действительное число. Под понимается событие «случайная величина приняла значение, меньшее .

Интегральной функцией распределения (или кратко функцией распределения) непрерывной случайной величины называется функция , равная вероятности того, что приняла значение, меньшее :

.

Отметим, что для дискретных случайных величин функция распределения определяется точно также.

Свойства интегральной функции распределения :

1.

2. - неубывающая функция, т.е. если , то

3. Вероятность попадания случайной величины в полуинтервал равна разности значений функции распределения на правом и левом концах полуинтервала :

.

4. Вероятность того, что непрерывная случайная величина примет какое-либо заранее заданное значение, равна нулю:

.

5. Вероятности попадания непрерывной случайной величины в интервал, сегмент и полуинтервал с одними и те ми же концами одинаковы:

.

6.Если возможные значения случайной величины принадлежат интервалу , то:

1) при ;

2) при .

Дифференциальная функция распределения

Дифференциальной функцией распределения непрерывной случайной величины (или ее плотностью вероятности) называется функция , равная производной интегральной функции:

.

Так как - неубывающая функция, то .

Теорема. Вероятность попадания непрерывной случайной величины в интервал равна определенному интегралу от дифференциальной функции распределения величины , взятому в пределах от до :

.

Математическим ожиданием непрерывной случайной величины с плотностью вероятности называют величину несобственного интеграла (если он сходится):

.

Если случайная величина определена на отрезке , то

.

Дисперсией непрерывной случайной величины , математическое ожидание которой , а функция является ее плотностью вероятности, называется величина несобственного интеграла (если он сходится):

.

Дисперсию непрерывной случайной величины можно вычислить также по формуле

.

Если случайная величина определена на отрезке , то

.

Для непрерывной случайной величины среднее квадратическое отклонение определяется также, как и для дискретной:

.

Свойства числовых характеристик непрерывной случайной величины совпадают со свойствами дискретной случайной величины.

Пример 21..Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения

Найти: 1) дифференциальную функцию распределения f(x); 2) математическое ожидание М(Х);3) дисперсию D(X).

Решение. 1) Дифференциальной функцией распределения f(x) непрерывной случайной величины X называется производная от интегральной функции распределения F(x), то есть

Искомая дифференциальная функция имеет следующий вид:

2) Если непрерывная случайная величина Х задана функцией f(x), то ее математическое ожидание определяется формулой

Так как функция f(x) при и при равна нулю, то из последней формулы имеем

3) Дисперсию D(X) определим по формуле

Тогда

Закон нормального распределения вероятностей

Закон распределения вероятностей непрерывной случайной величины называется нормальным, если ее дифференциальная функция определяется формулой

,

где параметр , .

Нормальное распределение с параметрами и называют нормированным. Дифференциальная функция в случае такого распределения

.

Функция - четная, т.е. . Значения этой функции можно найти в специальной таблице.

Если случайная величина распределена по нормальному закону, то вероятность того, что примет значение из интервала , вычисляется по формуле

или

,

где - интегральная функция Лапласа. Значения этой функции можно найти в таблице. Интегральная функция Лапласа является нечетной, т.е. .

Часто требуется вычислить вероятность того, что отклонение нормально распределенной случайной величины от ее математического ожидания по

абсолютной величине меньше заданного числа , т.е. найти . Эта вероятность находится по формуле

.

Пример 22. Длина детали представляет собой нормально распределенную случайную величину с математическим ожиданием 40 мм и средним квадратическим отклонением 3 мм.

Найти: 1) вероятность того, что длина произвольно взятой детали будет больше 34 мм и меньше 43 мм; 2)вероятность того, что длина детали отклонится от ее математического ожидания не более чем 1,5 мм.

Решение. 1) Пусть X- длина детали. Если случайная величина Х задана дифференциальной функцией f(x), то вероятность того, что Х примет значения, принадлежащие отрезку , определяется по формуле

Вероятность выполнения строгих неравенств определяется той же формулой.

Если случайная величина Х распределена по нормальному закону, то

где Ф(x)- функция Лапласа,

В задаче а=40, Тогда

2) По условию задачи , где

то есть .

Следовательно

Дата добавления: 2014-11-06