КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Щільність розподілу неперервно розподіленої випадкової величини
Якщо випадкова величина розподілена неперервно, то кількість значень, яких вона може набувати нескінченна, а імовірність, з якою вона набуває кожного конкретного значення, дорівнює нулю. На відміну від дискретно розподіленої випадкової величини така ймовірність не характеризує розподіл величини неперервної. Проте кожному значенню аргументу х можна поставити у відповідність число , яке описує кожну точку х границею відношення імовірності попадання значень випадкової величини Х в деякий окіл цієї точки до величини цього околу. Якщо врахувати, що , то щільністю розподілу f (x) неперервної випадкової величини Х будемо називати похідну її функції розподілу: (ІІ.3) Щільність розподілу неперервної випадкової величини має такі властивості: 1. Щільність розподілу завжди невід’ємна (). Дійсно, оскільки функція розподілу монотонно неспадна, то її похідна в жодній точці не може бути від’ємною. 2. Функція розподілу неперервної випадкової величини визначається через щільність її розподілу за формулою (ІІ.4) Формулу (ІІ.4) отримуємо, проінтегрувавши рівність (ІІ.3) по проміжку . 3. Має місце умова нормування (ІІ.5) На підставі (ІІ.4) 4. Імовірність попадання значень неперервної випадкової величини в заданий інтервал обчислюється за формулою . (ІІ.6) Дійсно, . Приклад 5. Функція розподілу випадкової величини . Знайти щільність розподілу та побудувати графіки функції розподілу та щільності розподілу. Розв’язання: Продиференціювавши вираз для функції розподілу, знаходимо щільність розподілу заданої випадкової величини . Як бачимо, випадкова величина може набувати значень лише з проміжку . Графіки функції розподілу та щільності розподілу будуємо, використовуючи пакет Maple. Введемо команди f:=x->piecewise(x<0,0,x>0 and x<Pi,sin(x)/2,x>Pi,0); F:=x->piecewise(x<0,0,x>0 and x<Pi,(1-cos(x))/2,x>Pi,1); with(plots):plot([f(x),F(x)],x=-4..4); і отримаємо шукані графіки (рис.4). Приклад 6. Щільність розподілу випадкової величини Х задана співвідношенням . Визначити сталу С та знайти імовірність попадання випадкової величини в проміжок [0; 4]. Розв’язання: Оскільки , то , , , С = 3. Отже, . Далі, .
Дата добавления: 2015-05-23; Просмотров: 1434; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |