Студопедия КАТЕГОРИИ: АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Дискретные случайные величины. Законы распределения биномиальное, геометрическое и Пуассона.
Опр. Случайная величина Х называется дискретной, если она принимает конечное либо счетное число значений, т.е. Ωх—конечно или счетно. Опр. Законом распределения дискретной случайной величины Х называется совокупность пар чисел вида (хi, рi), где xi—возможные значения случайной величины, а pi—вероятности, с которыми случайная величина принимает эти значения, т.е. , причем . Опр. Говорят, что дискретная случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами (n,p), если она может принимать целые неотрицательные значения с вероятностями . Опр. Говорят, что случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром λ (λ>0), если она принимает целые неотрицательные значения с вероятностями . Обозначают , т.е. случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром λ. Опр. Говорят, что случайная величина Х имеет геометрическое распределение с параметром р (0<р<1), если она принимает натуральные значения с вероятностями , где q=1-p. .
Мат ожидание ДСВ и их свойства. Опр. Математическим ожиданием дискретной случайной величины называют сумму произведений всех ее возможных значений на их вероятности. Обозначают математическое ожидание случайной величины Х через MX или М(Х). – случайная величина Х принимает конечное число значений. – принимает счетное число значений, причем математическое ожидание существует, если ряд в правой части равенства сходится абсолютно. Свойства математического ожидания: Свойство 1. Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной: M(C)=C.Будем рассматривать постоянную С как дискретную случайную величину, которая принимает одно возможное значение С с вероятностью 1. Следовательно, . Свойство 2. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания: M(CX)=CM(X). Ряд распределения случайной величины СХ
Математическое ожидание случайной величины СХ . Опр.Случайные величины X1,X2,…,Xn называются независимыми, если для любых числовых множеств B1,B2,…,Bn .
Дисперсия, свойства. Начальные и центральные моменты. Опр. Дисперсией случайной величины называется число . Опр. Средним квадратическим отклонением случайной величины Х называется число . Свойства дисперсии. Свойство 1.Дисперсия постоянной величины С равна 0.DC=0. . Свойство 2.Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возводя его в квадрат: . . Свойство 3.Дисперсия суммы двух независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих величин: .
Непрерывные случайные величины. Свойства плотности распределения. Опр. Говорят, что случайная величина Х имеет плотность вероятности или плотность распределения вероятностей , если существует функция p(x) такая, что функция распределения (1). Опр.Случайная величина называется непрерывной, если она имеет плотность распределения. Пусть р(х)—непрерывная функция. Тогда Где , α—бесконечно малая величина при Δх→0. Т.к. , при Δх→0. Таким образом, . .
|
||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2018-05-27; просмотров: 270. stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда... |