Ряд распределения системы двух дискретных величин
... | ... | |||||
... | ... | |||||
... | ... | |||||
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
... | ... | |||||
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
... | ... |
Здесь .
2. Функция распределения системы двух случайных величин - это вероятность совместного выполнения двух неравенств и :
.
Геометрически функция есть вероятность попадания случайной точки в бесконечный квадрант с вершиной в точке , лежащий левее и ниже значения .
Аналогично, как частный случай, функция распределения одной случайной величины есть вероятность попадания случайной точки в полуплоскость, ограниченную справа абсциссой x.
Функция есть вероятность попадания точкив полуплоскость, ограниченную сверху ординатой .
Свойства функции :
а) есть неубывающая функция обоих своих аргументов, т.е. при ; при .
б) .
в) , т.е. при одном из аргументов, равном +Ґ, функция распределения системы превращается в функцию распределения одной СВ, соответствующей другому аргументу.
г) .
д) Вероятность попадания случайной точки в прямоугольник , ограниченный абсциссами a и b и ординатами c и d, определяется через по соотношению
.
3. Плотность распределения системы двух СВ представляет собой предел отношения вероятности попадания в малый прямоугольник к площади этого прямоугольника, когда оба его размера стремятся к нулю. Она может быть выражена как вторая смешанная частная производная функции распределения системы по обоим аргументам:
.
Элементом вероятности называется выражение . Это вероятность попадания случайной точки в элементарный прямоугольник со сторонами , , примыкающий к точке . Эта вероятность равна объему элементарного параллелепипеда, ограниченного сверху поверхностью и опирающегося на элементарный прямоугольник .
Вероятность попадания случайной точки в произвольную область может быть получена суммированием (интегрированием) элементов вероятности по всей области :
.
Геометрически вероятность попадания в область изображается объемом цилиндрического тела, ограниченного сверху поверхностью распределения и опирающегося на область . В частности, вероятность попадания случайной точки в прямоугольник , ограниченный абсциссами a и b и ординатами c и d, выражается зависимостью:
.
Функция распределения выражается через функцию плотности соотношением:
.
Основные свойства плотности распределения системы :
Зная закон распределения системы двух случайных величин, можно всегда определить законы распределения отдельных величин, входящих в систему (маргинальныезаконы распределения).
Ранее получили: .
Так как , то, дифференцируя последнее выражение по x, будем иметь:
.
Аналогично, .
Зная , легко определяются и . Наоборот - труднее, так как надо знать условные законы распределения.
Условным законом распределения величины X, входящей в систему , называется ее закон распределения, вычисленный при условии, что другая случайная величина Y приняла определенное значение y. Зная закон распределения одной из величин и условный закон распределения другой, можно составить закон распределения системы.
Теорема умножения законов распределения: .
Аналогично: .
Условные законы распределения можно определить через безусловные:
; .
Случайная величина называется независимой от случайной величины , если закон распределения величины не зависит от того, какое значение приняла величина .
Для непрерывных случайных величин условие независимости от может быть записано в виде: при любом у.
Если зависит от , то . Зависимость или независимость случайных величин всегда взаимны: если величина не зависит от , то и величина не зависит от .
Случайные величины и называются независимыми, если закон распределения каждой из них не зависит от того, какое значение приняла другая. В противном случае величины и называются зависимыми.
Для независимых непрерывных случайных величин теорема умножения законов распределения принимает вид: , т.е. плотность распределения системы независимых случайных величин равна произведению плотностей распределения отдельных величин, входящих в систему.
Это условие может рассматриваться как необходимое и достаточное условие независимости случайных величин.
Дата добавления: 2015-04-21; просмотров: 915;