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: 1033;
