Формы закона распределения дискретной случайной величины
Ряд распределения дискретной случайной величины
-это таблица, в которой перечислены в порядке возрастания все возможные различные значения этой случайной величины
с соответствующими им вероятностями 
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|

Т.к. в результате испытания
принимает только одно из приведенных значений, то события
,
, …,
, … образуют полную группу и
(3.1)
Формула (3.1) называется условием нормировки ДСВ.
Многоугольник распределения ДСВ –графическое изображение ряда распределения ДСВ в декартовой системе координат.

Многоугольник распределения для ДСВ
, принимающей значения
с вероятностями
соответственно.
Аналитическая формапредставление закона распределения ДСВ с помощью формулы

Функция распределения
ДСВ
есть разрывная, ступенчатая функция, скачки которой соответствуют возможным значениям
случайной величины
и равны вероятностям
этих значений. Между скачками функция
сохраняет постоянное значение. В точке разрыва функция
равна тому значению, с которым она подходит к точке разрыва слева, т.е.
- непрерывна слева.

График функции распределения ДСВ
, принимающей значения
.
Плотность распределения не используется для представления закона распределения ДСВ.
Пример. Устройство состоит из 3-х независимо работающих элементов. Вероятность того, что элемент не сработает в данном испытании 0,1. Привести все формы представления закона распределения случайной величины
равной числу несработавших элементов.
Решение.
- ДСВ. Возможные значения
- все элементы работающие;
- не сработал 1 элемент;
- не сработало 2 элемента;
- не сработали 3 элемента.
Вероятность каждого из возможных значений ДСВ
можно рассчитать по формуле Бернулли (2.22), которая для данного примера будет являться аналитической формой закона распределения.
,
, 




Проверим (3.1)

Запишем ряд распределения ДСВ
| ||||
| 0,729 | 0,243 | 0,027 | 0,001 |
Построим многоугольник распределения (схематично):

Построим функцию распределения. Если
, то
- невозможное
событие и 
Если
, то
т.к. событие
равнозначна событию 
Если
, то
событие
может быть осуществлено, когда
примет значение
или
.
Поскольку события
- несовместны и независимы, то
равна сумме вероятностей
и
.
Если
то

Если
, то
, т.к. событие
является достоверным.
Итак

Построим график функции распределения:

Дата добавления: 2015-11-18; просмотров: 855;
