Нормальный закон распределения на плоскости. Линейная регрессия. Линейная корреляция.
Нормальный закон распределения на плоскости. Линейная регрессия. Линейная корреляция. - раздел Математика, ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН Определение 11.1. Нормальным Законом Распределения На Плоскост...
Определение 11.1. Нормальным законом распределения на плоскости называют распре-деление вероятностей двумерной случайной величины (X, Y), если
(11.1)
Таким образом, нормальный закон на плоскости определяется 5 параметрами: а1, а2, σх, σу, rxy, где а1, а2 – математические ожидания, σх, σу – средние квадратические отклонения, rxy – коэффи-циент корреляции Х и Y. Предположим, что rxy = 0, то есть Х и Y некоррелированы. Тогда из (11.1) получим:
Следовательно, из некоррелированности составляющих нормально распределенной двумерной случайной величины следует их независимость, то есть для них понятия независимости и некоррелированности равносильны.
Математическое ожидание.
Определение 7.1. Математическим ожиданиемдискретной случайной величины называ-ется сумма произведений ее возможных значений на соответствующие им вероятности:
М
Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
Распространим определения числовых характеристик случайных величин на непре-рывные случайные величины, для которых плотность распределения служит в некото-ром роде аналогом понятия вероятности.
Стандартные законы распределения.
1. Биномиальное распределение.
Для дискретной случайной величины Х, представляющей собой число появлений события А в серии из п независимых испытаний (см. лекцию 6),
Двумерные случайные величины.
1. Дискретные двумерные случайные величины.
Закон распределения дискретной двумерной случайной величины (Х, Y) имеет вид таблицы с двойным вх
Дискретной двумерной случайной величины.
Рассмотрим дискретную двумерную случайную величину и найдем закон распределения составляющей Х при условии, что Y примет определенное значение (например, Y = у1). Дл
Равномерное распределение на плоскости.
Система двух случайных величин называется равномерно распределенной на плоскости, если ее плотность вероятности f(x, y) = const внутри некоторой области и равна 0 вне
Числовые характеристики двумерных случайных величин.
Такие характеристики, как начальные и центральные моменты, можно ввести и для системы двух случайных величин.
Определение 9.8. Начальным моментом порядка k, s
Независимых слагаемых.
Определение 10.2. Если каждой паре возможных значений случайных величин Х и Y соответ-ствует одно возможное значение случайной величины Z, то Z на
Линейная регрессия.
Пусть составляющие Х и Y двумерной случайной величины (Х, Y) зависимы. Будем считать, что одну из них можно приближенно представить как линейную функцию другой, например
Линейная корреляция.
Для двумерной случайной величины (Х, Y) можно ввести так называемое условное математи-ческое ожидание Yпри Х = х. Для дискретной случайной величины оно определ
Распределение «хи-квадрат».
Пусть имеется несколько нормированных нормально распределенных случайных величин: Х1, Х2,…, Хп (ai = 0, σi
Распределение Стьюдента.
Рассмотрим две независимые случайные величины: Z, имеющую нормальное распределение и нормированную (то есть М( Z ) = 0, σ( Z) = 1), и V, распределенну
Распределение F Фишера – Снедекора.
Рассмотрим две независимые случайные величины U и V, распределенные по закону «хи-квадрат» со степенями свободы k1 и k2 и образуем из них новую вел
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов