рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Двумерные случайные величины.

Двумерные случайные величины. - раздел Математика, ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН 1. Дискретные Двумерные Случайные Величины.   ...

1. Дискретные двумерные случайные величины.

 

Закон распределения дискретной двумерной случайной величины (Х, Y) имеет вид таблицы с двойным входом, задающей перечень возможных значений каждой компоненты и вероятности p(xi, yj), с которыми величина принимает значение (xi, yj):

Y Х
x1 x2 xi xn
y1 p(x1, y1) p(x2, y1) p(xi, y1) p(xn, y1)
yj p(x1, yj) p(x2, yj) p(xi, yj) p(xn, yj)
ym p(x1, ym) p(x2, ym) p(xi, ym) p(xn, ym)

 

При этом сумма вероятностей, стоящих во всех клетках таблицы, равна 1.

Зная закон распределения двумерной случайной величины, можно найти законы распреде-ления ее составляющих. Действительно, событие Х = х1 представляется собой сумму несовместных событий (X = x1, Y = y1), (X = x1, Y = y2),…, (X = x1, Y = ym), поэтому

р(Х = х1) = p(x1, y1) + p(x1, y2) +…+ p(x1, ym) (в правой части находится сумма вероятностей, стоящих в столбце, соответствующем Х = х1). Так же можно найти вероятности остальных возможных значений Х. Для определения вероятностей возможных значений Y нужно сложить вероятности, стоящие в строке таблицы, соответствующей Y = yj.

Пример 1. Дан закон распределения двумерной случайной величины:

Y X
-2
-0,8 0,1 0,3 0,1
-0,5 0,15 0,25 0,1

 

Найти законы распределения составляющих.

Решение. Складывая стоящие в таблице вероятности «по столбцам», получим ряд распре-деления для Х:

Х -2
р 0,25 0,55 0,2

 

Складывая те же вероятности «по строкам», найдем ряд распределения для Y:

Y -0,8 -0,5
p 0,5 0,5

 

2. Непрерывные двумерные случайные величины.

 

Определение 8.1. Функцией распределения F(x, y)двумерной случайной величины (X, Y) называется вероятность того, что X < x, a Y < y:

F( х, у ) = p ( X < x, Y < y ). (8.1)

y

Рис.1.

Это означает, что точка (X, Y) попадет в область, заштрихованную на рис. 1, если вершина прямого угла располагается в точке (х, у).

Замечание. Определение функции распределения справедливо как для непрерывной, так и для дискретной двумерной случайной величины.

Свойства функции распределения.

1) 0 ≤ F(x, y) ≤ 1 (так как F(x, y) является вероятностью).

2) F(x, y) есть неубывающая функция по каждому аргументу:

F(x2, y) ≥ F(x1, y), если x2 > x1;

F(x, y2) ≥ F(x, y1), если y2 > y1.

Доказательство. F(x2, y) = p(X < x2, Y < y) = p(X < x1, Y < y) + p(x1X < x2, Y < y) ≥

p(X < x1, Y < y) = F(x1, y). Аналогично доказывается и второе утверждение.

3) Имеют место предельные соотношения:

а) F(-∞, y) = 0; b) F(x, - ∞) = 0; c) F(- ∞, -∞) = 0; d) F( ∞, ∞) = 1.

Доказательство. События а), b) и с) невозможны ( так как невозможно событие Х<- ∞ или Y <- ∞), а событие d) достоверно, откуда следует справедливость приведенных равенств.

4) При у = ∞ функция распределения двумерной случайной величины становится функцией распределения составляющей Х:

F(x, ∞) = F1(x).

При х = ∞ функция распределения двумерной случайной величины становится функцией распределения составляющей Y :

F( ∞, y) = F2(y).

Доказательство. Так как событие Y < ∞ достоверно, то F(x, ∞) = р(Х < x) = F1(x). Аналогично доказывается второе утверждение.

Определение 8.2. Плотностью совместного распределения вероятностей (двумер-ной плотностью вероятности)непрерывной двумерной случайной величины называ-ется смешанная частная производная 2-го порядка от функции распределения:

. (8.2)

Замечание. Двумерная плотность вероятности представляет собой предел отношения вероятности попадания случайной точки в прямоугольник со сторонами Δх и Δу к площади этого прямоугольника при

Свойства двумерной плотности вероятности.

1) f(x, y) ≥ 0 (см. предыдущее замечание: вероятность попадания точки в прямоуголь-ник неотрицательна, площадь этого прямоугольника положительна, следовательно, предел их отношения неотрицателен).

2) (cледует из определения двумерной плотности вероятно-сти).

3) (поскольку это вероятность того, что точка попадет на плос-кость Оху, то есть достоверного события).

Вероятность попадания случайной точки в произвольную область.

Пусть в плоскости Оху задана произвольная область D. Найдем вероятность того, что точка, координаты которой представляют собой систему двух случайных величин (двумерную случайную величину) с плотностью распределения f(x, y), попадет в область D. Разобьем эту область прямыми, параллельными осям координат, на прямоугольники со сторонами Δх и Δу. Вероятность попадания в каждый такой прямоугольник равна , где - координаты точки, принадлежащей прямоугольнику. Тогда вероятность попадания точки в область D есть предел интегральной суммы , то есть

(8.3)

Отыскание плотностей вероятности составляющих

двумерной случайной величины.

Выше было сказано, как найти функцию распределения каждой составляющей, зная двумерную функцию распределения. Тогда по определению плотности распределения

(8.4)

Аналогично находится (8.4′)

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

На сайте allrefs.net читайте: "ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Двумерные случайные величины.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

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),

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

Корреляционный момент и коэффициент корреляции.
Определение 9.10. Корреляционным моментомсистемы двух случайных величин называется второй смешанный центральный момент: Kxy = μ1,1

Математическое ожидание функции одного случайного аргумента.
Пусть Y = φ(X) – функция случайного аргумента Х, и требуется найти ее математическое ожидание, зная закон распределения Х. 1) Если Х – дискретная сл

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

Нормальный закон распределения на плоскости. Линейная регрессия. Линейная корреляция.
Определение 11.1. Нормальным законом распределения на плоскости называют распре-деление вероятностей двумерной случайной величины (X, Y), если

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?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги