рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Математика
/
Тождества

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Тождества

Тождества - раздел Математика, Теория вероятностей Из Свойств Вероятности Следует, Что ...

Из свойств вероятности следует, что , таких что :

· ;

Дискретные распределения

Если случайная величина дискретна, то есть её распределение однозначно задаётся функцией вероятности

то функция распределения этой случайной величины кусочно-постоянна и может быть записана как:

Эта функция непрерывна во всех точках , таких что , и имеет разрыв первого рода в точках .

Непрерывные распределения

Распределение называется непрерывным, если такова его функция распределения . В этом случае:

а следовательно формулы имеют вид:

где означает любой интервал, открытый или закрытый, конечный или бесконечный.

Абсолютно непрерывные распределения

Распределение называется абсолютно непрерывным, если существует неотрицательная почти всюду (относительно меры Лебега) функция , такая что:

Функция называется плотностью распределения. Известно, что функция абсолютно непрерывного распределения непрерывна, и, более того, если , то , и

Математи́ческое ожида́ние — среднее значение случайной величины, распределение вероятностей случайной величины рассматривается в теории вероятностей. В англоязычной литературе обозначается через (например, от англ. Expected value или нем. Erwartungswert), в русской — (возможно, от англ. Mean value или нем. Mittelwert, а возможно от «Математическое ожидание»). В статистике часто используют обозначение .

Определение

Пусть задано вероятностное пространство и определённая на нём случайная величина . То есть, по определению, — измеримая функция. Если существует интеграл Лебега от по пространству , то он называется математическим ожиданием, или средним (ожидаемым) значением и обозначается или .

Основные формулы для математического ожидания

· Если — функция распределения случайной величины, то её математическое ожидание задаётся интегралом Лебега — Стилтьеса:

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Теория вероятностей

Оглавление... Теория вероятностей... Основные понятия вероятностей Вероятность Вероятностное пространство...

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

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:

Теория Вероятностей
Тео́рия вероя́тностей — раздел математики, изучающий закономерности случайных явлений: случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними. Во

Определение
Вероятностное пространство — это тройка (иногда обрамляемая угловыми скобками:

Конечные вероятностные пространства
Простым и часто используемым примером вероятностного пространства является конечное пространство. Пусть —

Пространство элементарных событий
Если бросается игральная кость, то в результате верхней гранью может оказаться одна из шести граней с количеством точек от одной до шести. Выпадение какой-либо грани в данном случае в теории вероят

Алгебра событий
Множество случайных событий образует алгебру событий , если выполняются следующие условия: 1.

Вероятность
Если каждому элементарному событию поставить в соответствие число , для которого выполняется условие:

Определение случайной величины
Случайной величиной называется функция , измеримая относительно

Математическое ожидание целочисленной величины
· Если — положительная целочисленная случайная величина (частный случай дискретной), имеющая распределение

Математическое ожидание абсолютно непрерывного распределения
· Математическое ожидание абсолютно непрерывной случайной величины, распределение которой задаётся плотностью

Свойства
· Дисперсия любой случайной величины неотрицательна: · Если дисперсия случайной величины конечна,

Независимость
В теории вероятностей два случайных события называются независимыми, если наступление одного из них не изменяет вероятность наступления другого. Аналогично, две случайные величинын

Определения
Определение 5. Пусть дано семейство случайных величин , так что

Свойства независимых случайных величин
· Пусть — распределение случайного вектора

Условная вероятность
Условнаявероятность — вероятность одного события при условии, что другое событие уже произошло. Определения Пусть

Усиленый закон больших чисел
Пусть есть бесконечная последовательность независимых одинаково распределённых случайных величин , определё

Центральная предельная теорема
Центра́льные преде́льные теоре́мы (Ц. П. Т.) — класс теорем в теории вероятностей, утверждающих, что сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных в