Випадкова величина
Краткое сожержание материала:
ТЕМА
ВИПАДКОВА ВЕЛИЧИНА
1 Випадкова величина. Функція розподілу випадкової величини
Зіставимо кожну елементарну подію конкретного випробування з деяким числом. Наприклад, розглянемо випробування, що полягає в підкиданні монети. Маємо простір елементарних подій - множину з двох можливих рівно ймовірних наслідків випробування: 1 - випадання "решки" та 2 - випадання герба. Введемо до розгляду функцію = f(), що визначається за формулами: f(1)=0, f(2)=1. Це - числова функція (випадкова величина), яка залежить від випадку. Позначимо її через :
Для значень, яких у результаті випробувань може рівно ймовірно набувати функція , застосуємо символи та . Відповідно з нашою угодою, вони дорівнюють
і
У загальному випадку задовільної випадкової величини позначатимемо її однією з грецьких літер ,,..., а значення, яких вона набуває літерами латинської абетки: х, y,..... Відповідність між цими значеннями та ймовірностями, з якими їх набуває така функція , зручно задати у вигляді табл. 1, що називається законом розподілу дискретної випадкової величини:
Таблиця 1
... |
||||||
... |
У випадку зазначеної конкретної випадкової величини, пов'язаної з випадінням сторін підкинутої монети, табл. 1 конкретизується у вигляді табл. 2:
Таблиця 2
|
0 |
1 |
|
|
1/2 |
1/2 |
Цю закономірність можна також наочно представити на площині xOy, розмістивши на горизонтальній осі значення і , а на вертикальній осі, що доцільно було перемістити з її традиційного положення - відповідні їм ймовірності (рис. 1). При цьому графік функції складається тільки з двох точок (,) і (,). В інших точках горизонтальної осі функція взагалі принципово не визначена.
Ще більш наочно закон розподілу дискретної випадкової величини зображається специфічною функцією
що називається функцією розподілу випадкової величини .
Рисунок 1
У відповідності з її визначенням, вона дає в точці x ймовірність того, що випадкова величина розташована на осі Ox зліва від цієї точки x. Зокрема, для випадкової величини, заданої законом розподілу в табл. 2, ця функція має складний вигляд із різними представленнями на різних інтервалах
На рис. 2 наведено її графік з двома неусувними розривами 1-го роду.
Рисунок 2
Розглянемо ще один приклад введення випадкової величини. Нехай є мішень - круг радіуса а, влучення до якого гарантовано. Як випадкову величину, що позначимо як , візьмемо відстань від центра мішені до точки влучення. Ймовірність того, що ця випадкова величина набуває різних значень r від нуля до а, обчислюється за формулою геометричної ймовірност:
При цьому функція розподілу
графік якої зображено на рис. 3, має вигляд
Рисунок 3
Модифікуємо попередній приклад: нехай всередині круга радіуса а, влучення до якого гарантовано, проведено два концентричні кола (рис. 4) з радіусами a/3 і 2a/ В залежності від відстані точки влучення від центра мішені стрілець одержує 10, 5 чи 1 бал, відповідно.
Рисунок 4
За випадкову величину, що позначимо як , візьмемо тепер кількість очок, набраних при пострілі по мішені. Її можливі значення: 10, 5, 1. Обчислимо ймовірності випадків прийняття цих значень величиною
,
,
При цьому закон розподілу випадкової величини має вигляд табл. 3:
Таблиця 3
1 |
5 |
10 |
||
5/9 |
1/3 |
1/9 |
За цим законом розподілу випадкової величини знаходимо функцію її розподілу та будуємо її графік (рис. 5).
Рисунок 5
Властивості функції розподілу:
1. F(x) - неубутна функція. Дійсно, якщо x1<x2 (рис. 6).
Рисунок 6
F(x2)=P(<x2)=P(<x1)+P(x1<<x2)>P(<x1)=F(x1); F(x1)<F(x2);
2. F(+)=1; F(-)=0; F(+)=P(<)=1;
P(-<<)=1; F(-)=0;
P(<)=P() - P()=F() - F().
Якщо функція розподілу в деякій точці =а має неусувний розрив 1-го роду - стрибок на величину р, (рис. 7) то Р(=а)=р.
Рисунок 7
Дійсно, розглянемо [а, b), b a+0.
P(=а)=.
Найбільш важливими типами випадкових величин є дискретні і неперервні випадкові величини, які будуть розглянуті більш докладно.
2 Дискретна випадкова величина
Випадкова величина називається дискретною, якщо її можливі значення можна перенумерувати.
Нехай х1,х2,…,хn - можливі значення дискретної випадкової величини в порядку зростання.
Випадкові події [=x1], [=x2], …[=xn] утворять повну систему елементарних подій. При цьому
,
Закон розподілу дискретної випадкової величини можна задати таблицею (табл. 1) чи геометрично - точками на площині (xi, pi); або ламаною, що з'єднує ці точки та називається багатокутником розподілу (рис. 8):
Рисунок 8
Цьому закону розподілу є відповідною функція розподілу
F(x)=P(<x)=
або
де
Її графік наведено на рис. 9
Рисунок 9
Як видно з рис. 9, функція розподілу дискретної випадкової величини є кусково неперервною. У точці хi вона зростає на величину . При цьому
.
3 Найважливіші закони розподілу дискретних випадкових величин
Біноміальний розподіл. Розглядається серія з n випробувань, у кожному з яких подія А відбувається або не відбувається. Ймовірність появи події А в кожному випробуванні постійна і не залежить від результатів інших випробувань. Це схема Бернуллі:
Р(А)=р; .
Як випадкову величину, яку позначимо , розглянемо кількість появ події А у n випробуваннях. Не важко перевірити, що ймовірність появи події визначається формулою Бернуллі у вигляді
; (1)
де - кількість сполучень з елементів по (1).
Відповідний цїй формулі закон розподілу випадкової величини називається біноміальним, тому що його коефіцієнти збігаються з коефіцієнтами членів розкладання бінома Ньютона (p+q)n (табл. 4).
Таблиця 4
n |
0 |
1 |
… |
k |
… |
n |
|
pn |
qn |
npqn-1 |
… |
… |
pn |
Розподіл Пуассона. Якщо в біноміальному розподілі випадкової величини кількість випробувань і наслідків дуже велика, знаходження ймовірностей за формулою Бернуллі (1) стає обтяжливим у зв'язку з необхідністю обчислення факторіалів великого порядку. У цьому випадку було отримано наслідки формули Бернуллі, один з яких полягає у наступному.
Нехай кількість випробувань необмежено зростає, але так, щоб її добуток на ймовірність появи події A в кожному випробуванні, тобто , залишався скінченою величиною порядку одиниці. Це передбачає дуже мале значення ймовірності , отже розглядаються дуже рідкі події та дуже довгі серії випробувань. При формалізації відзначених умов у формулі Бернуллі (1) можна перейти до границі
або остаточно отримати формулу Пуассона для ймовірності появи разів дуже рідкої події A у практично нескінченних випробуваннях
Розподіл випадкової величина за цією формулою називається законом Пуассона (законом рідкісних подій). Число називається параметром розподілу. Цей зако...
Застосування теорії ймовірності в сфері економіки
Пошук ймовірності, що вибраний навмання учень хлопчик або дівчинка. Розрахунок ймовірності для контролю якості виготовленої продукції. Випадкова велич...
Теорія ймовірності та її застосування в економіці
Імовірність несплати податку для кожного підприємця. Випадкова величина в інтервалі. Ряд розподілу добового попиту на певний продукт. Числові характер...
Теорія ймовірностей та математична статистика
Знаходження імовірності за локальною теоремою Муавра-Лапласа. Формула Муавра-Лапласа, інтегральна теорема Лапласа. Дискретна випадкова величина, знахо...
Вимірювання: термінологія, прилади, похибки
Однократне вимірювання дає єдиний результат, що приймають за остаточний результат вимірювання шуканої величини. Однократне вимірювання являється доста...
Основні поняття теорії ймовірностей
Сприймання і усвідомлення понять: випадкова подія, вірогідна подія, неможлива подія, повна група подій, попарно несумісні події, рівно можливі події,...