Главная страница
Навигация по странице:

  • Функцией распределения

  • Рядом распределения

  • Плотностью распределения

  • 6. ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ Математическое ожидание

  • Начальный момент

  • Центрированной

  • Центральный момент

  • Средним квадратическим отклонением (СКО)

  • Правило 3

  • Пск. ПСК. И математическая статистика


    Скачать 0.64 Mb.
    НазваниеИ математическая статистика
    Дата16.10.2021
    Размер0.64 Mb.
    Формат файлаpdf
    Имя файлаПСК.pdf
    ТипПрактикум
    #248769
    страница3 из 8
    1   2   3   4   5   6   7   8
    Закон
    распределения
    случайной величины – это любая функция, таблица, правило и т.п., устанавливающая соответствие между значениями случайной величины и вероятностями ее наступления.
    Функцией распределения
    случайной величины
    X
    называется вероятность того, что она примет значение меньшее, чем аргумент функции
    x
    :
    F
    (
    x
    ) =
    p
    {
    X
    <
    x
    }.
    (5.1)
    Свойства функции распределения:
    1.
    F
    (–

    ) = 0.
    2.
    F
    (+

    ) = 1.
    3.
    F
    (
    x
    1
    )

    F
    (
    x
    2
    ), при
    x
    1
    <
    x
    2 4.
    p
    (
    a

    X
    <
    b
    ) =
    F
    (
    b
    ) –
    F
    (
    a
    )
    .
    (5.2)
    Рядом распределения
    дискретной СВ X называется таблица, в верхней строке которой перечислены все возможные значения СВ
    x
    1
    ,
    x
    2
    , ...,
    x
    n
    (
    x
    i-1
    <
    x
    i
    ), а в нижней – вероятности их появления
    p
    1
    ,
    p
    2
    , ... ,
    p
    n
    , где
    p
    i
    =
    p
    {
    X
    =
    x
    i
    }.
    x
    i
    x
    1
    x
    2
    x
    n
    p
    i
    p
    1
    p
    2
    p
    n
    Так как события {
    X
    =
    x
    1
    }, ...
    , {
    X
    =
    x
    n
    } несовместны и образуют полную группу, то справедливо контрольное соотношение
    p
    1
    +
    p
    2
    + ... +
    p
    n
    = 1.
    (5.3)
    Функция распределения любой дискретной СВ есть разрывная ступенчатая функция, скачки которой происходят в точках, соответствующих возможным значениям случайной величины, и равны вероятностям этих значений:
    ( )
    (
    )
    i
    i
    x
    x
    F x
    p X
    x
    <
    =
    =

    (5.4)
    Плотностью распределения
    (плотностью вероятности)
    f
    (
    x
    ) непрерывной случайной величины
    X
    называется производная ее функции распределения
    0 0
    {
    }
    (
    )
    ( )
    ( )
    ( ) lim lim
    ( )
    x
    x
    P x X
    x
    x
    F x
    x
    F x
    dF x
    f x
    F x
    x
    x
    dx
    ∆ →
    ∆ →

    < + ∆
    + ∆ −

    =
    =
    =
    =


    . (5.5)
    Основные свойства плотности распределения:
    1. Плотность распределения неотрицательна:
    f
    (
    x
    )

    0.
    2. Условие нормировки:




    =
    1
    )
    (
    dx
    x
    f
    (5.6)
    3. Вероятность попадания случайной величины
    X
    на произвольный участок
    [
    a
    ,
    b
    [ равна

    {
    }
    ( )
    b
    a
    p a
    X
    b
    f x dx

    <
    =

    (5.7)
    4. Функция распределения
    F
    (
    x
    ) случайной величины
    X
    выражается через ее плотность:
    ( )
    {
    }
    {
    }
    ( ) .
    x
    F x
    p X x
    p
    X x
    f x dx
    −∞
    =
    < = −∞ < < =

    (5.8)
    Пример
    5.1.
    По одной и той же стартовой позиции противника производится пуск из пяти ракет, причем вероятность попадания в цель при каждом пуске одной ракеты равна 0,6. Число попаданий в цель – случайная величина
    X
    . Определить ряд распределения и функцию распределения величины
    X
    Решение
    . Случайная величина
    X
    может принимать следующие значения: 0,
    1, 2, 3, 4, 5. Найдем вероятность принятия величиной
    X
    этих значений, используя формулу Бернулли:
    {
    }
    5 5
    P
    0
    (1
    )
    0, 4 0, 01024
    X
    p
    =
    = −
    =
    =
    ,
    {
    }
    1 4
    4 5
    P
    1
    (1
    )
    5 0, 6 0, 4 0, 0768
    X
    C p
    p
    = =

    = ⋅

    =
    ,
    {
    }
    2 2
    3 2
    3 5
    P
    2
    (1
    )
    10 0,6 0, 4 0, 2304
    X
    C p
    p
    =
    =

    =


    =
    ,
    {
    }
    3 3
    2 3
    2 5
    P
    3
    (1
    )
    10 0,6 0, 4 0,3456
    X
    C p
    p
    =
    =

    =


    =
    ,
    {
    }
    4 4
    4 5
    P
    4
    (1
    ) 5 0,6 0, 4 0, 2592
    X
    C p
    p
    =
    =

    = ⋅

    =
    ,
    {
    }
    5 5
    P
    5 0,6 0,07776
    X
    p
    =
    =
    =
    =
    Ряд распределения имеет вид
    x
    i
    0 1 2 3 4 5
    p
    i
    0,01024 0,0768 0,2304 0,3456 0,2592 0,07776
    Функцию распределения определим по формуле (5.4) для переменных:
    0
    x

    ( ) 0
    F x
    =
    ,
    0 1
    x
    < ≤
    0
    ( )
    0,01024
    F x
    p
    =
    =
    ,
    1 2
    x
    < ≤
    0 1
    ( )
    0,08704
    F x
    p
    p
    =
    +
    =
    ,
    2 3
    x
    < ≤
    0 1
    2
    ( )
    0,31744
    F x
    p
    p
    p
    =
    +
    +
    =
    ,
    3 4
    x
    < ≤
    0 1
    2 3
    ( )
    0,66304
    F x
    p
    p
    p
    p
    =
    +
    +
    +
    =
    ,
    4 5
    x
    < ≤
    0 1
    2 3
    4
    ( )
    0,92224
    F x
    p
    p
    p
    p
    p
    =
    +
    +
    +
    +
    =
    ,
    5
    x
    >
    0 1
    2 3
    4 5
    ( )
    1
    F x
    p
    p
    p
    p
    p
    p
    =
    +
    +
    +
    +
    +
    =
    x
    ≤ 0
    ]0; 1]
    ]1; 2]
    ]2; 3]
    ]3; 4]
    ]4; 5]
    > 5
    F
    (
    x
    ) 0 0,01024 0,08704 0,31744 0,66304 0,92224 1
    Пример
    5.2.
    Случайная величина
    X
    распределена по закону, определяемому плотностью вероятности вида
    0 5
    0.5 1
    F(x)
    cos ,
    / 2
    / 2,
    ( )
    0,
    / 2.
    c
    x
    x
    f x
    x
    π
    π
    π

    ≤ ≤

    = ⎨
    >

    Найти константу
    c
    , функцию распределения
    F
    (
    x
    ) и вычислить
    p
    {|
    x
    | <
    π
    /4}.
    Решение
    . Константу
    с
    вычислим исходя из условия нормировки:
    / 2
    / 2
    / 2
    ( )
    cos sin
    2 1
    / 2
    f x dx
    c
    xdx c
    x
    c c
    c
    π
    π
    π
    π

    −∞

    =
    =
    = + =
    =



    , откуда с = 0,5.
    Так как плотность вероятности задана различными формулами на разных интервалах, то и функцию распределения будем искать для каждого интервала в отдельности: для x < –
    π/2 ( )
    ( )
    0 0
    x
    x
    F x
    f y dy
    dy
    −∞
    −∞
    =
    =
    =


    , для –
    π/2 ≤ x ≤ π/2
    / 2
    / 2
    cos sin
    1 sin
    ( )
    0
    / 2 2
    2 2
    x
    x
    y
    y
    x
    F x
    dy
    dy
    π
    π
    π

    −∞

    +
    =
    +
    =
    =



    , для x >
    π/2
    / 2
    / 2
    / 2
    / 2
    cos
    ( )
    0 0
    1 2
    x
    y
    F x
    dy
    dy
    dy
    π
    π
    π
    π

    −∞

    =
    +
    +
    =



    Окончательно имеем
    0,
    / 2,
    ( )
    (1 sin ) / 2,
    / 2,
    1,
    / 2.
    x
    F x
    x
    x
    x
    π
    π
    π
    < −


    =
    +



    >

    Вероятность p{|x| <
    π/4}=
    2 2
    2 1
    4 2
    2 1
    4 2
    4 4
    =
    ⎟⎟


    ⎜⎜


    +


    ⎟⎟


    ⎜⎜


    +
    =





    ⎛−







    π
    π
    F
    F
    ЗАДАЧИ
    5.1. На проверку поступают партии из 4 приборов. Проверка партии прекращается после обнаружения первого неисправного прибора. Вероятность того, что прибор пройдет проверку, равна 0,6. Случайная величина X – число проверенных приборов в одной партии. Определить ряд распределения, функцию распределения F(x) и построить ее график.
    Ответ:
    x
    i
    1 2 3 4
    p
    i
    0,4 0,24 0,144 0,216
    x
    ≤ 1
    ]1; 2]
    ]2; 3]
    ]3; 4]
    > 4
    F(x) 0 0,4 0,64 0,784 1

    5.2. Случайная величина X принимает значения Х = i (i =1, 2, ...) с вероятностью p{Х = i} = 2
    –i
    . Найти функцию F(х) и вычислить p{3
    ≤ X ≤ 6}.
    Ответ:
    -i iF(x) =
    2

    ; p(3
    ≤ X ≤ 6) = 0,2344.
    5.3. Из десяти транзисторов, среди которых два бракованные, случайным образом выбраны два транзистора для проверки их параметров. Определить и построить: а) ряд распределения случайного числа X бракованных транзисторов в выборке; б) функцию распределения F(x) величины X; в) вычислить p{X
    ≥ 0,5}, p{X < 1,5}.
    Ответ: a)
    x
    i
    0 1 2
    p
    i
    1/45 16/45 28/45 б)
    x
    ≤ 0
    ]0; 1]
    ]1; 2]
    > 2
    F(x)
    0 1/45 17/45 1 в) p{X
    ≥ 0,5} = 44 / 45, p{X < 1,5} = 17 / 45.
    5.4. Точку бросают наудачу внутрь круга радиусом R. Вероятность ее попадания в любую область, расположенную внутри круга, пропорциональна площади этой области. Найти функцию распределения расстояния от случайной точки до центра круга.
    Ответ:
    2 0,
    0,
    ( )
    , 0
    ,
    1,
    x
    F x
    x
    x
    R
    x
    R



    =
    < ≤


    >

    5.5. Для случайной величины X плотность вероятности f(x) = аx при
    x
    ∈ [0; 2], f(x) = 0 при x < 0 и x > 2. Найти коэффициент а, функцию распределения F(x), вероятность попадания на отрезок [1; 2].
    Ответ: а = 0,5;
    2 0,
    0,
    ( )
    0, 2 5
    , 0 2,
    1,
    2 .
    x
    F x
    x
    x
    x



    =
    <



    >

    p{X
    ∈ [1; 2]} = 0,875.
    5.6. Функция распределения случайной величины X имеет вид
    F(x) = b + c arctg(x / a), –∞ < x< ∞.
    Чему должны быть равны a, b и с? Найти плотность вероятности.
    Ответ: a > 0, b = 0,5, с = 1/π,
    2 2
    ( )
    (
    )
    a
    f x
    x a
    π
    =
    +

    6. ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ
    Математическое ожидание
    характеризует среднее значение СВ и определяется по формулам:
    1
    для
    ДСВ,
    =M[ ]
    ( )
    для
    НСВ.
    N
    i
    i
    i
    X
    x p
    m
    X
    x f x dx
    =

    −∞




    = ⎨


    ⎪⎩


    (6.1)
    Свойства математического ожидания:
    1. M[c] = c.
    2. M[X+c] = M[X]+c.
    3. M[c
    X] = c⋅M[X].
    Начальный момент
    k-го порядка СВ X есть математическое ожидание k-й степени этой случайной величины:
    1
    для
    ДСВ,
    ( ) M[
    ]
    ( )
    для
    НСВ.
    N
    k
    i
    i
    i
    k
    k
    k
    x
    p
    x
    X
    x
    f x dx
    α
    =

    −∞




    =
    = ⎨


    ⎪⎩


    (6.2)
    Центрированной
    случайной величиной
    X
    o называется
    СВ, математическое ожидание которой находится в начале координат (в центре числовой оси)
    [ ] 0
    M X
    =
    o
    Операция центрирования (переход от нецентрированной величины Х к центрированной
    X
    o
    ) имеет вид
    X
    X
    X m
    =

    o
    Центральный момент
    порядка k СВ X есть математическое ожидание k-й степени центрированной случайной величины
    X
    o
    :
    1
    (
    )
    для
    ДСВ,
    ( ) M[
    ]
    (
    )
    ( )
    для
    НСВ.
    N
    k
    i
    X
    i
    i
    k
    k
    k
    X
    x
    m
    p
    x
    X
    x m
    f x dx
    µ
    =

    −∞





    =
    = ⎨



    ⎪⎩


    o
    (6.3)
    Дисперсия
    случайной величины характеризует степень рассеивания
    (разброса) значений случайной величины относительно ее математического ожидания и определяется по формулам

    2 2
    2 1
    1 2
    2 2
    2 2
    2
    (
    )
    для ДСВ,
    [ ]
    ( )
    (x)
    (
    ) ( )
    ( )
    для НСВ.
    N
    N
    i
    X
    i
    i
    i
    X
    i
    i
    x
    X
    X
    X
    x
    m
    p
    x p m
    D
    D X
    x
    m
    x m
    f x dx
    x f x dx m
    µ
    α
    =
    =


    −∞
    −∞


    =



    =
    =
    =

    = ⎨


    =

    ⎪⎩




    (6.4)
    Свойства дисперсии:
    1. D[c] = 0.
    2. D[X+c] = D[X].
    3. D[c
    X] = c
    2

    D[X].
    Средним квадратическим отклонением (СКО)
    СВ X называется характеристика
    [ ]
    [ ]
    X
    X
    D X
    σ
    σ
    =
    =
    (6.5)
    СКО измеряется в тех же физических единицах, что и СВ, и характеризует ширину диапазона значений СВ.
    Правило 3
    σ
    .
    Практически все значения СВ находятся в интервале
    [m
    X
    – 3
    σ
    X
    ; m
    X
    + 3
    σ
    X
    ;].
    (6.6)
    Модой
    случайной величины называется ее наиболее вероятное значение, т.е. то значение, для которого вероятность p
    i
    (для дискретной СВ) или f(x) (для непрерывных СВ) достигает максимума. Обозначения: Mo.
    Медианой
    случайной величины X называется такое ее значение, для которого выполняется условие p{X < Me} = p{X
    Me}. Медиана, как правило, существует только для непрерывных случайных величин.
    Квантилью
    χ
    p
    случайной величины X является такое ее значение, для которого выполняется условие p{X <
    χ
    p
    } = F(
    χ
    p
    ) = p.
    Пример 6.1. Из партии численностью 25 изделий, среди которых имеется шесть нестандартных, случайным образом выбраны три изделия. Найти математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нестандартных изделий, содержащихся в выборке.
    Решение. По условию задачи CB X принимает следующие значения: x
    1
    = 0;
    x
    2
    = 1; x
    3
    = 2; x
    4
    = 3. Вероятность того, что в этой выборке окажется ровно i
    (i = 0, 1, 2, 3) нестандартных изделий, вычисляется по формуле
    3 6
    19 25
    P{
    }
    ,
    i
    i
    i
    i
    i
    C C
    p
    X
    x
    C


    =
    =
    =
    откуда
    p
    1
    = 0,41; p
    2
    = 0,43; p
    3
    = 0,11; p
    4
    = 0,05.
    Дисперсию определим по формулам:
    D[X] = α
    2
    (x) – (M[X])
    2
    ,
    M[X] = 0
    ⋅ 0,41 + 1⋅ 0,43 + 2 ⋅ 0,11 + 3 ⋅ 0,05 = 0,8,
    α
    2
    (x) = 0
    ⋅ 0,41 + 1 ⋅ 0,43 + 2 2
    ⋅ 0,11 + 3 2
    ⋅ 0,05 = 1,32,
    D[X] = 1,32 – (0,8)
    2
    = 0,68.
    Тогда
    [ ]
    [ ] 0,82
    X
    D X
    σ
    =
    =

    Пример 6.2. Непрерывная CB распределена по закону Лапласа:
    ( )
    x
    f x
    b e

    = ⋅
    . Найти коэффициент b, математическое ожидание M[X], дисперсию D[X], среднее квадратическое отклонение
    σ[X].
    Решение. Для нахождения коэффициента b воспользуемся свойством нормировки плотности распределения
    0
    ( )
    2 2
    1
    x
    f x dx
    b e dx
    b



    −∞
    =
    =
    =


    , откуда
    b = 1/2. Так как функция
    x
    xe

    – нечетная, то
    [ ]
    M
    0,5 0
    x
    X
    xe
    dx


    −∞
    =

    =

    , дисперсия D[X] и СКО
    [ ]
    X
    σ
    соответственно равны
    [ ]
    2 2
    0
    D
    0,5 2 0,5 2
    x
    x
    X
    x e
    dx
    x e
    dx




    −∞
    =

    = ⋅

    =


    ,
    [ ]
    [ ]
    2
    D
    =
    =
    X
    X
    σ
    ЗАДАЧИ
    6.1. В условиях задачи 5.1 определить математическое ожидание, второй начальный момент, дисперсию и СКО СВ X.
    Ответ:
    2 2,176;
    ( )
    6,112;
    1, 377;
    1,17.
    X
    X
    X
    m
    x
    D
    α
    σ
    =
    =
    =
    =
    6.2. Из урны, содержащей 4 белых и 6 черных шаров, случайным образом, без повторений извлекаются 3 шара. СВ X – число белых шаров в выборке.
    Определить закон распределения и найти математическое ожидание и дисперсию СВ X.
    Ответ: M[Х] = l,2; D[X] = 0,56.
    6.3. В партии из n изделий k бракованных. Для проверки наудачу выбирается m изделий. Найти математическое ожидание числа бракованных изделий, содержащихся в выборке. Вычислить математическое ожидание при
    n = 20, k = 3; m = 5.
    Ответ: 137 / 228.
    6.4. Случайная величина X задана функцией распределения:
    1 0,
    1,
    ( )
    (1
    ),
    1 .
    x
    x
    F x
    A
    e
    x

    <

    = ⎨



    Найти постоянную А, математическое ожидание, математическое ожидание квадрата СВ X и дисперсию СВ X.
    Ответ:
    1,
    2 ,
    [
    ]
    5 ,
    1
    X
    X
    A
    m
    M X
    D
    =
    =
    =
    =

    6.5. Случайная величина X задана функцией распределения:
    0,
    2,
    ( )
    (1 cos
    ), 2 2,
    1,
    2.
    x
    F x
    A
    bx
    x
    x
    ≤ −


    =
    +
    − < ≤


    >

    Найти: а) постоянную А; б) математическое ожидание СВ X; в) математическое ожидание квадрата СВ X; г) третий центральный момент
    СВ X; д) дисперсию СВ X.
    Ответ: а) 0,5; б) 0; в) 0,758; г) 0; д) 0,758.
    6.6. Случайная величина X задана функцией распределения:
    2 0 ,
    0 ,
    ( )
    , 0 3,
    1 2 1,
    3 .
    x
    x
    x
    F x
    x
    x


    ⎪ +

    =
    <



    >
    ⎪⎩
    Найти математическое ожидание, дисперсию, СКО, моду и медиану СВ X.
    Ответ:
    1, 875;
    0, 6094;
    0, 78;
    3;
    2.
    X
    X
    X
    m
    D
    Mo
    Me
    σ
    =
    =
    =
    =
    =

    1   2   3   4   5   6   7   8


    написать администратору сайта