04_Функция распределения (1120078)
Текст из файла
§4. Функция распределения
Ф ункция распределения (интегральная)
Х
Х
Функцией распределения F(X) называется функция, которая для каждого значения аргумента равна вероятности того, с.в. Х примет значение меньшее, чем аргумент (попадает в область, лежащую слева от аргумента).
F(x)=P(X<x) (3)
Например: Дискретная с.в. задана рядом распределения
ХI | 2 | 4 | 7 | 9 |
PI | 0.2 | 0.4 | 0.3 | 0.1 |
-3 0 2 П 4 6 7 9 12 X
F(-3)=P(X<-3)=0
F(П)=P(X<П)=P(X=2)=0,2
F(12)=P(X<12)=P(V)=1
F(6)=P(X<6)=0,2+0,4=0,6
Свойства функции распределения:
1 область определения: Х Є R
2 область значений: 0<=F(x)<=1
3 F(-∞)=0 [P(X<= -∞)=0]
4 F(+∞)=1 [P(X<=+∞)=P(V)=1]
F(x) неубывающая функция:
X 1<X2 F(X1)<=F(X2)
X1 X2 X
(X<x2)=(X<x1)+(x1 <X<x2)
несовместные
P
(X<x2)=P(X<x1)+P(x1<X<x2)
F(x2) >= F(x1) >0
Неубывание доказано.
Следствие: Р(Х1<=X<Х2) = F(X2) – F(X1) (4)
Замечание: функция распределения F(x) – универсальный способ задания закона распределения. Он пригоден и для дискретных и для непрерывных с.в.. С ростом аргумента Х идет накопление вероятности, т.е. функция F(X) увеличивается. Для дискретных с.в. рост происходит скачком при переходе через очередное возможное значение XIДля непрерывной с.в. F(X) накапливается непрерывно.
Качественный график функции распределения:
Непрерывная с.в. дискретная с.в.
Замечание к формуле (4)
Пусть с.в. непрерывна и функция F(X) непрерывна.
Найдем вероятность попадания в точку:
Для непрерывной с.в. вероятность попадания в точку равна нулю P(X=a)=0
Для непрерывной с.в. Р(α<X<β)=F(β)-F(α) (5)
Например: Дискретная с.в. задана рядом распределения
ХI | 2 | 4 | 5 | 7 | ||
PI | 0,1 | 0,3 | 0,2 | 0,4 |
Найти значения функции распределения в указанных точках. Построить функцию распределения для всех значений аргумента.
F(-3)=P(X<-3)=0
F(П)=Р(Х<П)=0,1
F(2L)=P(X<2L)=0.1+0.3+0.2=0.6
F(8)=P(X<8)=P(U)=1
F(50)=P(X<50)=P(U)=1
-∞<x<+∞
2<x<=2 F(x)=0 F(2)=P(X<2)=0
2<x<=4 F(x)=P(X<x)=P(x=2)=0,1
4<x<=5 F(x)=P(4<X<2)=0,4
5<x<=7 F(x)=0,6
7<x< +∞ F(x)=1
0 при -∞<x<=2
0,1 2<=x<=4
F(X) 0,4 4<x<=5 В точках разрыва
0,6 5<x<=7 значение функции равно
1 7<x<+∞ пределу слева
С.в. задана функцией распределения. Составить ряд распределения.
ХI | 1 | 2 | 4 | 6 | 7 | 10 |
PI | 0,1 | 0,2 | 0,2 | 0,2 | 0.1 | 0.2 |
Непрерывная с.в. задана функцией распределения
0 -∞<X <=0
F(X) CX2 0< X<=3
1 3< X < + ∞
1 С-?
Найти С из условия непрерывности функции F(X).
2 Найти вероятности попадания в указанные интервалы.
3 Найти плотность распределения f(X).
1 Проверяя непрерывность в т. Х=0 и в т. Х=3:
F(0)=0
В т. Х=0 функция непрерывна при любом С.
c=1/9
F(3)=c*9
2 Р(-2<X<1)=F(1) – F(2) = (CX2)X=1 – 0X=-2 = C = 1/9
Р(0<X<2)=F(2) – F(0) = (CX2)X=1 – 0 = 4C = 4/9
Р(1<X<5)=F(5) – F(1) =1- (CX2)X=1 = 1-1/9= 8/9
Р(0.5<X<2.5)=F(2.5) – F(0.5) = (CX2)X=5/2 – (CX2)X=1/2 = C(25/4 – 1/4) = 6C =
= 6/9=2/3
Р(2<X<9)=F(9) – F(2) = 1 – (CX2)X=2 = 1- 4C = 1 – 4/9 = 5/9
Р(X>2.5)=P(2,5<X<+∞) = F(+∞) – F(2.5) = 1 - (CX2)X=5/2= 1 – 25/4 * 1/9 = 1 – 25/36 = 11/36
3 f(X) - ? f(X) = F1(X) = 0 -∞<X<=0
2CX = 2X/9 0<X<3
0 3<X<+∞
Для непрерывной случайной величины X задана функция распределения F(x).
Необходимо:
-
Найти значение параметра С из условия непрерывности F(x),
Построить график F(x).
-
Подсчитать вероятности попаданий в указанные интервалы.
-
Найти плотность распределения F(x) и построить ее график.
Рассматриваемая случайная величина непрерывна. При такой функции распределения все ее возможные значения находятся только на интервале (1<x4). Вне этого интервала возможных значений нет.
-
Находим значение параметра С. Используем условие непрерывности
функции распределения F(x).
Чтобы функция была непрерывна, нужно, чтобы предел слева, предел справа и значение функции в точке совпадали.
В точке x=1 : F(1-0)= 0; F(1+0)= 0; F(1)= 0; функция непрерывна.
В точке x=4 : F(4-0)= С(4-1)3 =27С; F(4+0)= 1; F(4)= 27С; функция непрерывна, если 27С =1, откуда получаем С=1/27.
График F(x):
-
Находим вероятности попаданий в указанные интервалы :
Если задана функция распределения, то вероятность попадания случайной величины в заданный интервал подсчитывается по известной формуле:
P(-7<X<2) = F(2) - F(-7) = C(2-1)3 - 0 = 1/27.
P(1<X<3) = F(3) - F(1) = C(3-1)3 - 0 = 8/27.
P(2<X<7) = F(7) - F(2) = 1 - C(2-1)3 = 1 - 1/27 = 26/27.
P(X<2,5) = P(-<X<2,5) = F(2,5) - F(-) = C(2,5-1)3 - 0 = 0,125.
P(X>1,5) = P(1,5<X<+) = F(+) - F(1,5) = 1 - C(1,5-1)3 = 0,9954.
P(-4<X<40) = F(40) - F(-4) = 1 - 0 = 1.
В последнем случае все возможные значения случайной величины лежат внутри интересующего нас интервала, поэтому попадание в этот интервал - достоверное событие и вероятность его равна 1.
-
Находим плотность распределения случайной величины X . По определению, это первая производная функции распределения.
f(x) = F(x).
На разных участках функция распределения задана различными выражениями. Поэтому и производная будет на разных участках различной:
при x 1 f(x) = (0) = 0.
при 1<x <4 f(x) = [C(x-1)3] = 3C(x-1)2 = (x-1)2 /9.
при 4<x f(x) = (1) = 0.
График плотности распределения:
Когда мы проводим наблюдения над случайной величиной, мы можем обнаружить, что одни возможные значения появляются чаще, другие реже. Т.е., у одних значений вероятность появления больше, у других меньше.
Примеры:
-
Опыт – бросание кубика.
Случайная величина Х – выпавшее число очков.
Возможные значения {1, 2, 3, 4, 5, 6 }.
-
Опыт – трехкратное бросание монеты.
Случайная величина Х –число выпавших гербов .
Возможные значения { 0, 1, 2, 3 }.
-
Опыт – лекция по теории вероятностей.
Случайная величина Х – число присутствующих студентов.
Возможные значения { 0, 1, 2, …, N }.
-
Опыт – работа банковского служащего в течение часа.
Случайная величина Х – число обслуженных клиентов.
Возможные значения { 0, 1, 2, …, N }.
О3 :Законом распределения вероятностей случайной величины Х (дальше везде будем говорить кратко – Законом распределения) называется всякое правило, устанавливающее соответствие между возможными значениями случайной величины и вероятностями того, что она примет эти значения.
Это соответствие можно устанавливать по-разному, в зависимости от того, с какой случайной величиной мы работаем, с дискретной или с непрерывной. Существуют три способа задания закона распределения, которые мы далее по очереди подробно рассмотрим.
Сейчас мы только перечислим их и отметим главное: если закон распределения задан (любым из этих способов) то мы можем прогнозировать поведение случайной величины. Точно предсказать до опыта, какое именно значение примет случайная величина, мы не можем в принципе, но зато мы сможем подсчитывать вероятность того, что она примет то или иное значение, попадет в интересующий нас интервал.
Способы задания закона распределения:
-
Ряд распределения;
-
Функция распределения F(x)
( иногда ее еще называют интегральная Функция распределения)
-
Плотность распределения f(x)
(ее еще называют также дифференциальная Функция распределения )
Следующая схема показывает, когда применяется каждый из этих способов:
Изменить примеры
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.