Студопедия
Новини освіти і науки:
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах


РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання


ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ"


ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ


Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків


Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні


Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах


Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами


ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ


ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів



Неперервні випадкові величини

Багатовимірні дискретні випадкові величини

Багатовимірною дискретною випадкової величиною зветься множина векторів у просторі виду

Результати даються без доведень: повна аналогія двовимірного випадку.

Якщо породжуються простими незалежними випробуваннями, то незалежні.

 

неперервна випадкова велична має вимірну функцію розподілу (може бути як , так і ), що задовольняє властивостям:

1) Приймає значення аргументів з діапазону

2) Якщо хоча б один аргумент дорівнює , то функція розподілу дорівнює 0.

3) Якщо всі аргументи рівні , то функція розподілу рівна 1.

4) Є неспадною по будь-якій підмножині своїх аргументів.

Маємо вимірну функцію щільності, що є неперервною з класу неперервниз чи кусково-неперервних.

 

Примітка! Перший диференціал відповідає внутрішньому інтегралу, останній – зовнішньому.

Властивості вимірної функції щільності

1)

2) Якщо функція щільності неперервна, то

3)

4) З властивості 3 випливає властивість 4.

 

і має вимірни1 об’єм.

незалежні, якщо :

,

Якщо породжене простим незалежним випробуванням, то – незалежні.

 

Щоб отримати функцію щільності аргументів треба вимірну функцію щільності про інтегрувати по нескінченним границям по всім змінним, що не відповідають нашим випадковим величинам.

 

Математичне сподівання числової скалярної функції від випадкових аргументів.

 

Постановка задачі

а) дискретний випадок.

Маємо дві випадкові дискретні величини, що задаються табличками:

 

– функція двох дискретних величин. Наприклад,

Треба знайти математичне сподівання

 

Примітка 1! Для знаходження мат. сподівання цієї функції треба задати двовимірну випадкову величину,:

 

Примітка 2! Використовуються розмірковування, які приводять до розрахування . Див. лек. «Математичне сподівання дискретних випадкових величини».

б) неперервний випадок. – неперервні випадкові величини.

Примітка! Використовуємо прийом, проведений для мат. сподівання , де – неперервна випадкова величина.

Примітка! – неперервна функція своїх аргументів.

Для спрощення будемо вважати, що двовимірна функція щільності (умова не обов’язкова) є непевною на площині. Вона може мати розриви І роду, результат залишиться без змін.

Приведемо результат:

 

Площину б’ємо на нескінченно злічену кількість прямокутників з лівими нижніми вершинами

 

Двовимірну неперервну випадкову величину замінимо двовимірною дискретною величиною наступним чином: якщо у випробування неперервна випадкова величина попадає в -ий, -ий прямокутник, то в цьому випробування прийняло значення . Якщо і , то двовимірна дискретна величина буде збігатись з двовимірною непевною випадковою величиною.

Використовуючи формулу можна записати:

 

Неперервну випадкову величину замінимо дискретної випадковою величиною при і , що прямує до 0. В силу неперервності функції по своїм аргументам, дискретна випадкова величина прямує до неперервної. Таким чином отримуємо для границі

 

Якщо цей інтеграл існує і по модулю обмежений, то вищевказаний ліміт дорівнює цьому інтегралу.

 

Для загального випадку формули не обґрунтовуються. Обґрунтування проводиться по аналогії з дискретним випадком.

а) Дискретний випадок.

 

б) Неперервний випадок.

 

Теорема 1. Мат. сподівання суми випадкових величин дорівнює сумі мат. сподівань.

а) n=2. Дискретний випадок.

 

Примітка! У другій подвійній сумі змінено порядок сумування.

б) неперервний випадок.

 

в) загальний випадок доводиться по принципу математичної індукції.

Для двох доведено.

Нехай доведено для , то .

Нехай , тоді

Примітка! У доведенні по математичній індукції схований наступний результат: щоб знайти у дискретному випадку необхідно мати … ) чи вимірну функцію щільності

Теорема 2. Мат. сподівання добутку незалежних випадкових величин дорівнює добутку їх мат. сподівань. (Доведення приводиться для неперервного випадку, для дискретного довести самим).

 


Читайте також:

  1. Абсолютні і відносні величини
  2. Абсолютні і відносні статистичні величини
  3. Абсолютні, відносні та середні величини.
  4. Багатовимірні випадкові величини. Система двох випадкових величин
  5. Векторні і скалярні величини
  6. Векторні і скалярні величини
  7. Величини ліміту каси підприємства за три місяці
  8. Величини.
  9. Ве­личи­ни та її вла­с­ти­во­с­ті. Дискретні випадкові величини та їх розподіли
  10. Видатки та заощадження як функції доходу. Автономні величини та їх чинники. Крива планових видатків.
  11. Визначення величини зносу направляючих.
  12. Визначення величини одноденних витрат окремих видів матеріальних цінностей (у натуральному і грошовому виразі).




Переглядів: 772

<== попередня сторінка | наступна сторінка ==>
Двовимірні неперервні випадкові величини | Теорема Бернуллі

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

  

© studopedia.com.ua При використанні або копіюванні матеріалів пряме посилання на сайт обов'язкове.


Генерація сторінки за: 0.004 сек.