![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Неперервні випадкові величини характеризуються не тільки інтегральною, але і диференціальною функцією (щільністю розподілу).
Щільністю розподілу ймовірностей неперервної випадкової величини називають функцією
, яка є першою похідною від функції розподілу
:
.
Неважко довести таку теорему.
Теорема. Ймовірність того, що неперервна випадкова величина прийме значення, що належить інтервалу
, дорівнює визначеному інтервалу від щільності розподілу, взятому в межах від
до
:
.
Дійсно, оскільки , а
; то
.
Знаючи функцію , легко знайти
:
.
Це дійсно так, оскільки .
Приклад 2. Знаючи щільність розподілу , знайти функцію розподілу
:
Розв’язування. Розглянемо такі випадки:
а) . При цьому
;
б) .Тоді
;
в) . Маємо:
.
Відзначимо такі властивості щільності розподілу
1) Щільність розподілу – невід’ємна функція: . Це дійсно так, оскільки
– монотонна неспадна функція, а
– її похідна. Графік щільності розподілу називають кривою розподілу.
2) Невласний інтеграл від щільності розподілу в межах від до
дорівнює одиниці:
.
Дійсно, подія, яка полягає в тому, що прийме значення в інтервалі
, є достовірною:
.
Зауважимо, що сам термін “щільність розподілу” було введено по аналогії з щільністю маси в точці. Дійсно, оскільки , то
. Отже, ймовірність того, що
прийме значення, яке належить інтервалу
, наближено дорівнює добуткові щільності ймовірності в даній точці на довжину інтервалу
.
Дата публикования: 2015-03-26; Прочитано: 2658 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!