Непрерывная случайная величина
Непрерывная случайная величина. Функция распределения
Случайную величину $X$ будем называть непрерывной, если ее значения сплошь покрывают интервал $( a,b )$. Предполагается, что при каждом испытании случайная величина принимает только одно значение $x\in ( { a,b } )$. Мы уже говорили, что для характеристики случайной величины вводят функцию распределения.
Опр Функцией распределения называют функцию $F( x )$, определяющую вероятность того, что случайная величина $X$ в результате испытания примет значение меньше $x$. $F( x )=P( { X<x } )$
Дадим более полное определение случайной величины.
Опр. Случайную величину называют непрерывной, если ее функция распределения есть непрерывная, кусочно-дифференцируемая функция с непрерывной производной.
Свойства функции распределения
1). Значения функции распределения принадлежат отрезку $\left[ { 0,1 }\right] 0\leqslant F( x )\leqslant 1$. Доказательство вытекает из смысла вероятности.
2). Функция распределения $F( x )-$ неубывающая функция т.е. $ F( { x_2 } )\geqslant F( { x_1 } )\,,\,если\,x_2 >x_1 $
Следствие 1 Вероятность того, что случайная величина примет значение заключенное в интервале $( a,b )$ равна приращению функции распределения на этом интервале. \begin{equation} \label { eq1 } P( { a\leqslant x<b } )=F( b )-F( a ) \qquad (1) \end{equation}
Следствие 2 Вероятность того, что непрерывная случайная величина примет одно определенное значение равна нулю.
3). Если возможные значения случайной величины принадлежат интервалу $( { a,b } )$, то
- $F( x )=0\,при\,x\leqslant a$
- $F( x )=1\,при\,x\geqslant b$
Следствие 3 Если возможные значения случайной величины расположены на всей оси $X$, то справедливы следующие предельные соотношения: $ \mathop { \lim } \limits_ { x\to -\infty } F( x )=0 , \mathop { \lim } \limits_ { x\to +\infty } F( x )=1 $
График функции распределения
Инструмент для тех, кто проверяет расчёты руками
✍ Если вам регулярно приходится верифицировать ручные интегралы, строить эпюры для КМ/КМД или перепроверять закрытые «чёрные ящики» коммерческих САПР, загляните в мой открытый проект:
Читайте также:
Основные формулы теории вероятности
Доверительный интервал: определение и методы построения
Методы нахождения оценок: теория и практическое применение
Проверка гипотезы о показательном распределении: методы и критерии
Критерий согласия Пирсона: методика и применение для проверки гипотез о виде распределения
Теоретические и эмпирические моменты: сравнение и применение в статистическом анализе
Статистические оценки параметров распределения: методы и свойства
Выборочная функция распределения: построение и свойства
Группировка наблюдений
Эмпирическая функция распределения: определение и свойства
Элементы математической статистики: статистическое распределение выборки
Центральная предельная теорема Ляпунова: обобщение и условия применимости
Теоремы Чебышева и Бернулли: основы закона больших чисел
Закон больших чисел и неравенство Чебышева: теоретические основы и практическое значение
Показательное распределение: свойства и применение в моделировании времени ожидания
Оглавление $\Rightarrow $