Плотность распределения
Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
Опр Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины $X$ называют функцию $f( x )-$ первую производную от функции распределения $F( x )$ \begin{equation} \label { eq2 } { F } '( x )=f( x ) \end{equation}
Следовательно, функция распределения $F( x )$ является первообразной для функции плотности распределения вероятностей $f( x )$.
Теорема Вероятность того, что непрерывная случайная величина X примет значение принадлежащее интервалу $( { a,b } )$ равна определенному интегралу от плотности. \begin{equation} \label { eq3 } P( { a\leqslant X<b } )=\int\limits_a^b { f( x )dx } \end{equation}
Геометрически этот результат можно трактовать так: вероятность того, что случайная величина $X$ примет значение принадлежащее интервалу $( { a,b } )$ равна площади криволинейной трапеции.
Нахождение функции распределения по известной плотности распределения
Зная плотность распределения вероятностей $f( x )$ можно найти функцию распределения $F( x )$ по формуле: \begin{equation} \label { eq4 } F( x )=\int\limits_ { -\infty } ^x { f( x )dx } \end{equation}
Пример. Найти функцию распределения по данной плотности и построить график. $ f( x )=\left\{ { { \begin{array} { \c } { 0,при\,x=1 } \\ { \frac { 1 } { 2 } ,при\,1<x\leqslant 3 } \\ { 0,при\,x>3 } \\ \end{array} } }\right. $
Решение. Построим график функции плотности распределения вероятностей.
$F( x )=\int\limits_ { -\infty } ^x { f( x )dx } $
Воспользуемся формулой
- при $x\leqslant 1$ из условия $f( x )=0,\Rightarrow F( x )=0 $
- при $\,1<x\leqslant 2,\, f( x )=\frac { 1 } { 2 } $, тогда
$F( x )=\int\limits_ { -\infty } ^x { f( x )dx } =\int\limits_ { -\infty } ^1 { 0dx } +\int\limits_1^x { \frac { 1 } { 2 } dx } =\frac { 1 } { 2 } x\left| { _ { _1 } ^ { ^x } }\right.=\frac { x-1 } { 2 } $
если $x>3$, тогда $ F( x )=\int\limits_ { -\infty } ^x { f( x )dx } =\int\limits_ { -\infty } ^1 { 0dx } +\int\limits_1^3 { \frac { 1 } { 2 } dx } +\int\limits_3^x { 0dx } =\frac { x } { 2 } \left| { _ { _1 } ^ { ^3 } }\right.=1. $
Итак $ F( x )=\left\{ { { \begin{array} { \c } { 0,если\,x\leqslant 1 } \\ { \frac { x-1 } { 2 } ,если\,1<x\leqslant 3 } \\ { 1,если\,x>3 } \\ \end{array} } }\right. $
Построим график функции распределения
Свойства плотности распределения
1). Плотность распределения неотрицательная функция $f( x )\geqslant 0$.
Доказательство Известно, что функция распределения $F( x )-$ неубывающая, следовательно, ее производная $ { F } '( x )=f( x )$ неотрицательная функция.
Геометрически это означает, что график $f( x )$ расположен выше оси OX или на оси OX.
График $f( x )$плотности распределения называется кривой распределения.
2). Несобственный интеграл от плотности распределения в пределах от $( { -\infty ,\infty } )$ равен 1. \begin{equation} \label { eq5 } \int\limits_ { -\infty } ^\infty { f( x ) } dx=1 \end{equation}
Если $X$ задана на $( { a,b } )$, то $\int\limits_a^b { f( x )dx=1 } $
Геометрически это означает, что площадь под кривой распределения равна 1.
Далее:
Механические приложения криволинейного интеграла 1-го рода
Полином Жегалкина. Теорема о представлении в виде полинома Жегалкина
Криволинейный интеграл первого рода
Класс M. Теорема о замкнутости класса M
Критерий полноты {формулировка}. Лемма о нелинейной функции
Полином Жегалкина. Пример.
Теорема о полныx системаx в Pk
Вычисление криволинейного интеграла первого рода. Плоский случай
Специальные векторные поля
Вычисление двойного интеграла
Поверхностный интеграл первого рода и его свойства
Вычисление криволинейного интеграла второго рода в случае выполнения условия независимости от формы
Выражение площади плоской области через криволинейный интеграл
Критерий полноты {теорема Поста о функциональной полноте}
Свойства потока векторного поля
Огравление $\Rightarrow $
Комментарии ()