Совместное распределение двух случайных величин.
Пусть пространство элементарных исходов W случайного эксперимента таково, что каждому исходу wij ставиться в соответствие значение случайной величины X, равное xi и значение случайной величины Y, равное yj.
Примеры:
1. Представим себе упаковку деталей, характеризующихся 2-я габаритными размерами. Случайный эксперимент заключается в случайном выборе одной детали. Эта деталь имеет длину, которую будем обозначать X и толщину—Y
2. Если результат эксперимента – выбор студента для представления к повышенной стипендии. Тогда Х и Y – средние баллы за последние две сессии
В этом случае мы можем говорить о совместном распределении случайных величин X и Y или о “двумерной” случайной величине.
Если X и Y дискретны и принимают конечное число значений (X – n значений, а Y – m значений), то закон совместного распределения случайных величин X и Y можно задать, если каждой паре чисел xi, yj (где xi принадлежит множеству значений X, а y j—множеству значений Y) поставить в соответствие вероятность pij, равную вероятности события, объединяющего все исходы wij (и состоящего лишь из этих исходов), которые приводят к значениям X = xi; Y = y j.
Такой закон распределения можно задать в виде таблицы:
а первая и последняя строки дают ряд распределения случайной величины Y. Таблица является законом распределения двумерной дискретной случайной величины, если сумма вероятностей в последней строке или в последнем столбце (и соответственно, сумма вероятностей внутри таблицы) = 1.
Пользуясь этой таблицей, по аналогии с одномерным случаем, можно определить совместную функцию распределения. Для этого необходимо просуммировать рij по всем i, j для которых xi < x, yj< y
Рассмотрим пример («ТВ» МГТУ им.Баумана)
В соответствии со схемой Бернулли с вероятностью успеха p, и вероятностью неудачи q =1-p проводятся 2 испытания.
Рассмотрим распределение двумерного вектора ( Х1, Х2 ), каждая из которых может принимать 2 значения : 0 или 1 (число успехов в соответствующем опыте) . Число успехов в обоих испытаниях равно 0, когда произойдут 2 неудачи, а это в силу независимости равно qq. Поэтому
и на пересечении «0» столбцов пишем q2 .
Совместная функция распределения F (x1 , x2 ) задает поверхность в трехмерном пространстве.
Определение. Условным законом распределения (X |Y=yj )(j сохраняет одно и то же значение при всех значениях Х) называют совокупность условных вероятноястей р(x1|yj ), р(x2|yj),… р(xn|yj), а условные вероятности вычисляются по формулам:
р(X=xi |Y=yj ) = р(X=xi ,Y=yj ) / р(Y=yj )
Пример. Задана дискретная двумерная величина
х1= 2 | х2= 5 | х3= 8 | |
y1 =0,4 | 0,15 | 0,3 | 0,35 |
y2 =0,8 | 0,05 | 0,12 | 0,03 |
Найти безусловные законы распределения и условный закон распределения Х при условии Y=0,4
Сложив вероятности по строкам и столбцам, получим соответственно законы распределения Y и X
Y | 0,4 | 0,8 |
P | 0,8 | 0,2 |
X | |||
P | 0,2 | 0,32 | 0,48 |
р(X=x1 |Y=y1 ) = р(X=x1 ,Y=y1 ) / р(Y=y1 )= 0,15/0,8 = 3/16
р(X=x2 |Y=y1 ) = р(X=x2 ,Y=y1 ) / р(Y=y1 )=0,3/0,8 = 3/8
р(X=x3 |Y=y1 ) = р(X=x3 ,Y=y1 ) / р(Y=y1 ) = 0,35/0,8 = 7/16
X | |||
р(X |Y=y1 ) | 3/16 | 3/8 | 7/16 |
Проверка: сумма вероятностей равна 1.
Замечание. Таким образом, можно проверить и независимость случайных величин. Аналогично случаю независимости событий, независимость случайных величин может быть определена через условные вероятности. Остается только сравнить условный и безусловный законы распределения.
Пример.
Рассмотрим коробку, в которой лежат две карточки с цифрой 1 и три карточки с цифрой 2. Одна за другой вынимаются две карточки. X – номер на первой карточке. Y – на второй. Найти совместный закон распределения (X,Y)
Используем формулу произведения вероятностей P((X,Y)=(1,1)) = P(X=1)P(Y=1|X=1)=2/5× ¼ = 1/10
(X,Y) | (1,1) | (1,2) | (2,1) | (2,2) |
P | 1/10 | 3/10 | 3/10 | 3/10 |
Сумма вероятностей = 1.