Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Геометрически медиана – абсцисса точки, в которой площадь, ограниченная кривой распределения делится пополам.

Отметим, что если распределение одномодальное, то мода и медиана совпадают с математическим ожиданием.

Определение. Начальным моментомпорядка k случайной величины Х называется математическое ожидание величины Хk.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Для дискретной случайной величины: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

Для непрерывной случайной величины: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

Начальный момент первого порядка равен математическому ожиданию.

Определение. Центральным моментомпорядка k случайной величины Х называется математическое ожидание величины Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Для дискретной случайной величины: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

Для непрерывной случайной величины: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

Центральный момент первого порядка всегда равен нулю, а центральный момент второго порядка равен дисперсии. Центральный момент третьего порядка характеризует асимметрию распределения.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru Определение. Отношение центрального момента третьего порядка к среднему квадратическому отклонению в третьей степени называется коэффициентом асимметрии.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Определение.Для характеристики островершинности и плосковершинности распределения используется величина, называемая эксцессом.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Кроме рассмотренных величин используются также так называемые абсолютные моменты:

Абсолютный начальный момент: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

Абсолютный центральный момент: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

Абсолютный центральный момент первого порядка называется средним арифметическим отклонением.

Пример. Для рассмотренного выше примера определить математическое ожидание и дисперсию случайной величины Х.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Пример. В урне 6 белых и 4 черных шара. Из нее пять раз подряд извлекают шар, причем каждый раз вынутый шар возвращают обратно и шары перемешивают. Приняв за случайную величину Х число извлеченных белых шаров, составить закон распределения этой величины, определить ее математическое ожидание и дисперсию.

Т.к. шары в каждом опыте возвращаются обратно и перемешиваются, то испытания можно считать независимыми (результат предыдущего опыта не влияет на вероятность появления или непоявления события в другом опыте).

Таким образом, вероятность появления белого шара в каждом опыте постоянна и равна Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Таким образом, в результате пяти последовательных испытаний белый шар может не появиться вовсе, появиться один раз, два, три, четыре или пять раз.

Для составления закона распределения надо найти вероятности каждого из этих событий.

1) Белый шар не появился вовсе: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

2) Белый шар появился один раз: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

3) Белый шар появиться два раза: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

4) Белый шар появиться три раза: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

5) Белый шар появиться четыре раза: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

6) Белый шар появился пять раз: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Получаем следующий закон распределения случайной величины Х.

х
х2
р(х) 0,0102 0,0768 0,2304 0,3456 0,2592 0,0778

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

При решении практических задач зачастую точно найти закон распределения случайной величины довольно сложно. Однако, все происходящие процессы, связанные со случайными величинами, можно разделить на несколько типов, каждому из которых можно поставить в соответствие какой – либо закон распределения.

Выше были рассмотрены некоторые типы распределений дискретной случайной величины такие как биноминальное распределение и распределение Пуассона.

Рассмотрим теперь некоторые типы законов распределения для непрерывной случайной величины.

Равномерное распределение.

Определение. Непрерывная случайная величина имеет равномерноераспределение на отрезке [a, b], если на этом отрезке плотность распределения случайной величины постоянна, а вне его равна нулю.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Постоянная величина С может быть определена из условия равенства единице площади, ограниченной кривой распределения.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru f(x)

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

0 a b x

Получаем Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

Найдем функцию распределения F(x) на отрезке [a,b].

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

F(x)

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

0 a b x

Для того, чтобы случайная величина подчинялась закону равномерного распределения необходимо, чтобы ее значения лежали внутри некоторого определенного интервала, и внутри этого интервала значения этой случайной величины были бы равновероятны.

Определим математическое ожидание и дисперсию случайной величины, подчиненной равномерному закону распределения.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Показательное распределение.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru Определение. Показательным (экспоненциальным)называется распределение вероятностей непрерывной случайной величины Х, которое описывается плотностью

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

где l - положительное число.

Найдем закон распределения.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Графики функции распределения и плотности распределения:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru f(x) F(x)

l 1

0 x 0 x

Найдем математическое ожидание случайной величины, подчиненной показательному распределению.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Результат получен с использованием того факта, что

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Для нахождения дисперсии найдем величину М(Х2).

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Дважды интегрируя по частям, аналогично рассмотренному случаю, получим:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Тогда Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Итого: Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Видно, что в случае показательного распределения математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение равны.

Также легко определить и вероятность попадания случайной величины, подчиненной показательному закону распределения, в заданный интервал.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Показательное распределение широко используется в теории надежности.

Допустим, некоторое устройство начинает работать в момент времени t0=0, а через какое– то время t происходит отказ устройства.

Обозначим Т непрерывную случайную величину – длительность безотказной работы устройства.

Таким образом, функция распределения F(t) = P(T<t) определяет вероятность отказа за время длительностью t.

Вероятность противоположного события (безотказная работа в течение времени t) равна R(t) = P(T>t) = 1 – F(t).

Определение. Функцией надежностиR(t) называют функцию, определяющую вероятность безотказной работы устройства в течение времени t.

Часто на практике длительность безотказной работы подчиняется показательному закону распределению.

Вообще говоря, если рассматривать новое устройство, то вероятность отказа в начале его функционирования будет больше, затем количество отказов снизится и будет некоторое время иметь практически одно и то же значение. Затем (когда устройство выработает свой ресурс) количество отказов будет возрастать.

Другими словами, можно сказать, что функционирование устройства на протяжении всего существования (в смысле количества отказов) можно описать комбинацией двух показательных законов (в начале и конце функционирования) и равномерного закона распределения.

Функция надежности для какого- либо устройства при показательном законе распределения равна:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Данное соотношение называют показательным законом надежности.

Важным свойством, позволяющим значительно упростить решение задач теории надежности, является то, что вероятность безотказной работы устройства на интервале времени t не зависит от времени предшествующей работы до начала рассматриваемого интервала, а зависит только от длительности времени t.

Таким образом, безотказная работа устройства зависит только от интенсивности отказов l и не зависит от безотказной работы устройства в прошлом.

Так как подобным свойством обладает только показательный закон распределения, то этот факт позволяет определить, является ли закон распределения случайной величины показательным или нет.

Нормальный закон распределения.

Определение. Нормальнымназывается распределение вероятностей непрерывной случайной величины, которое описывается плотностью вероятности

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Нормальный закон распределения также называется законом Гаусса.

Нормальный закон распределения занимает центральное место в теории вероятностей. Это обусловлено тем, что этот закон проявляется во всех случаях, когда случайная величина является результатом действия большого числа различных факторов. К нормальному закону приближаются все остальные законы распределения.

Можно легко показать, что параметры Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru и Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru , входящие в плотность распределения являются соответственно математическим ожиданием и средним квадратическим отклонением случайной величины Х.

Найдем функцию распределения F(x).

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

График плотности нормального распределения называется нормальной кривойили кривой Гаусса.

Нормальная кривая обладает следующими свойствами:

1) Функция определена на всей числовой оси.

2) При всех х функция распределения принимает только положительные значения.

3) Ось ОХ является горизонтальной асимптотой графика плотности вероятности, т.к. при неограниченном возрастании по абсолютной величине аргумента х, значение функции стремится к нулю.

4) Найдем экстремум функции.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Т.к. при y’ > 0 при x < m и y’ < 0 при x > m , то в точке х = т функция имеет максимум, равный Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

5) Функция является симметричной относительно прямой х = а, т.к. разность

(х – а) входит в функцию плотности распределения в квадрате.

6) Для нахождения точек перегиба графика найдем вторую производную функции плотности.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

При x = m + s и x = m - s вторая производная равна нулю, а при переходе через эти точки меняет знак, т.е. в этих точках функция имеет перегиб.

В этих точках значение функции равно Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru .

Построим график функции плотности распределения.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Построены графики при т =0 и трех возможных значениях среднего квадратичного отклонения s = 1, s = 2 и s = 7. Как видно, при увеличении значения среднего квадратичного отклонения график становится более пологим, а максимальное значение уменьшается..

Если а > 0, то график сместится в положительном направлении, если а < 0 – в отрицательном.

При а = 0 и s = 1 кривая называется нормированной. Уравнение нормированной кривой:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

ЛЕКЦИЯ 5.

Функция Лапласа.

Найдем вероятность попадания случайной величины, распределенной по нормальному закону, в заданный интервал.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Обозначим Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Тогда Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru Т.к. интеграл Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru не выражается через элементарные функции, то вводится в рассмотрение функция

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru ,

которая называется функцией Лапласаили интегралом вероятностей.

Значения этой функции при различных значениях х посчитаны и приводятся в специальных таблицах.

Ниже показан график функции Лапласа.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Функция Лапласа обладает следующими свойствами:

1) Ф(0) = 0;

2) Ф(-х) = - Ф(х);

3) Ф(¥) = 1.

Функцию Лапласа также называют функцией ошибок и обозначают erf x.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru Еще используется нормированнаяфункция Лапласа, которая связана с функцией Лапласа соотношением:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Ниже показан график нормированной функции Лапласа.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

При рассмотрении нормального закона распределения выделяется важный частный случай, известный как правило трех сигм.

Запишем вероятность того, что отклонение нормально распределенной случайной величины от математического ожидания меньше заданной величины D:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Если принять D = 3s, то получаем с использованием таблиц значений функции Лапласа:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Т.е. вероятность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожидание на величину, большую чем утроенное среднее квадратичное отклонение, практически равна нулю.

Это правило называется правилом трех сигм.

Не практике считается, что если для какой – либо случайной величины выполняется правило трех сигм, то эта случайная величина имеет нормальное распределение.

Пример. Поезд состоит из 100 вагонов. Масса каждого вагона – случайная величина, распределенная по нормальному закону с математическим ожидание а = 65 т и средним квадратичным отклонением s = 0,9 т. Локомотив может везти состав массой не более 6600 т, в противном случае необходимо прицеплять второй локомотив. Найти вероятность того, что второй локомотив не потребуется.

Второй локомотив не потребуется, если отклонение массы состава от ожидаемого (100×65 = 6500) не превосходит 6600 – 6500 = 100 т.

Т.к. масса каждого вагона имеет нормальное распределение, то и масса всего состава тоже будет распределена нормально.

Получаем:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Пример. Нормально распределенная случайная величина Х задана своими параметрами – а =2 – математическое ожидание и s = 1 – среднее квадратическое отклонение. Требуется написать плотность вероятности и построить ее график, найти вероятность того, Х примет значение из интервала (1; 3), найти вероятность того, что Х отклонится (по модулю) от математического ожидания не более чем на 2.

Плотность распределения имеет вид:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Построим график:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Найдем вероятность попадания случайной величины в интервал (1; 3).

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Найдем вероятность отклонение случайной величины от математического ожидания на величину, не большую чем 2.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Тот же результат может быть получен с использованием нормированной функции Лапласа.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Центральная предельная теорема Ляпунова.

Теорема. Если случайная величина Х представляет собой сумму очень большого числа взаимно независимых случайных величин, влияние каждой из которых на всю сумму ничтожно мало, то Х имеет распределение, близкое к нормальному.

На практике для большинства случайных величин выполняются условия теоремы Ляпунова.

Система случайных величин.

Рассмотренные выше случайные величины были одномерными, т.е. определялись одним числом, однако, существуют также случайные величины, которые определяются двумя, тремя и т.д. числами. Такие случайные величины называются двумерными, трехмерными и т.д.

В зависимости от типа, входящих в систему случайных величин, системы могут быть дискретными, непрерывными или смешанными, если в систему входят различные типы случайных величин.

Более подробно рассмотрим системы двух случайных величин.

Определение. Законом распределения системы случайных величин называется соотношение, устанавливающее связь между областями возможных значений системы случайных величин и вероятностями появления системы в этих областях.

Определение. Функцией распределения системы двух случайных величин называется функция двух аргументов F(x, y), равная вероятности совместного выполнения двух неравенств X<x, Y<y.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Отметим следующие свойства функции распределения системы двух случайных величин:

1) Если один из аргументов стремится к плюс бесконечности, то функция распределения системы стремится к функции распределения одной случайной величины, соответствующей другому аргументу.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

2) Если оба аргумента стремятся к бесконечности, то функция распределения системы стремится к единице.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

3) При стремлении одного или обоих аргументов к минус бесконечности функция распределения стремится к нулю.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

4) Функция распределения является неубывающей функцией по каждому аргументу.

5) Вероятность попадания случайной точки (X, Y) в произвольный прямоугольник со сторонами, параллельными координатным осям, вычисляется по формуле:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Плотность распределения системы двух случайных величин.

Определение. Плотностью совместного распределениявероятностей двумерной случайной величины (X, Y) называется вторая смешанная частная производная от функции распределения.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru Если известна плотность распределения, то функция распределения может быть легко найдена по формуле:

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Двумерная плотность распределения неотрицательна и двойной интеграл с бесконечными пределами от двумерной плотности равен единице.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

По известной плотности совместного распределения можно найти плотности распределения каждой из составляющих двумерной случайной величины.

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru

Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru ; Вероятность того, что деталь находится только в одном ящике, равна 3 страница - student2.ru ;

Условные законы распределения.

Как было показано выше, зная совместный закон распределения можно легко найти законы распределения каждой случайной величины, входящей в систему.

Однако, на практике чаще стоит обратная задача – по известным законам распределения случайных величин найти их совместный закон распределения.

В общем случае эта задача является неразрешимой, т.к. закон распределения случайной величины ничего не говорит о связи этой величины с другими случайными величинами.

Кроме того, если случайные величины зависимы между собой, то закон распределения не может быть выражен через законы распределения составляющих, т.к. должен устанавливать связь между составляющими.

Все это приводит к необходимости рассмотрения условных законов распределения.

Определение. Распределение одной случайной величины, входящей в систему, найденное при условии, что другая случайная величина приняла определенное значение, называется условным законом распределения.

Наши рекомендации