Основные свойства плотности распределения вероятностей.
1. Плотность вероятности является неотрицательной функцией:
f(x)³0.
2. Вероятность того, что в результате испытания непрерывная случайная величина Х примет какое-либо значение из интервала (a; b), равна определенному интегралу (в пределах от a до b) от плотности вероятности этой случайной величины:
|
3. Интеграл в пределах от до от плотности вероятности непрерывной случайной величины равен единице:
|
4. Интеграл в пределах от до х от плотности вероятности непрерывной случайной величины равен функции распределения этой величины:
|
Формула (5.2.21) дает возможность отыскать функцию распределения F(x) непрерывной случайной величины Х по ее плотности вероятности.
Пример 5.2.10. Продолжительность популярности данного вида продукции представляет собой непрерывную случайную величину Х. Пусть функцией плотности вероятности для Х является . Какая доля продукции данного вида теряет популярность за период 100 дней?
○ Используя свойство 5 функции распределения случайной величины, согласно формуле (5.2.19) имеем:
.●
Пример 5.2.11.Плотность вероятности случайной величины Х задана так:
|
Требуется найти коэффициент А, функцию распределения F(x) и вероятность попадания случайной величины Х в интервал (0; 1).
○ Коэффициент А найдем, воспользовавшись соотношением (5.2.20). Так как
то Аp=1, откуда .
Применяя формулу (5.2.21.), получим функцию распределения F(x):
Наконец, формулы (5.2.14) и (5.2.17) с учетом найденной функции F(x) дают: .●
Основные числовые характеристики непрерывной случайной величины
Как и в случае дискретной случайной величины, математическое ожидание представляет собой среднее значение этой величины, а дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются усредненными характеристиками степени разброса возможных значений этой величины относительно ее математического ожидания.
Определение 5.2.10. Математическим ожиданием непрерывной случайной величины Х с плотностью вероятности f(x) называется значение несобственного интеграла (если оно существует):
|
Определение 5.2.11. Дисперсией непрерывной случайной величины Х, математическое ожидание которой М(Х)=а, а функция f(x) является ее плотностью вероятности, называется значение несобственного интеграла (если оно существует):
|
Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины имеют те же свойства, что и математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины.
Для непрерывной случайной величины Х среднее квадратическое отклонение .
Пример 5.2.12.Случайная величина Х задана плотностью вероятности
Определить математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение случайной величины Х.
○ Согласно определениям 5.2.10. и 5.2.11. имеем
И, наконец, .●