Файл: Богданов, В. Н. Теория вероятностей (учебное пособие).pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 20.10.2024

Просмотров: 73

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

70

Пренебрегая бесконечно малой

третьего порядка, получим;

Вероятность попадания случайной

точки ( Х Д ) в элементарный

прямоугольник, примыкающий к

точке

00 сторонами АХ и

равна произведению плотности

распределения системы в

точке (£ ,^ У

и площади прямоугольника.

 

 

 

Свойства плотности распределения

системы случайных величин,

1с Вероятность

U f-) [ j

 

Действительно, чтобы найти

 

поступаем так.

Разбиваем

область на элементарные клетки. Согласно правилу сложения вероятнос­

тей ,

искомая вероятность равна сумме вероятностей попадания систе­

мы в

какую-либо клетку. Выполняя суммирование

и переходя к пределу

при

AOl-^ o е

—? q .

поручим:

 

 

 

 

 

 

- I f

(2 ,5 .1 )

1

 

 

ur

 

 

 

 

 

 

4

*•

-oo -OO

u

^

так как на основании определения интегральной функции распределе­

ния, используя

формулу

(2 о 5 .1 ),

 

 

Швам

;

р ( К х

У ( ^ г

<=R.) J j

‘ЬосЦ -

-- fw

_ -ос -ОО

что

X

Lj

 

Отсюда следует,

 

 

К м ) * ] ^ Х |

(2 .5 .2 )

 

 

-О0 -V33

^

Зв Найдя вторую смешанную производную от обоих частей преды­

дущего равенства

{?. .5 .2 ),

получим

 

 

 

0 x 3 я

 

(2 .5 .3 )

 

 

 


71

Формулы

(2 „5 .2 )

и (2 .5

.3 ) выражают взаимосвязь между интегральной

функцией распределения

и плотностью распределения

системы (Х ,У ).

Ч.

Полагая

в равенстве ( 2 . 5 . 2 ) * - ° 0 и

находим вероят­

ность того, что наудачу брошенная точка упадет на координатную

плотность Хо^ . Это есть

достоверное событие.

Отсюда,.имеем:

•t O Q

Ч С О

 

 

|dx|

- I

(2 .5 .4 )

-со

-00

*

 

5 6. Геометрическая вероятность

 

Ci1истсма а

д

называется равномерно распределенной в области

.UT ,

если

её

плотность

распределения задана

так:

 

 

 

 

J t

внутри

 

 

 

 

 

\ 0 вне

. UT

 

Здесь

С

-

постоянная величина. Её находим„

используя равенство

(2 .5 .4 )

:

 

 

 

 

 

 

 

| dxl

 

 

j 10-ciOi-Am

C*UT

Примечание: Для удобства записи

площадь

области

будем o6o3le-

чать той же буквой, что и саму область.

 

 

Из равенства tuTil

 

находим ь -

*

 

 

 

Пусть область

целиком расположена

внутри

области (аГ ( см. рис.

2 .5 .1 ). Вероятность

попадания системы

в

область { f находим

по изложенному

выше

правилу:

 

 

 

 

 

 

 

 

е -а х -А ч

 

 

 

 

 

 

 

иГ

 

л-

*

 

 

f

 

 

события с о с ­

Отношение —

называется геометрической вероятность»

тоящего в том, что система двух случайных величин„ равномерно рас­ пределенная в области \дГ , попадает в область lT .


72

73

§ 7* Безусловные законы распределения отдельных случайных величин / входящих в систему.

 

 

 

V

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Лана система случайных величин (Х .^ )

и еб

плотность распре­

деления

 

*0 Найдем вероятность 'попадания £

в

интервал

(.Ос^ОслдХ), при

этом

может иметь любое

значение.

Иными слова­

ми^ найдем вероятность попадания

системы. (X ,У )

в элементарную по­

лоску

AS

(ри с.

2 .7 .1 ) .

Используя правило

вычиоления

вероятности

попадания

системы в

заданную область,

получиш

 

 

 

 

.

 

 

К(ХЛ)6^М

 

 

1

Щ

 

0

 

 

 

Д Х

 

йУ

 

u X

 

в

 

По малости

можем пренебречь

изменением £

этом интервале.

 

 

 

 

+ оэ

в

 

 

 

 

 

 

.Тогда

интеграл

 

j

 

будет выступать как постоянная вели­

чина.’

Отсюда

•'**

 

 

*

 

 

 

 

 

Ь+*Х Y °

*

 

г+оо

 

 

 

 

 

 

 

•J < Ц

 

 

- [

 

Н

х 5

 

 

 

 

X-00

Следовательно,

Левая часть последнего равенства есть плотность распределения слу­

чайной величины \ • Обозначив её

 

получим:

+00

 

 

 

^ Х ) = | (Н М * ‘Ч

.

(2 .7 .1 )

-сй

.

Аналогично находим плотность распределения Ч$дЦ) случайной величи­

ны ^ : ‘ +оо*

(2 .7 .2 )

- сЬ Равенства (2 .7 .1 ) и (2 .7 ,2 ) дают законы распределения отдельных

величин, входящих в систему. Они называются безусловными, ибо опре-

деляя закон распределения одной.случайной величины, на другую ника-

&

ких условий не накладывается.


( 2. 8. 1)
задать определенное зна­

§

8. Условные законы распределения отдельных величин, вхо­

 

 

 

 

дящих

в

систему

 

 

 

 

 

 

В

отличие от

предыдущего

требуется

найти

плотность

распреде­

ления случайной величины X

 

при

условии, что

^

принимает

опре­

деленное значение

^

. Обозначим

эту

плотность

 

 

 

 

 

Пусть

попадает

в

интервал

 

^

 

.

Назовем

это

событием

$ е

Его вероятность:

 

 

 

*

где

 

безусловная

плотность

распределения X

• Пусть X

попадает

при

этом

в интервал (х ^ с + д х )

- событие Р> с условной вероятностью

 

 

(

 

х

/

.

Произведение

событий

^ « ф д а е т

попадание

системы

( л ^ ) в

элемен­

тарную клетку Д\ЛГ (смо рис. 2 .7 .1 ).

 

 

 

 

 

 

 

Следователь но, $[£*§) - |р

 

^

 

- Н1^) ^

*Д^ ,

 

 

 

гае

-

плотность распределения

системы ( Х ^ )

По формуле

вероятности

произведения событий

имеем:

 

 

 

 

 

 

И«л-w = w «я) ■v I а / л») - 1нМ ) 4 у ‘с( * /

! к у &

 

г

 

 

 

В двух последних равенствах одинаковые левые части. Приравнивая

правые,

получим:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Условие,

что

0 пРеДеле приД^->0 превратится в усдо-

вие 3 - 1^

,

следовательно

Аналогично, если случайной величине X

чение X ;

Платность распределена системы случайных величиияеличкп ( Д }^ ) равна произведению плотностз распределения одной из случайных величин

а условной шштйостз распределения другой случайной величины,вы­ численной арн условяч, что первая приняла определенное значение.


75

Из первого равенства, выражая ЧД 1}) по формуле (2 .7 .2 ) . находим:

(2. 8. 2)

Аналогично из второго:

/* ) - ■ ’ "И-----

( 2. 8.Э)

Равенства (2 .8 .2 ) и (2 .8 .3 ) дают условные законы распределения отдельных величин, входящих в систему.

§ 9 .

Вероятностная зависимость

между случайными

 

 

 

 

величинами.

 

 

 

 

 

Обратимся

к формуле

(2 .8 .3 ) . Она дает плотность распределения

,

когда J

принимает

конкретное значение

X

. Таким образом, в

функ­

ции ^ { ^ / Х ) аргументом является |

, а

ОС

играет роль

параметра.

Каждому значению параметра соответствует своя функция ^

 

Гра­

фики таких

функций при нескольких значениях

% показана

на рис.

2 .9 .1 .

Если плотность распределения одной случайной величины зависит от

того, какое значение приняла другая, то случайные величины называются зависимыми. А сама зависимость называется вероятностной.

Если же закон распределения одной случайной величины не зависит

от того,

какое значение приняла другая, то случайные величины на­

зываются

независимыми. При атом для каждой из них условный и бе-

зусловный законы распределения тождественно одинаковы:

 

Л '(ч /Х )

• Равенотвп (2 .8 .1 ) принимает вид:

(2.9.1)