Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Тема 12. Двумерная Случайная величина
Справочный материал
· Двумерная случайная величина – упорядоченная система двух случайных величин (X; Y), возможные значения которой задаются парой чисел (x; y); геометрически двумерную случайную величину можно интерпретировать как случайную точку М (X; Y) на координатной плоскости xy (X, Y – координаты точки М) или как двумерный случайный радиус-вектор R = = { X; Y } (X и Y –координаты вектора R).
· Функция распределения двумерной случайной величины R = { X; Y } − функция F (x, y), определяющая вероятность события {в результате испытания случайная величина X примет значение меньше числа x и одновременно случайная величина Y примет значение меньше числа y }: ; распределение вероятностей двумерной дискретной случайной величины R = { X; Y }можно задать матрицей, элементы которой pij определяют вероятность события {в результате испытания случайная величина X примет значение xi и одновременно случайная величина Y примет значение yj }, то есть, pij = p { X = xi; Y = yj }; · Основные свойства функции распределения F (x, y) двумерной непрерывной случайной величины R = { X; Y }: Ø 0 ≤ F (x, y) ≤ 1; Ø F (−∞; −∞)= F (−∞; y) = F (x; −∞) = 0; Ø F (+∞; +∞) = 1;
· Табличная форма распределения вероятностей двумерной дискретной случайной величины имеет вид:
· Законы распределения составляющих случайных величин X и Y двумерной дискретной случайной величины: ; . · Условная вероятность составляющих случайных величин двумерной дискретной случайной величины R ={ X; Y }: Ø p (X = xi /Y = yj)= p (xi /yj) – вероятность того, что в результате испытания случайная величина X примет значение xi при условии, что случайная величина Y приняла значение yj (то есть, при условии, что событие { Y = yj } произошло): Ø p (Y = yj /X = xi) = p (yj /xi) – вероятность того, что в результате испытания случайная величина Y примет значение yj при условии, что случайная величина X приняла значение xi (то есть, при условии, что событие { X = xi }произошло): ; . · Стохастически (вероятностно) зависимые случайные величины – случайные величины, изменение значения одной из которых приводит к изменению закона распределения других.
· Достаточные и необходимые условия взаимной независимости случайных величин: две случайные величины X и Y стохастически взаимно независимы, если рij = p (X = xi; Y = yj)= p (X = xi) ∙p (Y = yj) для дискретных случайных величин и F (x, y)= F 1(x) ∙F 2(y)для непрерывных случайных величин.
· Центр рассеяния двумерной случайной величины: точка на плоскости, определяемая радиус-вектором R 0 = { М (X); М (Y)}.
· Линейная функциональная зависимость случайных величин X и Y: Y = А + ВХ, где А и В – постоянные действительные числа.
· Корреляционная зависимость двух случайных величин X и Y – стохастическая зависимость двух переменных случайных величин, при которой изменение одной из них приводит к функциональному изменению математического ожидания другой; линейная корреляционная зависимость Y от X: М (Y / X = х) = а + bx, где М (Y / X = х) – математическое ожидание случайной величины Y при условии, что переменная случайная величина X приняла значение х; а и b – постоянные действительные числа.
· Ковариация случайных величин cov (X, Y) – числовая характеристика, определяющая наличие линейной корреляционной зависимости между переменными случайными величинами X и Y: cov (X, Y) = М [(Х – M (X))∙(Y – M (Y))].
· Коэффициент корреляции r (X, Y) двух случайных величин X и Y – мера тесноты (степени проявления) линейной корреляционной зависимости между двумя переменными случайными величинами X и Y: r (X, Y) = . · Основные свойства числовых характеристик случайных величин:
Ø М (С) = С, М (С∙Х) = С∙М (Х), где С – постоянная величина; Ø М (X ± Y) = М (X)± М (Y) для любых случайных величин X и Y; М [ X – M (X)] = 0; Ø М (X ∙ Y) = М (X)∙ М (Y) + cov (X, Y) для любых случайных величин X и Y; Ø М (X ∙ Y) = М (X)∙ М (Y) для независимых X и Y; Ø D (С) = 0; D (СХ) = С 2 D (Х), где С – постоянная величина; Ø D (X ± Y) = D (X)+ D (Y) ± 2∙ cov (X, Y) для любых случайных величин; D (X ± Y) = D (X)+ D (Y) для независимых X и Y; Ø –1 £ r (X, Y) £ 1; Ø cov (X, Y) = М (X ∙ Y) – М (X)∙ М (Y); Ø cov (X, Х) = D (X) = М (X 2) – М 2(X); Ø cov (X, Y) = cov (Y, X); Ø если X и Y независимы, то cov (X, Y) и r (X, Y) равны 0; если cov (X, Y) и r (X, Y) равны 0, то между X и Y отсутствует линейная корреляционная зависимость;
Ø если ½ r (X, Y)½ = 1, то случайные переменные величины X и Y линейно зависимы функционально: Y = А + ВХ.
Задачи
12.1. По заданному закону распределения двумерной случайной величины R = { X, Y }: а) определить центр рассеяния R 0; б) вычислить D (X), D (Y), s (X), s (Y), коэффициент корреляции; в) найти закон распределения случайной величины Z = X + Y; г) вычислить М (Z), D (Z):
12.2. По мишени производится один выстрел. Вероятность попадания равна 0,75. Пусть случайная величина Х – число попаданий, случайная величина Y – число промахов. Составить таблицу совместного распределения вероятностей случайных величин X, Y и таблицу значений функции распределения F (x, y) системы случайных величин (X; Y).
12.3. Закон распределения случайного радиус-вектора R = { X, Y } задан таблицей значений рij = p (X = xi; Y = yj):
Найти условные вероятности p (X / Y = 3).
12.4. Задана таблица закона распределения дискретной двумерной случайной величины:
Найти: а) законы распределения случайных величин X и Y; б) функцию распределения системы случайных величин (X; Y). Установить, зависимы или нет компоненты X и Y.
12.5. Среди 10 лотерейных билетов есть 2 выигрышных. Сначала девушка вытягивает один билет, затем один билет вытягивает юноша. Составить таблицу закона распределения системы случайных величин (X; Y), где X – число выигрышных билетов у девушки, Y – число выигрышных билетов у юноши. Найти: а) p { X > Y }; б) условные вероятности p (Y / X = 1). Установить, зависимы или нет компоненты X и Y.
12.6. Симметричную монету подбрасывают 3 раза. Пусть случайная величина X – количество гербов, выпавших в первом и втором испытаниях, а Y – количество гербов, выпавших во втором и третьем испытаниях. Найти: а) совместное распределение случайных величин X и Y; б) вероятность события { X ¹ Y }.
12.7. Заданы законы распределения двух независимых друг от друга случайных величин X и Y:
Составить таблицу значений функции распределения F (x, y) и вычислить ее значение в точке (9,2; 8,5).
12.8. При изготовлении втулки (полого цилиндра или конуса) брак вследствие ее утонченной стенки составляет 5%, а брак вследствие укороченной длины 4%. Годная продукция составляет 94%. Составить таблицу значений вероятностей рij = p (X = xi; Y = yj) закона распределения системы (X; Y), где X – индикатор случайного события {втулка имеет утонченную стенку}, Y – индикатор случайного события {втулка имеет укороченную длину}. Найти ковариацию случайных величин X и Y.
12.9. На вход измерительного прибора поступают взаимно независимые случайные сигналы X и Y с параметрами: M (X) = 5, s (X) = 2, M (Y) = 7, s (Y) = 3. На выходе прибора измеряется величина Z = 2 X 2 – 3 XY + Y 2. Найти M (Z).
12.10. Найти cov (X, Y), если Y = 3 X 2 – 5 X +4 и задан закон распределения случайной величины Х:
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-17; просмотров: 778; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.142.98.108 (0.027 с.) |