Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу 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 |
Целесообразность введения корреляционной функцииСодержание книги
Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте
Математическое ожидание и дисперсия характеризуют случайную функцию далеко не полно. Можно привести примеры двух случайных функций, которые имеют одинаковые математические ожидания и дисперсии, но поведение которых различно. Зная лишь эти две характеристики, в частности, ничего нельзя сказать о степени зависимости двух сечений. Для оценки этой зависимости вводят новую характеристику—корреляционную функцию. Далее покажем, что, зная корреляционную функцию, можно найти и дисперсию; поэтому знать закон распределения для отыскания дисперсии нет необходимости. Уже это обстоятельство указывает на целесообразность введения корреляционной функции. Прежде чем перейти к дальнейшему изложению, введем понятие центрированной случайной функции по аналогии с понятием центрированной случайной величины (центрированной случайной величиной называют разность между случайной величиной и ее математическим ожиданием: = Х - mx. Центрированной случайной функцией называют разность между случайной функцией и ее математическим ожиданием: (t)= X (t) -mx (t). Корреляционная функция случайной функции Рассмотрим случайную функцию Х (t). При двух фиксированных значениях аргумента, например при t= t 1и t= t 2, получим два сечения—систему двух случайных величин Х (t 1) и Х (t 2) с корреляционным моментом M [ (t 1) (t 2) ], где (t 1)=X(t 1)-mx(t 1)и (t 2)=X(t 2)-mx(t 2). Таким образом, каждая пара чисел t 1 и t 2 определяет систему двух случайных величин, а каждой такой системе соответствует ее корреляционный момент. Отсюда следует, что каждой паре фиксированных значений t 1 и t 2соответствует определенный корреляционный момент; это означает, что корреляционный момент случайной функции есть функция (неслучайная) двух независимых аргументов t 1 и t 2, ее обозначают через Кх (t 1, t 2). В частном случае значения обоих аргументов могут быть равны между собой. Приведем теперь определение корреляционной функции. Корреляционной функцией случайной функции Х (t)называют неслучайную функцию Кх (t 1, t 2) двух независимых аргументов t 1 и t 2, значение которой при каждой паре фиксированных значений аргументов равно корреляционному моменту сечений, соответствующих этим же фиксированным значениям аргументов: Кх (t 1, t 2)= M [ (t 1) (t 2)]. Замечание. При равных между собой значенияхаргументов t 1= t 2 =t корреляционная функция случайной функцииравна дисперсии этой функции: Кх (t, t)= Dx (t) Действительно, учитывая, что Dx(t)=M[X(t)-mx(t)]2=M[ (t)]2, получим Кх (t, t)= M [ (t) (t)]= М [ (t)]2 = Dx (t). Таким образом, достаточно знать корреляционную функцию, чтобы найти дисперсию случайной функции. Пример. Задана случайная функция X (t) =Ut, где U —случайная величина, причем М (U)=4, D (U) = 10. Найти: а) корреляционную функцию; б) дисперсию заданной случайной функции. Р е ш е н и е. а) Найдем математическое ожидание: mx (t)= M [ X (t)]= M (Ut) =tM (U)=4 t Найдем центрированную функцию: (t)= X (t) -mx (t)= Ut - 4t= (U- 4) t.
Отсюда (t1)= (U-4)t1, (t2)= (U-4)t2. Найдем корреляционную функцию: Кх (t 1, t 2)= M [ (t 1) (t 2)]=M[(U- 4) t 1(U- 4) t 2]= t 1 t 2M[(U- 4)2]= t 1 t 2D(U)=10 t 1 t 2 Итак, искомая корреляционная функция Кх (t 1, t 2)= 10 t 1 t 2 б) Найдем дисперсию, для чего положим t 1 =t 2 =t; Dx (t) =Кх (t, t) = 10 tt. Итак, искомая дисперсия Dx(t)=10t2. Свойства корреляционной функции Свойство 1.При перестановке аргументов корреляционная функция не изменяется (свойство симметрии): Кх (t 1, t 2)= Кх (t 2, t 1). Доказательство. По определению корреляционной функции, Кх (t 1, t 2)= M [ (t 1) (t 2)]. Кх (t 2, t 1)= M [ (t 2) (t 1)]. Правые части этих равенств равны (математическое ожидание произведения не зависит от порядка сомножителей), следовательно, равны и левые части. Итак, Кх (t 1, t 2)= Кх (t 2, t 1). Замечание 1. Прибавление к случайной функции X (t} неслучайного слагаемого φ (t) не изменяет ее центрированной функции: Если Y (t) =Х (t) +φ (t), то (t)= (t) Действительно, математическое ожидание функции Y (t) my (t) =mx (t) +φ (t). Следовательно, (t)=Y(t)-my(t)=[Х(t)+φ(t)] – [mx(t)+φ(t)]= X(t)-mx(t)= (t).
Итак, (t)= (t).
Свойство 2.Прибавление к случайной функции Х (t) неслучайного слагаемого φ (t) не изменяет ее корреляционной функции: если Y (t) =X (t) +φ (t), то Кy (t 1, t 2)= Кх (t 1, t 2). Доказательство. В силу замечания 1 (t)= (t) Отсюда (t1)= (t1) и (t2)= (t2).Следовательно, M [ (t 1) (t 2)]= M [ (t 1) (t 2)]. Итак, Кy (t 1, t 2)= Кх (t 1, t 2). Замечание 2. При умножении случайной функции Х (t) на неслучайный множитель φ (t) ее центрированная функция умножается на этот же множитель: если Y(t)=Х(t)+φ(t), то (t) = (t) φ (t) Действительно, математическое ожидание функции Y (t) ту(t)=М[Х(t)φ(t)]=φ(t)mx(t). Следовательно, (t)= Y (t) -my (t) = [ Х (t) φ (t)] – [ mx (t) φ (t)]= φ (t)[ X (t) -mx (t)]= φ (t) (t) Итак, (t) = (t) φ (t) Свойство 3. Приумножении случайной функции Х (t) нанеслучайный множитель φ (t)еекорреляционная функция умножается на произведение φ (t 1) φ (t 2): Если (t)= (t)φ(t). то Кy (t 1, t 2)= Кх (t 1, t 2) φ (t 1) φ (t 2). Доказательство. В силу замечания 2 (t) = (t) Следовательно, Кy (t 1, t 2)= M [ (t 1) (t 2)]= M {[ (t 1) φ (t 1)] [ (t 2) φ (t 2)]}. Вынесем неслучайные множители за знак математического ожидания: Кy (t 1, t 2)= φ (t 1) φ (t 2) M [ (t 1) (t 2)]= φ (t 1) φ (t 2) Kx (t 1, t 2) Итак, Кy (t 1, t 2)= Kx (t 1, t 2) φ (t 1) φ (t 2) Свойство 4. Абсолютная величина корреляционной функции не превышает среднего геометрического дисперсий соответствующих сечений: . Доказательство. Известно, что для модуля корреляционного момента двух случайных величин справедливо неравенство (см. гл. XIV, § 17, теорема 2) . При фиксированных значениях аргументов t 1 и t 2 значение корреляционной функции равно корреляционному моменту соответствующих сечений—случайных величин Х (t 1) и Х (t 2). Поэтому неравенство (*) можно записать так: .
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-09-19; просмотров: 724; 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 - 18.117.94.180 (0.008 с.) |