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 |
Применение в теории вероятностей
В элементарной теории вероятностей, где рассматриваются случайные величины , которые могут принимать только конечное множество значений , среднее значение или математическое ожидание определяется формулой: (1) Имея эту формулу, мы можем при помощи интеграла Стилтьеса распространить определение среднего значения на случайные величины , которые могут принимать любое множество значений, заключенное в каком-нибудь ограниченном интервале , - если только мы примем следующую аксиому: Каковы бы ни были функции и случайной величины , для которых всегда , для них будут иметь место также и неравенства: (2) Чтобы распространить определения среднего значения, возьмем какое-нибудь подразделение и пусть и , когда Здесь , и поэтому в силу условия (2): Величины же и , таким образом определенные, могут принимать соответственно только значения и , а потому по формуле (1): С другой стороны, очевидно, что вероятности и обе равны вероятности , и потому Итак, если ввести функции распределения случайной величины : Верхняя грань сумм в левой части и нижняя грань сумм в правой части этих неравенств обе равны интегралу Стилтьеса функции , взятому в пределах от до ; последний всегда существует, как интеграл непрерывной функции, ограниченной в промежутке интегрирования. Итак, для среднего значения должно иметь место равенство: . Несколько сложнее обстоит дело со случайными величинами, которые могут принимать неограниченное множество значений. Если такая случайная величина может принимать только счетное множество значений , то среднее значение определяется формулой , (3) причем ряд в правой части этой формулы должен быть абсолютно сходящимся, иначе его сумма зависела бы от порядка, в котором перенумерованы значения случайной величины, и среднее значение не было бы однозначно определено. Имея формулу (3), мы можем при помощи соответствующим образом определенного несобственного интеграла Стилтьеса распространить определение среднего значения и на многие такие случайные величины, которые могут принимать несчетное неограниченное множество значений. Приведем пример вычисления среднего значения случайной величины , для которой это вычисление требует именно интеграла Стилтьеса, незаменимого ни обычным интегралом, ни конечным, ни бесконечным рядом.
Пусть случайная величина определяется следующими условиями: Она может принимать только значения между 0 и 1. Таким образом, её функция должна быть равна 0 при x<0 и равна 1 при . <="" div="">
width="189" height="153" />
0 1 Она не может принимать ни одного значения в интервале ; попадание в соседние интервалы равновероятно. Таким образом, в интервале её функция распределения должна быть постоянна и равна . В каждом из крайних интервалов повторяется такая же картина, т.е. не может принимать ни одного значения в интервале и , попадание же в четыре интервала , , , для неё одинаково вероятно. Таким образом, в интервалах и её функция распределения должна иметь постоянные значения: в первом и во втором . Такая же картина повторяется и в каждом из названных четырех интервалов длины и т.д. 0 1 0 1 Повторив раз наше рассуждение, мы будем иметь интервалов, каждый длины ; для из этих интервалов вероятность попадания в каждый из них будет равна , попадание в остальные будет невозможно. В этих последующих функция распределения будет постоянна. Чтобы определить функцию распределения в каждой точке интервала , достаточно представить себе, что мы повторяем такие же рассуждения бесконечное число раз. После этого даже в точках, оставшихся вне интервалов, в которых функция распределения постоянна, она должна была получить определенные значения в силу того, что она должна быть неубывающей. В самом деле, и слева, и справа от каждой такой точки, с обеих сторон как угодно близко к ней, будут встречаться интервалы, в которых функция распределения постоянна, потому что по мере расширения этих интервалов путем присоединения к имеющимся уже интервалам длины следующих интервалов длины расстояния между ними становятся сколь угодно малыми. Определив таким образом функцию распределения , мы уже без труда вычислим среднее значение . Для этого достаточно обратиться к его геометрическому изображению. В данном случае оно изображается площадью, ограниченной прямыми и и кривой распределения . Но эта площадь в силу симметрии равна площади, ограниченной прямыми и и кривой . Взятые же вместе эти площади составляют площадь квадрата равную 1. Отсюда ясно, что
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-21; просмотров: 318; 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 - 3.135.205.164 (0.01 с.) |