Найдем вероятность попадания в интервал (x, x + x): P(x X x + x)=F(x + x) - F(x) F(x). § 6. Непрерывная случайная величина. Функция плотности. Пусть X.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Способы задания дискретной случайной величины не являются общими – они неприменимы, например, для непрерывных случайных величин. Действительно, пусть.
Advertisements

§ 8. Классические статистические распределения. Непрерывные случайные величины 1. Равномерное распределение Пусть X ~ U(a, b) – равномерно распределена.
Определение 5.1 Случайная величина - это величина, которая в результате эксперимента принимает из множества своих возможных знчений одно зараннее неизвестное.
Лекция 3 Основные понятия теории вероятности. Опыт Событие Переменная величина.
Переход от дискретной формулы к непрерывной: сумму заменяют интегралом; значения x i, i = 1, …, n заменяют переменной x R; P(X = x i ) заменяют f(x)dx.
Основные понятия теории вероятностей. Базовые понятия теории вероятности Событие Событие Событие Опыт Опыт Опыт Переменная величина Переменная величина.
Законы распределения случайных величин. Опр. Законом распределения дискретной случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь.
Непрерывные случайные величины Лекция 15. План лекции Непрерывные случайные величины. Закон распределения. Функции распределения и плотности распределения.
23 сентября 2012 г.23 сентября 2012 г.23 сентября 2012 г.23 сентября 2012 г. Лекция 9. Непрерывные распределения 9-1. Функция распределения 9-2. Плотность.
Тема 4. Непрерывные СВ и их распределения. 1. Функция распределения P(Х=х) P(Х.
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЕ И ИНТЕГРАЛЬНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ Численные методы.
Презентация «Первообразная и интеграл».. Определение: фигура, ограниченная графиком неотрицательной и непрерывной на отрезке [a; b] функции f, осью Ох.
Лекция 2 СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И ИХ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ.
Кафедра математики и моделирования Старший преподаватель Е.Г. Гусев Курс «Высшая математика» Лекция 15. Тема: Случайные величины и их числовые характеристики.
Лектор Янущик О.В г. Математический анализ Раздел: Определенный интеграл Тема: Определенный интеграл и его свойства. Формула Ньютона - Лейбница.
Интеграл и первообразная. Содержание 1. Первообразная 1.1. Определение первообразной 1.2. Основное свойство первообразной 1.3. Три правила нахождения первообразной 1.6. Таблица.
Примеры Вырожденное распределение (Распределение константы) Распределение Бернулли (Распределение индикатора события)
Площадь криволинейной трапеции
Размещено на. Содержание Точки экстремума функции Теорема Ферма Теорема Ролля Теорема Лагранжа Теорема Коши Раскрытие неопределенностей Правило Лопиталя.
Лектор Янущик О.В г. Математический анализ Раздел: Определенный интеграл Тема: Несобственные интегралы.
Транксрипт:

Найдем вероятность попадания в интервал (x, x + x): P(x X x + x)=F(x + x) - F(x) F(x). § 6. Непрерывная случайная величина. Функция плотности. Пусть X непрерывная случайная величина функция распределения F(x) – непрерывная функция. И перейдем к пределу при x 0, то получим производную от функции распределения, которую обозначим через f(x): x+ x x F(x) F(x+ x) Если обе части равенства разделим на x:

Определение 6.1 Предел отношения вероятности попадания значения непрерывной случайной величины Х в интервал (x, x + x) равной F(x) к длине этого интервала x, при x 0, называют функцией плотности распределения случайной величины Х и обозначают f(x). График функции плотности в случае нормального распределения: f(x) P(x) – функция плотности характеризует вероятность попадания значения сл.в. в некоторую окрестность точки х.

Функция плотности: Свойства функции плотности: 1. f ´(x) = F(x). Доказательство: свойство говорит, что функция плотности является производной от функции распределения и прямо следует из определения функции плотности. 2. f (x) 0, x R. Доказательство: свойство говорит, что функция плотности всегда неотрицательна, так как определена как предел отношения неотрицательных величин:

4. 3. Доказательство: свойство говорит, что функцию распределения можем найти как интеграл от функции плотности. Вычислимучитывая, что Док-во: свойство говорит, что вероятность попадания в отрезок можно найти проинтегрировав функцию плотности в пределах этого отрезка. Применим предыдущее свойство и свойство функции распределения: ab

5. Доказательство: свойство говорит, что вся площадь между графиком функции плотности и осью x равна 1. По предыдущему свойству и свойствам функции распределения:

Пример. Равномерное распределение на отрезке [a, b]. Оьозначим: X ~ U(a, b). Здесь обозначение U происходит от английского uniform (равномерное). Определение 6.2 Говорят, что сл.в. X имеет равномерное распределение на отрезке [a,b], если его функция плотности имеет вид: График функции плотности равномерного распределения:

Т.о., если X ~ U(a, b), то его функция распределения имеет вид: графически: Найдем фунцию распределения равномерного распределения: