Функция распределения вероятностей
Функцию распределения вероятностей определяют как вероятность события, заключающегося в том, что наблюдаемая величина X меньше или равна допустимому ее значению x, то есть Fx(x) = P (X x)
1) 0 £ Fx(x) £ 1 - < x < 2) Fx(- ) = 0; Fx() = 1; 3) Fx(x2) > Fx(x1) при x2 > x1 4) P(x1 < x £ x2) = F(x2) - F(x1) Плотность распределения вероятности - Производная от Fx(x). fx(x)dx = P(x < x £ x + dx) - элемент вероятности (вероятность того, что случайная величина лежит в диапазоне между x и x + dx) Свойства плотности вероятности:
1. f (x) ³ 0 - < x < 2. f(x)dx = 1 3. Fx(x) = f(u)du 4. f(x)dx = P(x1 < x £ x2) Средние значения и момент случайных величин = E[x] = M[x] = xf(x)dx - математическое ожидание величины x - центр тяжести стержня 1. Первый начальный момент (начальный момент порядка n: E[xn] = nf(x)dx) 2. Второй начальный момент (начальный момент второго порядка) 2 = E[x2] = 2f(x)dx в технике - усредненный по времени квадрат случайного напряжения или тока. Средняя мощность (шума). 3. Центральные моменты - моменты разности случайной величины Х и ее математического ожидания, то есть начальные моменты центрированной случайной величины. n E[ n] = n f(x)dx Центральные моменты характеризуют разброс случайной величины относительно среднего (математического ожидания). Первый центральный момент n=1 равен 0 1 f(x)dx = f(x)dx - f(x)dx = f(x)dx = 0 Второй центральный момент n=2 - дисперсия 2x = 2 = 2 f(x)dx = 2 - ()2 x - стандартное или среднеквадратичное отклонение Основные теоремы теории вероятности.
|