1 of 22

Нефертари

2 of 22

3 of 22

3. Понятие случайной величины и ее закона распределения.

Формы представления дискретной случайной величины

- случайная величина (СВ)

- значение случайной величины

- множество значений СВ

- дискретная СВ

- непрерывная СВ

- рассеяние (разброс)

4 of 22

- вероятность значения

- закон распределения (ЗР)

- вероятность попадания

в интервал значений

- ряд распределения

- возрастающий вариационный ряд

- полигон распределения

- биномиальный закон

Определение 1

Случайная величина − это переменная, которая принимает некоторое значение

в эксперименте

5 of 22

ε, ν, ξ, …

…, X, Y, Z

− случайные величины

…, x, y, z − значения случайных величин

Обозначения

Примеры «экспериментСВ»

1) бросание кости число очков

2) 4 выстрела число попаданий

3) производство объем реализации

4) отбор изделий количество бракованных

6) 1000 родилось число мальчиков

7) изготовлен материал прочность

5) персонал сколько отсутствует

etc.

6 of 22

Описывается результат эксперимента

раньше качественно:

«быть или не быть» − о событии

теперь количественно:

имеем дело с числом значением СВ

СВ

дискретная

непрерывная

счетное

множество значений (можно пронумеровать)

бесчисленное

количество значений из ограниченного или бесконечного интервала

7 of 22

Поставили в соответствие:

каждому элементарному событию − значение случайной величины:

ωi ~ xi

множеству элементарных событий − множество

значений случайной величины:

Ω = {ω1, ω2, …, ωn} ~ X = {x1, x2, …, xn}

(X – дискретная, конечное число исходов и значений)

Ω ~ X = { x (xmin, xmax)}

(X – непрерывная, бесконечное число значений)

Случайная величина – это числовая функция, определенная на множестве элементарных событий

[ ее значения соответствуют каждому ω ]

Определение 2

8 of 22

Абстракции, но отражают реальность!

И ω, и x выражают результат эксперимента

состояние объекта

при конкретных условиях под действием случайных факторов конкретный объект может оказаться

в одном из возможных для него состояний, которое и фиксируется через ω и x

Пример 1:

6 возможных состояний брошенной кости

6 ω ~ 6 x

Пример 2:

7 возможных состояний присутствия персонала из 6 человек →

7 значений числа присутствующих

это дискретные СВ

9 of 22

Пример 3:

Прочность материала, модуль упругости, пористость и т.д. – непрерывные случайные величины.

Их значения меняются от образца к образцу

разбросаны, рассеяны.

Неуловимые различия в структуре материала (состояниях) от образца к образцу проявляются через свойства материала, выраженные числовыми показателями.

Из технологической

смеси сырьевых

компонентов приготовлены образцы материала, твердеющие

τ суток при T°

В результате превращения энергии образуются новые структуры.

10 of 22

Определение 3

Случайная величина – это измеряемая величина определенного физического смысла, значения которой подвержены неконтролируемому разбросу при повторении опытов

10

25

30

35

R

12

27

29

29

31

31

31

34

34

38

Вариабельность, вариация, вариант

11 of 22

Определение 4

Случайная величина X – это переменная, которая принимает разные значения x

с определенными вероятностями p(x)

Какие значения и как часто?

Какие наиболее вероятны,

какие практически невозможны?

12 of 22

Говорят:

событие происходит

с определенной вероятностью

СВ принимает значения

с определенной вероятностью

математическое выражение объективной возможности реального объекта находиться в том или ином состоянии,

при котором

и наблюдается ЭТОТ исход,

а СВ принимает ЭТО значение

13 of 22

Пример 2-х случайных величин

X – число очков 1-го стрелка

x1 = 1, x2 = 2, x3 = 3

p(x1) = 0, p(x2) = 0.2, p(x3) = 0.8

1

2

3

Y– число очков 2-го стрелка

y1 = 1, y2 = 2, y3 = 3

p(y1) = 0.2, p(y2) = 0.5, p(y3) = 0.3

Разные величины,

хотя значения одинаковы!

2 стрелка

по мишени

14 of 22

Для полного описания СВ необходимо и достаточно знать:

(1) все значения СВ;

(2) вероятности каждого из значений

з н а т ь

закон распределения вероятностей

случайной величины

Закон распределения

случайной величины это

набор всех ее возможных значений

и вероятностей этих значений

15 of 22

О случайной величине говорят:

«подчиняется определенному ЗР»

ибо объективная закономерность

«распределена по определенному ЗР»

распределение возможностей между отдельными значениями

Закономерности, которым подчиняется СВ, физически полностью обусловлены реальным комплексом условий ее наблюдения

а математически задаются законом распределения вероятностей

16 of 22

для дискретной величины

(числа работников, числа выстрелов, …)

P(x = xi), X = {x1, x2, …, xi …, xn}

для непрерывной величины

(прочность, давление, время жизни…)

P(X ∈ (x, x + dx)), xmin Xxmax

Формально-сущностное определение:

Как это записать конкретно?

И для чего это нужно?

?

17 of 22

ЗРСВ нужен для

определения вероятностей

разных событий, связанных со случайной величиной

Например, вероятностей того, что:

  • не более 1-ой бракованной детали на 1000
  • падение спроса от 10 до 20%
  • прочность материала не менее 45 МПа

18 of 22

ЗРСВ − это любое правило, позволяющее находить вероятности всевозможных событий, связанных со случайной величиной:

  • что она примет некоторое значение
  • попадет в интервал значений

«Прагматическое» определение

19 of 22

Формы представления

дискретных Случайных Величин

Ряд распределения таблица из двух строк:

в верхней − значения СВ в порядке возрастания;

в нижней − соответствующие вероятности

X:

x1

x2

xi

xm

p1

p2

pi

pm

Возрастающий вариационный ряд

20 of 22

X:

1

2

3

0.0

0.2

0.8

Y:

1

2

3

0.2

0.5

0.3

Примеры

График ряда полигон распределения

0

1

2

3

0.8

0.6

0.4

0.2

x

p

0.8

0.6

0.4

0.2

0

1

2

3

y

p

21 of 22

Иногда вероятности значений можно определить аналитически (априори)

Если СВ можно рассматривать

как число наступлений события в n независимых опытах,

в каждом из которых оно наступает с вероятностью p,

то вероятность каждого возможного числа наступлений определяется как

биномиальный закон

распределение числа успехов в биномиальном эксперименте − с двумя исходами:

«успех», «неудача»

22 of 22

Число попаданий в серии из 3-х выстрелов, с вероятностью попасть в каждом 0.5, распределено по следующему закону

Пример

X:

0

q3=1/8

1

C31p1q2=3/8

2

C32p2q1=3/8

3

p3=1/8

x

P(x)

0

1

2

3

The End