2. .
Доказательство.Вычислим функцию распределения. Воспользуемся формулой (10), п.5, тема 7, и определением функции плотности: приПриимеем
(22)
Наконец, при (с учётом равенство (20) и значения функции плотности при любом) получим
.
График функции закона равномерного распределения на стр. 92, рис.29.
Определим числовые характеристики
Согласно определению математического ожидания н.с.в.(формула (7), пункта 1., Т. 8.), и с учётом определения функции плотности имеем:
Согласно определению дисперсии н.с.в.(формула (12), пункт 2., Т. 8.), и с учётом определения функции плотности получим:
=
;
Согласно определению с.к.о. (формула (16), Т. 8.) получим
Теорема доказана.
Отметим также выполнения дифференциального закона: .
Пример 7.Пусть с.в.Найдём вероятность попадания с.в.в интервалпринадлежащей целиком интервалу
Решение. Согласно формуле (п.5.,С.3., Т.7.) , имеем
т.е.В частности, еслито.
Геометрически эта вероятность представляет собой площадь прямоугольника,
заштрихованного на рис. 30.
К случайным величинам, имеющим равномерное распределение, относятся все с.в.о которых известно, что все их значения лежать внутри некоторого интервала, и все они имеют одинаковую вероятность (плотность). К примеру, ошибка округления любого числа до целого, равномерно распределена на отрезке , поскольку для любого вещественного числа достоверно равенство, где [u] -обозначает целую часть, а - дробную часть этого числа, событиеявляется достоверным событием с плотностью, и все значенияпринадлежать отрезке. Другим типичным примером, равномерного распределения является время ожидания пассажиром транспорта, курсирующего с определённым интервалом времени, и т.д.
Дискретная случайная величина имеет равномерное распределение, если она принимает свои значения с вероятностьюВ этом случае. Для. На рис. 31 представлен многоугольник распределения этого примера.
Рис. 31.
- Глава II
- 2. Дискретные и непрерывные случайные величины
- 3. Законы распределения дискретной случайной
- 4. Функция распределения случайной величины, функция
- 5. Производящая функция дискретной случайной величины
- 6. Плотность распределения вероятностей
- Тема 8. Числовые характеристики
- 1. Математическое ожидание случайной величины
- 2. Дисперсия случайной величины
- 3. Среднее квадратичное отклонение
- 4. Среднее квадратичное отклонение суммы
- 5. Одинаково распределённые взаимно
- 6. Мода и медиана, моменты случайных величин
- 7. Асимметрия и эксцесс, квантили
- 8. Производящая функция
- Тема 9. Основные законы распределения
- 1. Биномиальный закон распределения (Закон Бернулли)
- 2. Распределение Пуассона
- 3. Геометрическое распределение
- 4. Гипергеометрическое распределения
- 5. Равномерный закон распределения
- 2. .
- 6. Показательный закон распределения
- 7. Функция надёжности, показательный закон надёжности
- 8. Характеристическое свойство показательного
- 9. Нормальный закон распределения
- Тема 10. Предельные теоремы теории вероятностей
- 1. Неравенство Чебышева и Маркова
- 2. Теорема Чебышева (збч Чебышева)
- 3. Ещё раз о теореме Бернулли
- 4. Центральная предельная теорема
- 0,04, Т.Е..
- 5. Применение цпт
- 6. Примеры на применение нормального закона