Вероятностный смысл плотности распределения
Пусть F (х)--функция распределения непрерывной случайной величины X. По определению плотности распределения, f (х) = F (х), или в иной форме
Как уже известно, разность F(x+x)-- F (х) определяет вероятность того, что X примет значение, принадлежащее интервалу (х, x+x). Таким образом, предел отношения вероятности того, что непрерывная случайная величина примет значение, принадлежащее интервалу (х,x+x), к длине этого интервала (при x0) равен значению плотности распределения в точке х.
По аналогии с определением плотности массы в точке (Если масса непрерывно распределена вдоль оси х по некоторому закону, например F (х), то плотностью р (х) массы в точке х называют предел отношения массы интервала (х, х+ х) к длине интервала при , т. е. р (х) = целесообразно рассматривать значение функции f (х) в точке x; как плотность вероятности в этой точке.
Итак, функция f(x) определяет плотность распределения вероятности для каждой точки х.
Из дифференциального исчисления известно, что приращение функции приближенно равно дифференциалу функции, т. е.
F ( х+ х) -- F (х) dF (х),
или
F ( х+ х) -- F (х) F dх.
Так как F(x) = f(x) и dx= х, то
F ( х+ х) -- F (х) f(x) х.
Вероятностный смысл этого равенства таков: вероятность того, что случайная величина примет значение, принадлежащее интервалу (х, х + х), приближенно равна (с точностью до бесконечно малых высшего порядка относительно х) произведению плотности вероятности в точке х на длину интервала х.
Геометрически этот результат можно истолковать так: вероятность того, что случайная величина примет значение, принадлежащее интервалу (х, х+ х), приближенно равна площади прямоугольника с основанием х; и высотой f (х).
На рис. 5 видно, что площадь заштрихованного прямоугольника, равная произведению f(x)х, лишь приближенно равна площади криволинейной трапеции (истинной вероятности, определяемой определенным интегралом ). Допущенная при этом погрешность равна площади криволинейного треугольника ABC.
Yandex.RTB R-A-252273-3- Историческая справка
- Применение
- Непрерывные случайные величины и нормальный закон распределения. Определение функции распределения
- Свойства функции распределения
- График функции распределения
- Определение плотности распределения
- Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал
- Нахождение функции распределения по известной плотности распределения
- Свойства плотности распределения
- Вероятностный смысл плотности распределения
- Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- Нормальное распределение
- Нормальная кривая
- Влияние параметров нормального распределения на форму нормальной кривой
- Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- Вычисление вероятности заданного отклонения
- Правило трех сигм
- Понятие о теореме Ляпунова. Формулировка центральной предельной теоремы
- Закон равномерного распределения вероятностей
- Законы распределения непрерывных случайных величин Закон нормального распределения (Гаусса)
- 3. Непрерывные случайные величины. Нормальный закон распределения (закон Гаусса).
- Тема 5. Непрерывные случайные величины. Нормальный закон распределения
- 5.3.3. Равномерный и нормальный законы распределения непрерывных случайных величин
- 55. Непрерывные распределения случайных величин. Нормальное распределение.
- 9)Случайная величина и ее закон распределения. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- Тема 5. Непрерывные случайные величины. Нормальный закон распределения
- Тема 5. Непрерывные случайные величины. Нормальный закон распределения