Функція розподілу двовимірної випадкової величини
Розподіл двовимірного дискретного випадкового вектора можна задати у вигляді таблиці:
X Y | x1 | x2 | … | хі | … | хn |
у1 | p11 | p21 | … | pi1 | … | pn1 |
… | … | … | … | … | … | … |
уj | p1j | p2j | … | pij | … | pnj |
… | … | … | … | … | … | … |
уm | p1m | p2m | … | pim | … | pnm |
Тут значення відповідно випадкових величин Х і Y, а . Зрозуміло, що .
Функція називається функцією розподілу ймовірностей двовимірної випадкової величини. Наприклад, якщо випадковий вектор заданий розподілом
X Y | 1 | 3 | 7 |
2 | 0,03 | 0,5 | 0,2 |
4 | 0,15 | 0,1 | 0,02 |
то функція розподілу випадкового вектора матиме вигляд
Функція розподілу ймовірностей двовимірного випадкового вектора має такі властивості.
Значення функції розподілу змінюються в межах .
Функція розподілу монотонно неспадна за кожним аргументом, тобто:
,
.
Імовірність попадання значень випадкової величини в прямокутник обчислюється за формулою
.
Справджуються рівності:
.
Границею функції розподілу ймовірностей, коли одна із змінних прямує до , є функція розподілу другої змінної:
За кожним своїм аргументом функція розподілу F є неперервною зліва в будь-якій точці своєї області визначення, тобто
Якщо випадковий вектор є неперервним, то функція неперервна на всій області визначення.
Функцію
,
(якщо вона існує) називають щільністю розподілу ймовірностей двовимірної випадкової величини.
Наприклад, функція є щільністю розподілу неперервної двовимірної випадкової величини, заданої функцією розподілу
Щільність розподілу неперервної випадкової величини має такі властивості:
Щільність розподілу завжди невід’ємна .
Функція розподілу неперервної випадкової величини визначається через щільність її розподілу за формулою
Має місце умова нормування .
Імовірність попадання значень неперервної випадкової величини в задану область D обчислюється за формулою
.
Функції
і
задають щільності розподілів одновимірних неперервних випадкових величин X і Y відповідно.
- Основи теорії ймовірностей і статистичні методи обробки даних у психологічних і педагогічних експериментах.– Львів: Видавничий центр лну імені Івана Франка, 2006. – 168 с.
- І. Основи теорії ймовірностей
- Формула повної ймовірності
- Формули Байєса
- Задачі до розділу і.
- Іі. Випадкова величина Поняття випадкової величини
- Функція розподілу випадкової величини
- Щільність розподілу неперервно розподіленої випадкової величини
- Характеристики розподілу випадкової величини
- Математичне сподівання випадкової величини
- Дисперсія та стандартне відхилення випадкової величини. Асиметрія і ексцес.
- Квантилі
- Деякі дискретні розподіли Розподіл Бернуллі
- Біномний розподіл
- Апроксимаційні формули Муавра-Лапласа Локальна теорема Муавра-Лапласа Якщо у схемі Бернулі величина , коли , то
- Функція розподілу двовимірної випадкової величини
- Умовні закони розподілу
- Коваріація і коефіцієнт кореляції
- Коваріаційна матриця і матриця парних кореляцій
- Граничні закони теорії ймовірностей Нерівність Чебишева
- Теорема Чебишева
- Закон Бернуллі
- Теорема Ляпунова
- Задачі до розділу іі.
- Ііі. Елементи математичної статистики
- Генеральна сукупність і вибірка
- Дискретний варіаційний ряд
- Інтервальний варіаційний ряд
- Точкові та інтервальні оцінки
- Поняття про статистичну перевірку гіпотез
- Задачі до розділу ііі.
- Іv. Методи математичної обробки даних у психології Ознаки і змінні. Шкали вимірювання ознак
- Перевірка гіпотези про однорідність вибірки
- Перевірка гіпотези про узгодженість розподілів
- Критерій Пірсона
- Критерій Колмогорова
- Критерій Смирнова
- Перевірка гіпотези про рівність двох дисперсій
- Виявлення відмінностей у рівні досліджуваної ознаки Критерій Розенбаума
- Критерій Манна-Уітні
- К ритерій Стьюдента
- І. Вибірки взяті з однієї генеральної сукупності
- Іі. Вибірки взяті з різних генеральних сукупностей
- Перевірка наявності зсуву у значеннях досліджуваної ознаки
- Критерій знаків
- Критерій Вілкоксона
- Парний t-тест Стьюдента
- Перевірка впливу фактора на зміну рівня досліджуваної ознаки
- Критерій Краскела-Уоллеса
- Критерій тенденцій Джонкхієра
- Критерій Фрідмана
- К ритерій тенденцій Пейджа
- Однофакторний дисперсійний аналіз
- П еревірка наявності зв’язку між двома ознаками
- Зв'язок ознак, виміряних у номінативних шкалах
- Зв'язок ознак, виміряних у порядкових шкалах
- Зв'язок ознак, виміряних в інтервальних шкалах
- Задачі до розділу іv.
- Критичні значення розподілу
- Критичні значення розподілу Фішера-Снедекора
- Критичні значення критерію Розенбаума
- Критичні значення критерію Манна-Уітні
- Критичні значення критерію знаків
- Критичні значення критерію Вілкоксона
- Критичні значення критерію Краскела-Уоллеса
- Критичні значення критерію Джонкхієра
- Критичні значення критерію Фрідмана
- Критичні значення критерію Пейджа
- Критичні значення рангового коефіцієнта кореляції Спірмена
- Д о д а т о к 2: Елементи вищої математики Матриці, визначники, системи лінійних рівнянь Поняття матриці. Операції над матрицями.
- Визначник матриці. Обернена матриця
- Системи лінійних алгебричних рівнянь
- Вступ до математичного аналізу
- Числові послідовності та їх границі
- Границя функції в точці. Односторонні границі
- Неперервність функції
- Диференціальне числення функцій однієї змінної Похідна функції в точці
- Диференційовність функції
- Монотонність функції. Екстремуми
- Похідні вищих порядків
- Інтегральне числення функцій однієї змінної Первісна функції. Невизначений інтеграл
- В изначений інтеграл
- Невластиві інтеграли
- Частинні похідні функцій багатьох змінних
- Д о д а т о к 3: Деякі команди Maple 8.
- Алфавітний покажчик
- Основи теорії ймовірностей і статистичні методи аналізу даних у психологічних і педагогічних експериментах