4.2. Функция распределения св (интегральная функция распределения) f(X)
Функция распределения случайной величины Х равна вероятности того, что случайная величина Х примет значение меньшее, чем x ().
X<х
х
Свойства F(x):
F(x) – неубывающая, т.е. для всех х, таких, что x2 >х1 верно F(x2)≥ F(x1);
- т.к это вероятность;
При х→-∞, F(x) →0, т.к. F(-∞)=P(X<-∞)=0;
При х→∞, F(x) →1, т.к. F(∞)=P(X<∞)=1;
Р(a<Х<b)=F(b)-F(a), при a<b
Доказательство:P(X<b) = P(X<a)+P(a<Х<b) X<a a<Х<b
P(a<Х<b)=P(X<b)- P(X<a) = F(b)-F(a)
а b x
Пример. Случайная величина X – число выпавших шестёрок при подбрасывании двух игральных костей.
а) Составить закон распределения случайной величины Х.
б) Найти функцию распределения F(x) и построить её график.
Решение.
а) Найдем вероятности их появления. Пусть А- «появилась 6 на первой кости», В- «появилась 6 на второй кости». Р(А)=1/6, P(B)=1/6, P()=5/6, P()=5/6.
Р(Х=0) ==25/36 (независимые события)
P(X=1)= 10/36.
Р(Х=2) = Р(АВ)=Р(А)Р(В)=1/36.
Заполним таблицу:
Х | 0 | 1 | 2 |
Р | 25/36 | 10/36 | 1/36 |
Получили закон распределения СВХ.
б)
0 1 2 х
Вероятность того, что значения СВ Х будут меньше, чем
равна нулю, т.к. нет таких значений СВ.
Вероятность того, что значения СВ Х будут меньше, чем
равна Р(Х=0)= 25/36 , т.к. только значение 0 меньше, чем данные х.
Вероятность того, что значения СВ Х будут меньше, чем
равна сумме вероятностей P(X=0) и P(X=1), т.к. Х=0 и Х=1 меньше, чем
F(x)=P(X=0)+P(X=1)= 25/36 +10/36=35/36.
При х>2 F(x)=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)= 25/36 +10/36+1/36=1
Тогда функция F(x) будет иметь вид:
25/36 35/36 1 F(x)
0 1 2 x
Фунция распределения любой ДСВ всегда является разрывной ступенчатой функцией, скачки которой происходят в точках, соответствующих значениям СВ Х. Длина скачка равна вероятности СВ в данной точке.
Для НСВ функция распределения F(x) непрерывна на R.
- Часть1. Тематический план дисциплины
- Часть 2. Конспекты лекций 8
- Часть 3. Вопросы и задания для практических работ. 79
- Часть 4. Задания для самостоятельной работы 92
- Часть 5. Лабораторные работы 97
- Часть1. Тематический план дисциплины «Основы математической обработки информации»
- Часть 2. Конспекты лекций
- 1.1. Исторические периоды развития математики.
- 1.2. Основы теории множеств
- 1.2.1. Начальные понятия теории множеств.
- 2.1.3. Основные понятия комбинаторики
- 2) Перестановка из n элементов – это размещение из n элементов по n.
- 2.2. Начальные понятия теории вероятностей
- 2.2.2. Определения вероятности событий
- 3.1. Действия над событиями
- 3.2. Вероятность суммы событий
- 3.3. Вероятность произведения событий.
- 3.4. Вычисление вероятности цепочек языковых элементов.
- 3.5. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- 1 H2) Формула полной вероятности.
- 3.6. Теорема Бернулли
- 3.7. Вероятностное моделирование порождения текста.
- 3.8. Предельные теоремы в схеме Бернулли
- 4.1. Случайная величина (св). Начальные понятия.
- 4.2. Функция распределения св (интегральная функция распределения) f(X)
- 4.3. Функция плотности вероятности нсв f(X)
- 4.4. Числовые характеристики св
- 4.5. Законы распределения случайных величин.
- 1) Биномиальный закон распределения.
- 2) Закон Пуассона
- 3) Нормальное распределение (закон Гаусса)
- 6. Вероятность попадания нсв х в заданный промежуток
- 7. Логнормальное распределение
- 5.1. Система двух случайных величин (двумерная св) (1 час)
- 5.1.1. Начальные понятия.
- 5.1.2. Операции над независимыми случайными величинами
- 5.1.3. Числовые характеристики системы двух св
- 5.2. Предельные теоремы теории вероятностей: Закон больших чисел, Центральная предельная теорема и их значение для лингвистического эксперимента.(1 час)
- 5.2.1. Теорема Чебышева для среднего арифметического случайных величин.
- 6.1. Предмет математической статистики. Генеральная и выборочная совокупность.
- 6.2. Статистическое распределение выборки и его графическое изображение
- 6.2.1. Дискретный статистический ряд
- 6.2.2. Интервальный статистический ряд
- 6.3. Числовые характеристики статистического распределения
- Лекция 7. Элементы теории статистических оценок и проверки гипотез.
- 7.1 Статистические оценки параметров распределения и их свойства. Оценка параметров генеральной совокупности по выборке
- 7.1.1. Свойства статистических оценок:
- 7.1.2. Точечные оценки математического ожидания, дисперсии и вероятности.
- 7.1.3. Интервальное оценивание параметров.
- 7.1.4. Доверительные интервалы для параметров нормального распределения
- 7.1.5. Число степеней свободы
- 7.1.7. Определение минимально достаточного объёма выборки в грамматических, фонетико-фонологических и лексикологических исследованиях.
- 7.2. Проверка статистических гипотез. Исследование вероятностных свойств языка и статистики текста с помощью метода гипотез.
- 7.2. Проверка статистических гипотез.
- 7.2.1. Статистические гипотезы.
- 7.2.2. Статистический критерий
- 4.2.3. Принцип проверки статистических гипотез
- 7.2.4. Ошибки при проверке гипотез
- 7.2.5. Проверка лингвистических гипотез с помощью параметрических критериев.
- 7.2.6. Проверка гипотез с помощью непараметрических критериев.
- Часть 3. Вопросы и задания для практических работ.
- I. Элементы комбинаторики.
- Часть 4. Задания для самостоятельной работы
- 1. Графический способ.
- 2. Критерий асимметрии и эксцесса.
- 3. Критерий Колмогорова-Смирнова.
- 4. Критерий Пирсона
- Приложение 1. Значения интегральной функции Лапласа
- Приложение 2. Критические значения ( распределение Пирсона)