3.3. Дискретные и непрерывные случайные величины.
Определение 1. Случайная величина X называется дискретной, если множество значений, которое она может принимать не более чем счетно, то есть либо конечно либо счетно. (Множество называется счетным, если каждому элементу можно поставить в соответствие число натурального ряда).
Пусть X – дискретная случайная величина принимает значение
при этом будем предполагать, что все
попарно различны.
Определение 2. Рядом распределения дискретной случайной величины X называется совокупность пар чисел
, где
- возможные значения случайной величины, а pi – вероятности, с которыми она принимает эти значения. События
образуют полную группу попарно не совместных событий. Ряд распределения можно представить в виде таблицы(Табл.3.3.1) или многоугольника распределения(Рис.3.3.1). Табл.3.3.1
| xi | X1 | x2 | … | xn |
| pi | P1 | p2 | … | pn |
Зная ряд распределения, либо многоугольник распределения можно построить функцию распределения случайной величины(Рис. 3.3.2), которая является исчерпывающей характеристикой случайной величины X.
![]() | (3.3.6.) |
![]() |
Отметим, что величина скачка в точке, являющейся возможным значением случайной величины, равна вероятности pi того, что случайная величина Х примет значение xi.
Пример. Производится три выстрела по мишени. Вероятность попадания при одном выстреле равна 0,4. Построить ряд распределения для числа попаданий в мишень(см. Табл.3.3.2).
Х - число попаданий в мишень при трех выстрелах.
Табл.3.3.2
| xi | 0 | 1 | 2 | 3 |
| pi | 0,216 | 0,432 | 0,288 | 0,064 |
![]() |
В качестве другого важного класса случайных величин можно выделить непрерывные случайные величины.
Определение 3. Распределение случайной величины X называется непрерывным, если существует такая, интегрируемая функция
, что выполняется условие
![]() | (3.3.7) |
Функция f(x) называется плотностью вероятности(плотностью распределения вероятности) или дифференциальным законом распределения.
Свойства плотности распределения.
1)
- не отрицательная функция.
2)Если F(x) – дифференцируемая функция, то
3)Вероятность того, что случайная величина будет находится в пределах
определяется соотношением
![]() | (3.3.8) |
4)
![]() | (3.3.9) |
Плотность распределения, так же как и функция распределения есть одна из форм закона распределения. Однако она не является универсальной характеристикой случайной величины, так как существует только для непрерывных случайных величин.
Рассмотрим непрерывную случайную величину Х с плотностью распределения f(x)( Рис.3.3.3).
Выделим элементарный участок dx. Вероятность попадания величины Х на этот участок f(x)dx называют элементом вероятности.
Еще по теме 3.3. Дискретные и непрерывные случайные величины.:
- Занятие 8. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- Занятие 10. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- §10. Дискретные случайные величины и их характеристики
- Билет №7 Числовые характеристики дискретных случайных величин
- Билет №6 Дискретная случайная величина. Функция распределения
- Числовые характеристики дискретной случайной величины
- Числовые характеристики дискретных случайных величин.
- Закон распределения дискретной случайной величины
- Закон распределения дискретной случайной величины.
- Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- Плотность вероятности непрерывной случайной величины
- а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- 8.Практическое занятие №8 « Нахождение вероятности событий, функции распределения и числовых характеристик дискретной случайной величины»
- Примеры законов распределения непрерывных случайных величин
- б) Функция распределения и плотность вероятности непрерывной случайной величины
- а) Ряд, многоугольник и функция распределения случайной дискретной величины
- б) Функция распределения и плотность вероятности непрерывной случайной величины
- Билет №9 Непрерывная случайная величина. Дифференциальные и интегральные функции.
- Занятие 9. Числовые характеристики дискретных случайных величин.





