double arrow

Совместное распределение нескольких случайных величин


Для изучения системы случайных величин надо знать закон совместного распределения их вероятностей. Рассмотрим систему 2-х случайных величин x и y, т.е. двумерную случайную величину. Систему двух случайных величин рассматриваем как систему двух одномерных величин. Каждую из величин x и y называют компонентой двумерной случайной величины. Двумерную случайную величину называют дискретной если ее компоненты дискретны.

(x ; y)

(xi ; yj) – возможные

Случайная величина представляет систему двух случайных величин ее декартовых координат. Задание закона ее совместного распределения величин x и y означает задание вероятности попадания случайной точки величины x, y в точку xi ; yj . Вероятность Р (x = xi ; y = yj) = Pi,j , = 1……n; j = 1……..m. Эти вероятности могут быть любыми неотрицательными числами, сумма которых равна 1. Т.к. события x = xi ; y = yj образуют полную группу. Т.е. закон распределения задан в виде таблицы с двумя входами. 1 столбец содержит все возможные значения x, а первая строка все возможные значения компоненты y, каждую вероятность Pi,j можно рассматривать как совмещение случайных событий x = xi ; y = yj .

Пример:

 
 
y1 y2………. ym
x1 P11 P12 P1m
x2 P21 P22 P2n
xn Pn1 Pn2 Pnm

Две дискретные величины x, y называются независимыми, если для всех их возможных значений xi ; yj имеет место равенство

Pi,j = Р (Х = xi ) × P ( Y = yj)

Это определение распределения и наибольшее число дискретных случайных величин.

Пример: В первом ящике 6 шаров, во вором также 6 шаров

I 1 шар с номером 1

2 шара с номером 2 Х - № из I ящика

3 шара с номером 3

II 2 шара с номером 1

3 шара с номером 2 Х - № из II ящика

1 шар с номером 3

Из каждого ящика взяли по шару, составить таблицу закона распределения системы случайных величин. Найти законы распределения составляющих.

x      
P
y      
P

  y1 y2 y3
x1 x2 x3
 

Пусть (х, у) – двумерная непрерывная случайная величина. Двумерную случайную величину (х, у) – называют непрерывной, если ее компоненты непрерывны. Кроме того величины х, у обладают непрерывной плотностью распределения.

P (x<X; y<Y) = F (x,y)

Как дифференцируемая функция:

Функция удовлетворяет 2-м основным свойствам f (x, y)³ 0 и двойной интеграл:

Вероятность попадания случайной точки в любую область D на плоскости х, у , может быть представлена в виде двойного интеграла:

Функция распределения может быть выражена, как:

F(x;y)=

График плотности распределения называют поверхностью распределения вероятности.

Пример: Найти функцию распределения двумерной случайной величины с плотностью распределения:

f (x; y) = e-x-y (x³0, y³0)

P (0<x<1; 0<y<2)

Распределение компонент непрерывной случайной величины (х ; у).

 
 


Закон совместного распределения величин х и у полностью определяет законы распределения каждой из величин х и у. Пусть F (x; y) – плотность совместного распределения величин х и у. Найдем плотность распределения величины х. Рассмотрим вероятность попадания значения величины х в любой интервал от х1 до х2. т.к. попадание абсциссы в интервале равносильно попаданию точки в вертикальную область D, то вероятности этих событий равны.

Данный интеграл можно записать и таким образом:

Сравним с другим равенством. Согласно определению плотности распределения следует, что искомая плотность равна:

,

Аналогично площадь распределения величины у будет равна:

Эти понятия обобщаются для систем более 2-х величин.

Определение: Непрерывные случайные величины х и у называются независимыми, если плотность совместного распределения равна произведению плотности этих величин

 - условие независимости.


Сейчас читают про: