double arrow

Характеристические функции и их свойства


Для центральной и предельной теоремы и для решения ряда других задач теории вероятности весьма удобным оказался метод характеристических функций, разработанный А.М. Ляпуновым.

Характеристической функцией случайной величины x называется математическое ожидание величины eiux :

где u - действительный параметр; i - мнимая единица.

а)Для непрерывной случайной величины характеристическая функция совпадает с преобразованием Фурье от плотности распределения вероятностей P(x) :

;

Отсюда сразу следует оценка характеристической функции

, т.е. .

б)Для дискретной случайной величины

.

Рассмотрим некоторые свойства характеристических функций

I. Характеристическая функция однозначно определяет распределение вероятностей случайной величины.

Другими словами две случайные величины имеют одинаковые характеристические функции, то они имеют также и одинаковые распределения.

II. Характеристическая функция суммы независимых случайных величин равна произведению характеристических функций слагаемых.

Доказательство: Независимость случайных величин x и y влечет за собой независимость величин eiux и eiuy , поэтому , т.е.:

Таким образом, при изучении сумм независимых случайных величин проще оперировать с характеристическими функциями ( которые при этом перемножаются ) , чем с плотностями ( которые свертываются).

Конечно, переход к характеристическим функциям и обратно требует умения оперировать с преобразованиями Фурье ( существуют таблицы преобразований Фурье).

III. При умножении случайной величины x на число C характеристическая функция преобразуется следующим образом:

Если случайная величина x имеет всюду непрерывную плотность распределения P(x) , то эта плотность может быть выражена через характеристическую функцию с помощью обратного преобразования Фурье:

Заказать ✍️ написание учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Сейчас читают про: