Регрессия
Определение. Регрессией У на Х называется условное математическое ожидание У, при условии, что событие Х произошло, то есть
(6)
Регрессию У на Х можно рассматривать как функцию у(х). Рассмотрим как это происходит. Фиксируем, например, х1 и вычислим
(7)
Аналогично вычисляется
и т.д.
Отметим на плоскости (х;у) точки А1, А2 ,…, Ам с координатами (х1;
),
(х2;
, (хм;
). Соединим эти точки кривой, называемой кривой регрессии У на Х. Это график функции y(x).
Аналогично строится кривая регрессии Х на У, то есть график х=х(у).
Линейная регрессия
Имеем кривую регрессии У на Х. Это график функции y(x). Эта кривая проходит через центр тяжести, то есть через точку (М(Х); М(У)). Построим прямую у=кх+в, проходящую через точку (М(Х);М(У)), такую, что
сумма квадратов расстояний от линии регрессии до этой прямой была наименьшей.
Уравнение линейной регрессии У на Х выглядит следующим образом:
(8)
Построим теперь регрессию Х на У, то есть
Regr(X/Y)=M(X/Y). Это будет кривая х=х(у). Снова построим линейную регрессию Х на У, минимизируя квадраты расстояний, но уже по х, а не по у. Эта прямая также проходит через центр тяжести и имеет вид:
. (9)
Чем меньше угол между прямыми, тем более жёсткая связь между Х и У. Если r=0, то прямые перпендикулярны. Одна горизонтальная, другая вертикальная. Случайные величины некоррелированные.
Функция распределения. Функция плотности распределения непрерывной случайной величины
Функцией распределения называют функцию
определяющую вероятность того, что случайная величина
в результате испытания примет значение, меньшее
, т. е.
.
Пример 1. Дан ряд распределения случайной величины
:
| –2 | 1 | 2 | 4 |
| 0,4 | 0,1 | 0,2 | 0,3 |
Составить функцию распределения
и построить ее график.
Решение:
при 
при 
при 
при 
при 
|
Рис. 1. График функции распределения
Вероятность того, что случайная величина примет значение, заключенное в интервале
, равна приращению функции распределения на этом интервале: 
Для непрерывной случайной величины:

Пример 2. Случайная величина
задана функцией распределения

Равномерное распределение.
Найдите вероятность того, что в результате испытания
примет значение, принадлежащее интервалу
.
Решение.
Так как на интервале
, то
Следовательно, 
Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины
называют функцию
– первую производную от функции распределения 
Свойства плотности распределения:
1.
;
2. Несобственный интеграл от плотности распределения в пределах
от
до
равен единице:
(основное условие нормировки).
Пример 3. Дана функция распределения случайной величины
:

Найдите плотность распределения
.
Решение. Плотность распределения равна первой производной от функции распределения:
распределения:

Вероятность того, что непрерывная случайная величина
примет значение, принадлежащее интервалу
равна определенному интегралу от плотности распределения, взятому в пределах от
до
:
.
Пример 4. Задана плотность вероятности случайной величины 

Найдите вероятность того, что в результате испытания X примет значение, принадлежащее интервалу
.
Решение. Искомая вероятность равна:

Зная плотность
распределения можно найти функцию распределения по формуле
.
Пример 5. Найдите функцию распределения
по данной плотности распределения:

Решение. Используем формулу
.
Если
, то
. Следовательно,
.
Если
, то
.
Если
, то
.
Итак, искомая функция распределения имеет вид:

Несобственный интеграл от плотности распределения в пределах
от
до
равен единице:
(основное условие нормировки).
Пример 6. Случайная величина задана плотностью распределения

Найдите коэффициент
.
Решение. Воспользуемся формулой
.
.
Следовательно,
.






