}Вопрос 12. Понятие случайной величины. Определение закона распределения случайной величины

Достаточно часто на практике рассматриваются такие испытания, в результате реализации которых случайным образом получается некоторое число. Например, при бросании игрального кубика выпадает число очков от 1 до 6, при взятии 6 карт из колоды можно получить от 0 до 4 тузов. За определенный промежуток времени (скажем, день или месяц) в городе регистрируется то или иное количество преступлений, происходит какое-то количество дорожно-транспортных происшествий. Из орудия производится выстрел. Дальность полета снаряда также принимает какое-либо значение случайным образом.

Во всех перечисленных испытаниях мы сталкиваемся с так называемыми случайными величинами.

Числовая величина, принимающая то или иное значение в результате реализации испытания случайным образом, называется случайной величиной.

Понятие случайной величины играет весьма важную роль в теории вероятностей. Если «классическая» теория вероятностей изучала главным образом случайные события, то современная теория вероятностей преимущественно имеет дело со случайными величинами.

Далее будем обозначать случайные величины прописными латинскими буквами X, Y, Z и т.д., а их возможные значения – соответствующими строчными x, y, z. Например, если случайная величина имеет три возможных значения, то будем обозначать их так: , , .

Итак, примерами случайных величин могут быть:

1) количество очков, выпавших на верхней грани игрального кубика:

2) число тузов, при взятии из колоды 6 карт;

3) количество зарегистрированных преступлений за день или месяц;

4) число попаданий в мишень при четырех выстрелов из пистолета;

5) расстояние, которое пролетит снаряд при выстреле из орудия;

6) рост случайно взятого человека.

Можно заметить, что в первом примере случайная величина может принять одно из шести возможных значений: 1, 2, 3, 4, 5 и 6. Во втором и четвертом примерах число возможных значений случайной величины пять: 0, 1, 2, 3, 4. В третьем примере значением случайной величины может быть любое (теоретически) натуральное число или 0. В пятом и шестом примерах случайная величина может принимать любое действительное значение из определенного промежутка (а, b).

Если случайная величина может принимать конечное или счетное множество значений, то она называется дискретной (дискретно распределенной).

Непрерывной случайной величиной называется такая случайная величина, которая может принимать все значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка.

Для задания случайной величины недостаточно перечислить ее всевозможные значения. Например, во втором и в третьем примерах случайные величины могли принимать одни и те же значения: 0, 1, 2, 3 и 4. Однако вероятности, с которыми эти случайные величины принимают свои значения, будут совершенно разными. Поэтому для задания дискретной случайной величины кроме перечня ее всех возможных значений нужно еще указать их вероятности.

Соответствие между возможными значениями случайной величины и их вероятностями называют законом распределения дискретной случайной величины.

Закон распределения можно задать в виде таблицы, формулы или графически.

Определение. Случайной величиной, связанной с данным опытом называется величина, которая при данном осуществлении данного опыта принимает то или иное числовое значение, заранее не известное какое именно.

Случайные величины обозначаются Х, Y и т.д.

Примеры .

1) Опыт - бросается игральная кость один раз. Случайная величина Х - число выпавших очков. Множество значений случайной величины Х={1,2,3,4,5,6}.

2) Опыт стрельба по цели до первого попадания. Случайная величина Y - число израсходованных патронов – имеет множество значений {1,2,3,…}=N.

Определение. Случайная величина называется дискретной, если она принимает конечное или счетное множество значений.

Определение Случайная величина называется непрерывной, если она принимает все значения из некоторого промежутка.

Разные случайные величины могут иметь одно и тоже множество возможных значений. Чтобы полностью охарактеризовать случайную величину, кроме множества значений необходимо указать, с какой вероятностью случайная величина принимает то или иное своё значение.

Определение. Любое правило, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и их вероятностями, называется законом распределения случайной величины.

Для дискретной случайной величины Х закон распределения может быть задан виде таблицы.

В верхней строке перечисляются все возможные значения случайной величины Х (обычно в порядке возрастания), а в нижней строке указываются вероятности соответствующих значений: - это вероятность того, что случайная величина Х принимает значение .

…

(…)

…

(…)

Так как в результате каждого опыта случайная величина Х обязательно принимает только одно из значений: ,,…,,(…), то события ,…,,(…) образуют полную группу попарно несовместных событий. Значит, .

Определение. Дискретная случайная величина Х считается заданной, если указано конечное или счетное множество чисел ,,…,,(…), и каждому из них поставлено в соответствие некоторое положительное число , причем .

Для наглядности закон распределения можно изобразить графически – на плоскости отмечаются точки с координатами и соединяются отрезками. Полученная ломаная называется многоугольником распределения случайной величины.

}Вопросы 13 Законы распределения случайных величин. Ряд распределения 

 При табличном задании закона распределения в первой строке таблицы записываются возможные значения случайной величины, а во второй – соответствующие значениям вероятности:

X

…

p

…

Такая таблица называется рядом распределения дискретной случайной величины X.

Так как случайная величина в результате испытания примет одно и только одно значение, то события: Х=, Х=, …, Х= образуют полную группу. Следовательно, из следствия 1 теоремы сложения вероятностей сумма вероятностей этих событий равна единице:

++…+==1.

Для наглядности ряд распределения случайной величины можно изобразить графически. Для этого в прямоугольной системе координат по оси абсцисс ОХ  будем откладывать значения случайной величины , k=1, 2, …,  n, а по оси ординатOY – соответствующие им вероятности . Полученные точки соединяются отрезками прямых. Построенная таким образом фигура называется многоугольником распределения (рис.1).

Рис. 1

Многоугольник распределения, также как и ряд распределения, полностью характеризует случайную величину. Он является одним из форм закона распределения.

Биномиальное распределение

Биномиальным называется распределение вероятностей, определяемое формулой Бернулли:

(1)

Формула (1) является аналитическим выражением биномиального закона распределения.

 По биномиальному закону распределена случайная величина Х числа появлений события А при проведении nнезависимых испытаний, если вероятность появления события А в каждом испытании одинакова и равна p (q=1–p). В nиспытаниях событие А может вообще не появиться, появиться 1 раз, 2 раза, 3 раза, …, n раз. Таким образом, возможные значения Х таковы: =0, =1, =2, =3, …, =n. А соответствующие им вероятности подсчитываются по формуле Бернулли (1). Ряд распределения в этом случае будет таким: