1. Поняття та закон розподілу системи випадкових величин
До цього часу ми розглядали одномірну випадкову величину X. Однак в сучасній теорії математичної обробки результатів багаторазових повторних геодезичних вимірювань використовують багатомірні випадкові величини. Багатомірна випадкова величина може складатися із декількох компонентів і бути двомірною, тримірною і так далі. Так, наприклад, координати точки на площині визначаються двома випадковими величинами: абсцисою X та ординатою У; положення точки в просторі визначається вже трьома координатами - X, Y та висотою Н.
Сумісна дія двох чи більше випадкових величин приводить до системи випадкових величин. Умовимось систему декількох випадкових величин X, У, ..., N позначати (X, У, ..., N). При вивченні системи випадкових величин визначають характеристики як кожної випадкової величини, так і зв'язки та залежність між ними. А це вже більш складні задачі.
Домовимось, що систему двох випадкових величин (Х, У) ми будемо розглядати як випадкову точку на площині х0у з координатами X і У, або як випадковий вектор на площині з випадковими складовими X i У. Систему трьох випадкових величин (X, У, Z) - як випадкову точку в тримірному просторі або, як випадковий вектор в просторі. За аналогією, систему n -випадкових величин (X, У, ..., N) розглядають як випадкову точку в n-мірному просторі або, як n-мірний випадковий вектор.
Законом розподілу системи випадкових величин називають співвідношення, що встановлює зв'язок між областями можливих значень системи випадкових величин і ймовірностями появи їх в цих областях.
Закон розподілу системи випадкових величин можна задавати в різних формах. Покажемо табличний спосіб розподілу системи дискретних випадкових величин.
Якщо X та У - дискретні випадкові величини, значення яких дорівнюють (ХbУj), де і =
, а j = (
), то їх розподіл системи можна характеризувати ймовірностями рij = Р(Х = х1; Y = y1. Це означає, що коли випадкова величина X приймає значення х1 одночасно і величина Y прийме значення уj
Всі можливі події (X = xі, Y = yj) і =
, а j = (
) складають повну групу несумісних подій і тому
![]()
2. Система двох випадкових величин
В практиці геодезичних вимірів досить часто взаємодіють дві випадкові величини X та У, тобто двомірні випадкові величини. В попередньому параграфі ми наводили приклад з координатами точки. При лінійних вимірах взаємодіють - довжина мірного приладу та температура. При дослідженнях деформацій інженерних споруд взаємодіють — величина осідання та інтервал часу і так далі.
Закон розподілу системи двох випадкових величин задають функцією розподілу та щільністю розподілу.
Функцією розподілу системи двох випадкових величин називають функцію двох аргументів F (х,у), що дорівнює ймовірності сумісного виконання двох нерівностей Х<х і У < у, тобто
F(x,y) = P (X<x I Y<y)
Геометричне функцією розподілу системи двох випадкових величин є ймовірність попадання випадкової точки (Х,У) в нескінченний квадрат площини з вершиною в точці (х,у).
Функція розподілу має такі властивості:
1. Якщо один із аргументів наближається до плюс нескінченності, то функція розподілу системи наближається до функції розподілу випадкової величини другого аргументу, тобто
![]()
![]()
2. При наближенні обох аргументів до плюс нескінченності функція розподілу F (х,у) наближається до одиниці:
![]()
або ![]()
3. При наближенні одного чи обох аргументів до мінус нескінченності функція розподілу наближається до нуля:
![]()
![]()
Практичне значення мають системи неперервних випадкових величин, розподіл яких характеризують щільністю розподілу
(х, у). За допомогою неї більш просто знаходять імовірність попадання в різні області, а опис розподілу системи випадкових величин стає більш наочним.
Щільність розподілу системи двох випадкових неперервних величин визначають як другу змішану часткову похідну від функції F(х,у), тобто
![]()
Функція розподілу F(х,у) визначається за формулою
![]()
Щільність розподілу системи двох випадкових величин має властивості:
1. Щільністю розподілу є функція ![]()
2. Подвійний інтеграл з нескінченними межами від функції щільності розподілу дорівнює одиниці:
![]()
Геометрично це свідчить про те, що об'єм тіла, відмежованого поверхнею розподілу і площиною х0у, дорівнює одиниці.
Щільності розподілу величин х та у, що входять в систему, визначають за формулами:
![]()
![]()
Тобто, для визначення щільності розподілу однієї із системи випадкових величин, треба проінтегрувати в необмежених межах щільність розподілу системи
(х,у) за аргументом другої випадкової величини.
Якщо відомі щільності розподілу окремих випадкових величин системи і випадкові величини х та у незалежні між собою, то можна визначити закон їх сумісного розподілу за формулою
![]()
Поняття залежності та незалежності випадкових величин має велике значення в теорії ймовірностей та при математичній обробці результатів вимірів.
Випадкова величина X буде незалежною від випадкової величини У, якщо закон розподілу величини X не залежить від прийнятого значення величини У, тобто
![]()
і навпаки, для випадкової величини Y маємо
![]()
Якщо вони взаємно залежні між собою, то
; ![]()
Випадкові величини Х і У незалежні, якщо щільність сумісного розподілу
(х,у) можна визначити у вигляді добутку двох множників, кожен із яких утримує тільки величини х та у, тобто ![]()
Додамо, що при розкладанні, функції
,
(у) з точністю до постійної множників збігаються з щільностями розподілу
1(х) і
2(у).
Між випадковими величинами виникає функціональна або стохастнчна (ймовірна) залежність.
Функціональною залежністю між випадковими величинами X і У називають таку залежність, коли кожному значенню X відповідає точне значення У.
Стохастичною (ймовірною) залежністю між випадковими величинами X і У називають таку залежність, при якій кожному значенню х можна вказати розподіл величини у, яке змінюється при зміні х.
Така залежність в практичній діяльності зустрічається досить часто. Наприклад, зріст та вага людини, висота і товщина дерева в лісі, величина деформації інженерних споруд, час їх експлуатації і т.д.
Тобто у випадку ймовірної залежності на кожне точне значення аргументу х можна вказати значення випадкової величини у з певною мірою ймовірності (Ру).
Система двох випадкових величин може підкорятися різним законам розподілу. Проте в практиці геодезичних вимірювань найбільше розповсюдження має нормальний закон розподілу.
... і працездатності людини в процесі труда. Максимальне зменшення числа шкідливих впливів, створення комфорту — от головні задачі охорони праці. Тема дипломної роботи — “Моделювання процесу обробки сигналів датчика у вихровому потоковимірювачі”. Машинний зал ПЕОМ є помешканням з підвищеною небезпекою поразки людини електричним струмом, тому що в даному помешканні присутня можливість одночасного ...
... , що виявляються. Наслідком цього правила є необхідність застосування тим більше вдосконалених математичних методик, чим менш досконалі інші методи (фізичні, хімічні, фізіологічні, біохімічні тощо), які використовуються в медико-біологічних дослідженнях. Іншими словами, маючи можливість використовувати досить могутній математичний апарат, можливо спрощувати і скорочувати процес вивчення явища за ...
... фахівцями, в обов'язки яких не входить аналіз похибок результатів вимірювання. Для забезпечення необхідного рівня точності технічних вимірювань при їхньому виконанні користуються атестованими методиками виконання вимірювань, які розробляють висококваліфіковані спеціалісти - метрологи. Вимірювання ФВ за наявністю або відсутністю розмірності у вимірюваних величин поділяють на вимірювання розмірних ...
... дипломного проекту. Рисунок 3.1 – Схема електрична структурна пристрою контролю середнього значення кутової швидкості 4. Розробка принципової схеми комп’ютеризованої вимірювальної системи параметрів електричних машин з газомагнітним підвісом 4.1 Аналіз лінійного фотоприймача Фотоелектричні перетворювачі площа-напруга (ППН) використовуються у багатьох пристроях, таких як перетворювач ...
0 комментариев