3. Если все возможные значения НСВ Х принадлежат (а;в), то F(x)=0 при x<а, и F(x)=1 при х>в.
Следствие 3. Справедливы следующие предельные отношения.
Дифференциальная функция распределения (ДФР) вероятностей непрерывной случайной величины (НСВ) (плотность вероятности).
ДФ f(x) распределения вероятностей НСВ называют первую производную от ИФР:
f(x)=F’(x)
Часто вместо ФДР говорят плотность вероятности (ПВ).
Из определения следует, что, зная ИФ F(x) можно найти ДФ f(x). Но выполняется и обратное преобразование: зная ДФ f(x), можно найти ИФ F(x).
;
;
Вероятность того, НСВ Х примет значение, принадлежащее (а;в), находится:
А). Если задана ИФ – следствие 1.
Б). Если задана ДФ
Свойства ДФ.
1. ДФ – не отрицательная, т.е. .
2. несобственный интеграл от ДФ в пределах (), равен 1, т.е. .
Следствие 1. Если все возможные значения НСВ Х принадлежат (а;в), то .
Примеры. №263, 265, 266, 268, 1111, 272, д/з.
Числовые характеристики НСВ.
1. Математическое ожидание (МО) НСВ Х, возможные значения которой принадлежат всей оси ОХ, определяется по формуле:
Если все возможные значения НСВ Х принадлежат (а;в), то МО определяется по формуле:
Все свойства МО, указанные для дискретных величин, сохраняются и для непрерывных величин.
2. Дисперсия НСВ Х, возможные значения которой принадлежат всей оси ОХ, определяется по формуле:
Если все возможные значения НСВ Х принадлежат (а;в), то дисперсия определяется по формуле:
Все свойства дисперсии, указанные для дискретных величин, сохраняются и для непрерывных величин.
3. Среднее квадратичное отклонение НСВ Х определяется также, как и для дискретных величин:
Примеры. №276, 279, Х, д/з.
Операционные исчисления (ОИ).
ОИ представляет собой метод, позволяющий свести операции дифференцирования и интегрирования функций к более простым действиям: умножение и деление на аргумент так называемых изображений этих функций.
Использование ОИ облегчает решение многих задач. В частности, задач интегрирования ЛДУ с постоянными коэффициентами и систем таких уравнений, сводя их к линейным алгебраическим.
Оригиналы и изображения. Преобразования Лапласа.
f(t)-оригинал; F(p)-изображение.
Переход f(t)F(p) называется преобразование Лапласа.
Преобразование по Лапласу функции f(t) называется F(p), зависящая от комплексной переменной и определяемая формулой:
Этот интеграл называется интеграл Лапласа. Для сходимости этого несобственного интеграла достаточно предположить, что в промежутке f(t) кусочно непрерывна и при некоторых постоянных М>0 и удовлетворяет неравенству
Функция f(t), обладающая такими свойствами, называется оригиналом, а переход от оригинала к его изображению, называется преобразованием Лапласа.
Свойства преобразования Лапласа.
Непосредственное определение изображений по формуле (2) обычно затруднено и может быть существенно облегчено использованием свойств преобразования Лапласа.
Пусть F(p) и G(p) являются изображениями оригиналов f(t) и g(t) соответственно. Тогда имеют место следующие свойства-соотношения:
1. С*f(t)С*F(p), С=const -свойство однородности.
2. f(t)+g(t)F(p)+G(p) –свойство аддитивности.
3. f(t)F(p-) -теорема смещения.
4.
переход n–ой производной оригинала в изображение (теорема дифференцирования оригинала).
5. y”+py’+qy=0; f(x)=eaxPn’(x)
Теорема дифференцирования изображения
Таблица изображений основных элементарных функций. Нахождение изображений по оригиналу (переход от оригинала к изображению).
|
|
| |||
1 | 11/p | 5 | tnn!/p(n+1) | 9 | |
2 | CC/p | 6 | |||
3 | 7 | 10 | |||
4 | t1/p2 | 8 |
Нахождение оригинала по изображению (обращение изображения - ОИ).
Отыскание оригинала по известным изображениям называется обращением изображения.
В простейших случаях эта операция выполняется с помощью таблицы и свойств преобразования Лапласа. При интегрировании дифференциальных уравнений возникает необходимость обращать правильные рациональные дроби. Всякую рациональную дробь можно разложить на сумму простейших дробей вида:
А).A/(p-a); Б).A/(p-a)n; В).(Ap+B)/(p2+pa+b); Г). (Ap+B)/(p2+pa+b)2
... Вариационные ряды позволяют получить первое представление об изучаемом распределении. Далее необходимо исследовать числовые характеристики распределения (аналогичные характеристикам распределения теории вероятностей): характеристики положения (средняя арифметическая, мода, медиана); характеристики рассеяния (дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации); характеристики ...
... damn(t)/dt =[daij(t)/dt] 1.3 ПОНЯТИЕ ДИНАМЧЕСКОГО ОБЬЕКТА. Физический объект - физическое устройство, характеризуемое некоторым числом свойств, соответствующих целям его использования. В теории систем существенным является не физическое, а математическое описание свойств объекта и соотношений между ними. В теории систем объектом А является абстрактный объект, связанный с множеством ...
... понятия вероятности задача некоторой несостоятельности классического определения вероятности была решена. Однако наблюдаются попытки дать трактовку вероятности с более широких позиций, в том числе и с позиций теории информации. 2. Динамика развития понятия математического ожидания 2.1 Предпосылки введения понятия математического ожидания Одним из первых приблизился к определению понятия ...
... Доказать: По определению второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем ...
0 комментариев