Равномерное распределение
Условные законы распределения, условные числовые характеристики системы случайных величин, условие независимости случайных величин
Корреляция, свойство коэффициента корреляции. Линейная корреляция
Предельные теоремы теории вероятностей. Центральная предельная теорема Ляпунова
Основные категории статистики
Методы первичного анализа экспериментальных данных. Построение вариационных рядов и определение их основных характеристик
Размах вариации R = 210 – 150 = 60 шт
Сформулируйте определения полигона частот, гистограммы и кумуляты
При увеличении объёма выборки оценка должна сходиться по вероятности к истинному значению параметра. В этом случае оценку называют состоятельной
Статистики. Критерии. Критериальные случайные величины Пирсона, Стьюдента, Фишера-Снедекора
Навигация
Условные законы распределения, условные числовые характеристики системы случайных величин, условие независимости случайных величин
Основные понятия статистики
86945
знаков
23
таблицы
25
изображений
2. Условные законы распределения, условные числовые характеристики системы случайных величин, условие независимости случайных величин
Условные законы распределения.
Как было показано выше, зная совместный закон распределения можно легко найти законы распределения каждой случайной величины, входящей в систему.
Однако, на практике чаще стоит обратная задача – по известным законам распределения случайных величин найти их совместный закон распределения.
В общем случае эта задача является неразрешимой, т.к. закон распределения случайной величины ничего не говорит о связи этой величины с другими случайными величинами.
Кроме того, если случайные величины зависимы между собой, то закон распределения не может быть выражен через законы распределения составляющих, т.к. должен устанавливать связь между составляющими.
Все это приводит к необходимости рассмотрения условных законов распределения.
Определение. Распределение одной случайной величины, входящей в систему, найденное при условии, что другая случайная величина приняла определенное значение, называется условным законом распределения.
Условный закон распределения можно задавать как функцией распределения так и плотностью распределения.
Условная плотность распределения вычисляется по формулам:
Условная плотность распределения обладает всеми свойствами плотности распределения одной случайной величины.
Условное математическое ожидание.
Определение. Условным математическим ожиданием дискретной случайной величины Y при X = x (х – определенное возможное значение Х) называется произведение всех возможных значений Y на их условные вероятности.
Для непрерывных случайных величин:
,
где f(y/x) – условная плотность случайной величины Y при X=x.
3. Функцией регрессии. Линейная регрессия
Условное математическое ожидание M(Y/x)=f(x) является функцией от х и называется функцией регрессии Х на Y.
Пример. Найти условное математическое ожидание составляющей Y при
X= x1=1 для дискретной двумерной случайной величины, заданной таблицей:
| Y | X | |||
| x1=1 | x2=3 | x3=4 | x4=8 | |
| y1=3 | 0,15 | 0,06 | 0,25 | 0,04 |
| y2=6 | 0,30 | 0,10 | 0,03 | 0,07 |
Аналогично определяются условная дисперсия и условные моменты системы случайных величин.
Зависимые и независимые случайные величины.
Случайные величины называются независимыми, если закон распределения одной из них не зависит от того какое значение принимает другая случайная величина.
Понятие зависимости случайных величин является очень важным в теории вероятностей.
Условные распределения независимых случайных величин равны их безусловным распределениям.
Определим необходимые и достаточные условия независимости случайных величин.
Теорема. Для того, чтобы случайные величины Х и Y были независимы, необходимо и достаточно, чтобы функция распределения системы (X, Y) была равна произведению функций распределения составляющих.
Аналогичную теорему можно сформулировать и для плотности распределения:
Теорема. Для того, чтобы случайные величины Х и Y были независимы, необходимо и достаточно, чтобы плотность совместного распределения системы (X, Y) была равна произведению плотностей распределения составляющих.
Похожие работы
... , что все это рассуждение основано на предположении о нормальности распределения этих повторных выборок (т.е. нормальности выборочного распределения). Это предположение обсуждается в следующем разделе. Все ли статистики критериев нормально распределены? Не все, но большинство из них либо имеют нормальное распределение, либо имеют распределение, связанное с нормальным и вычисляемое на основе ...
... признак. Классификация. Для изучения общей теории статистики необходимо рассмотреть основные понятия на которых будет основываться все дальнейшее изложение материала. Т.к. статистика имеет дело с массовыми явлениями, то основным понятием является статистическая совокупность. Статистическая совокупность – это множество объектов или явлений изучаемых статистикой, которые имеют один или несколько ...
... пер- вичных статистических материалов, и вторичные, характеризуемые в процессе обработки и анализа данных. ПОКАЗАТЕЛЬ - одно из основных понятий статистики, под которым имеется в виду обобщенная колличественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в их качественной определенности в условиях конкрет- ного места и времени. Примерами конкретных социально-экономических показате ...
... . Совокупность заведений, занимающихся однородным видом деятельности, представляет собой отрасль. Для количественного описания состояния и функционирования экономики в системе национальных счетов используются понятия запасов и потоков. Запасы отражают все виды активов и пассивов в экономике и отражаются в учете на определенную дату. Потоки отражают любые действия по созданию, преобразованию, ...
0 комментариев