Независимые случайные величины — различия между версиями
Georgeee (обсуждение | вклад) м (Оформление формул) |
Georgeee (обсуждение | вклад) м (Оформление дробей) |
||
Строка 3: | Строка 3: | ||
{{Определение | {{Определение | ||
|id=def1 | |id=def1 | ||
− | |definition=Cлучайные величины < | + | |definition=Cлучайные величины <math> \xi</math> и <math>\eta</math> называются '''независимыми''', если <math>\forall \alpha ,\beta \in \mathbb R</math> события <math>[ \xi \leqslant \alpha ]</math> и <math>[ \eta \leqslant \beta ]</math> независимы.<br> <math>P((\xi \leqslant \alpha) \cap (\eta \leqslant \beta)) = P(\xi \leqslant \alpha)·P(\eta \leqslant \beta)</math> |
}} | }} | ||
Иначе говоря, две случайные величины называются независимыми, если по значению одной нельзя сделать выводы о значении другой. | Иначе говоря, две случайные величины называются независимыми, если по значению одной нельзя сделать выводы о значении другой. | ||
Строка 10: | Строка 10: | ||
{{Определение | {{Определение | ||
|id=def2 | |id=def2 | ||
− | |definition=Случайные величины < | + | |definition=Случайные величины <math>\xi_1,...,\xi_n</math> называются '''независимы в совокупности''', если события <math>\xi_1 \leqslant \alpha_1,...,\xi_n \leqslant \alpha_n</math> независимы в совокупности<ref>[[Независимые события]]</ref>. |
}} | }} | ||
== Примеры == | == Примеры == | ||
Строка 27: | Строка 27: | ||
Для примера рассмотрим <math>\alpha = 0, \beta = 0</math>, остальные рассматриваются аналогично: | Для примера рассмотрим <math>\alpha = 0, \beta = 0</math>, остальные рассматриваются аналогично: | ||
− | <math | + | <math>P((\xi \leqslant 0)\cap(\eta \leqslant 0)) = </math> <math dpi = "160" > \frac{5}{36} </math> |
− | <math | + | <math>P(\xi \leqslant 0) \cdot P(\eta \leqslant 0) = </math> <math dpi = "160" > \frac{1}{4} </math> <math> \cdot </math> <math dpi = "160" > \frac{5}{9} </math> <math> = </math> <math dpi = "160" > \frac{5}{36} </math> |
==== Тетраэдр ==== | ==== Тетраэдр ==== | ||
− | Рассмотрим вероятностное пространство «тетраэдр». Каждое число соответствует грани тетраэдра (по аналогии с игральной костью): < | + | Рассмотрим вероятностное пространство «тетраэдр». Каждое число соответствует грани тетраэдра (по аналогии с игральной костью): <math>\Omega = \mathcal {f} 0, 1, 2, 3 \mathcal {g}</math>. <math>\xi (i) = i~mod~2</math>, <math>\eta(i) = \left \lfloor i / 2 \right \rfloor</math>. |
− | Рассмотрим случай: < | + | Рассмотрим случай: <math>\alpha = 0</math>, <math>\beta = 1</math>. <math>P(\xi \leqslant 0) = </math> <math dpi = "160" > \frac{1}{2} </math>, <math>P(\eta \leqslant 1) = 1</math>, <math>P((\xi \leqslant 0) \cap (\eta \leqslant 1)) = </math> <math dpi = "160" > \frac{1}{2} </math>. |
− | Для этих значений < | + | Для этих значений <math>\alpha</math> и <math>\beta</math> события являются независимыми, так же, как и для других (рассматривается аналогично), поэтому эти случайные величины независимы. |
− | Заметим, что если: < | + | Заметим, что если: <math>\xi (i) = i~mod~3</math>, <math>\eta(i) = \left \lfloor i / 3 \right \rfloor</math>, то эти величины зависимы: положим <math>\alpha = 0, \beta = 0</math>. Тогда <math>P(\xi \leqslant 0) = </math> <math dpi = "160" > \frac{1}{2} </math> , <math>P(\eta \leqslant 0) = </math> <math dpi = "160" > \frac{3}{4} </math> , <math>P((\xi \leqslant 0) \cap (\eta \leqslant 1)) = </math> <math dpi = "160" > \frac{1}{4} </math> <math> \neq P(\xi \leqslant 0) P(\eta \leqslant 0)</math>. |
==== Честная игральная кость ==== | ==== Честная игральная кость ==== | ||
− | Рассмотрим вероятностное пространство «честная игральная кость»: < | + | Рассмотрим вероятностное пространство «честная игральная кость»: <math>\Omega = \mathcal {f} 1, 2, 3, 4, 5, 6 \mathcal {g}</math>, <math>\xi (i) = i~mod~2</math>, <math>\eta (i) = \mathcal {b} i / 3 \mathcal {c}</math>. |
Для того, чтобы показать, что величины <math>\xi, \eta</math> зависимы, надо найти такие <math>\alpha, \beta</math>, при которых | Для того, чтобы показать, что величины <math>\xi, \eta</math> зависимы, надо найти такие <math>\alpha, \beta</math>, при которых | ||
<math>P((\xi \leqslant \alpha)\cap(\eta \leqslant \beta)) \neq P(\xi \leqslant \alpha) \cdot P(\eta \leqslant \beta)</math> | <math>P((\xi \leqslant \alpha)\cap(\eta \leqslant \beta)) \neq P(\xi \leqslant \alpha) \cdot P(\eta \leqslant \beta)</math> | ||
Строка 47: | Строка 47: | ||
<math>При \alpha = 0, \beta = 1</math>: | <math>При \alpha = 0, \beta = 1</math>: | ||
− | <math | + | <math>P((\xi \leqslant 0)\cap(\eta \leqslant 1)) = </math> <math dpi = "160" > \frac{2}{6} </math> <math> = </math> <math dpi = "160" > \frac{1}{3} </math>, <math>P(\xi \leqslant 0) = </math> <math dpi = "160" > \frac{1}{2} </math>, <math>P(\eta \leqslant 1) = </math> <math dpi = "160" > \frac{5}{6} </math> |
<math>P((\xi \leqslant 0)\cap(\eta \leqslant 1)) \neq P(\xi \leqslant 0) \cdot P(\eta \leqslant 1)</math>, откуда видно, что величины не являются независимыми. | <math>P((\xi \leqslant 0)\cap(\eta \leqslant 1)) \neq P(\xi \leqslant 0) \cdot P(\eta \leqslant 1)</math>, откуда видно, что величины не являются независимыми. |
Версия 21:04, 26 декабря 2012
Содержание
Определения
Определение: |
Cлучайные величины | и называются независимыми, если события и независимы.
Иначе говоря, две случайные величины называются независимыми, если по значению одной нельзя сделать выводы о значении другой.
Независимость в совокупности
Определение: |
Случайные величины [1]. | называются независимы в совокупности, если события независимы в совокупности
Примеры
Карты
Пусть есть колода из 36 карт (4 масти и 9 номиналов). Мы вытягиваем одну карту из случайным образом перемешанной колоды (вероятности вытягивания каждой отдельной карты равны). Определим следующие случайные величины:
- масть вытянутой карты : 0 - червы, 1 - пики, 2 - крести, 3 - бубны
- номинал вытянутой карты : 0 - номиналы 6 7 8 9 10; 1 - валет, дама, король, туз
Для доказательства того, что
независимы, требуется рассмотреть все и проверить выполнение равенства:Для примера рассмотрим
, остальные рассматриваются аналогично:
Тетраэдр
Рассмотрим вероятностное пространство «тетраэдр». Каждое число соответствует грани тетраэдра (по аналогии с игральной костью):
. , .Рассмотрим случай:
, . , , .Для этих значений
и события являются независимыми, так же, как и для других (рассматривается аналогично), поэтому эти случайные величины независимы.Заметим, что если:
, , то эти величины зависимы: положим . Тогда , , .Честная игральная кость
Рассмотрим вероятностное пространство «честная игральная кость»:
, , . Для того, чтобы показать, что величины зависимы, надо найти такие , при которых:
, ,
, откуда видно, что величины не являются независимыми.