Независимые случайные величины — различия между версиями
(→Честная игральная кость) |
Nechaev (обсуждение | вклад) м (→Тетраедер) |
||
Строка 28: | Строка 28: | ||
<tex>\Omega = \mathcal {f} 0, 1, 2, 3 \mathcal {g}</tex>. | <tex>\Omega = \mathcal {f} 0, 1, 2, 3 \mathcal {g}</tex>. | ||
<tex>\xi</tex> и <tex>\eta</tex> - случайные величины. | <tex>\xi</tex> и <tex>\eta</tex> - случайные величины. | ||
− | <tex>\xi (x) = | + | <tex>\xi (x) = x \% 2</tex>, <tex>\eta(x) = \left \lfloor \frac{x}{2} \right \rfloor</tex> |
Рассмотрим случай: <tex>\alpha = 0</tex>, <tex>\beta = 0</tex>. | Рассмотрим случай: <tex>\alpha = 0</tex>, <tex>\beta = 0</tex>. | ||
<tex>P(\xi \leqslant 0) = \frac{1}{2}</tex>, <tex>P(\eta \leqslant 1) = 1</tex> | <tex>P(\xi \leqslant 0) = \frac{1}{2}</tex>, <tex>P(\eta \leqslant 1) = 1</tex> |
Версия 14:53, 18 декабря 2011
Эта статья находится в разработке!
Содержание
Определение
Определение: |
Независимые случайные величины - | и называются независимыми, если события и независимы.
Иначе говоря, две случайные величины называются независимыми, если значение одной из них не влияет на значение другой.
Дискретные случайные величины
Определение: |
Случайные величины [1] независимы (в совокупности), если для имеет место равенство: | с дискретным распределением
Стоит отметить, что если
и - дискретные случайные величины, то достаточно рассматривать случай , .Примеры
Честная игральная кость
Рассмотрим вероятностное пространство «честная игральная кость»:
, , . Для того, чтобы показать, что величины и независимы, надо рассмотреть все и .Для примера рассмотрим:
, . Тогда , , .Аналогичным образом можно проверить, что для оставшихся значений
и события также являются независимыми, а это значит, что случайные величины и независимы.Тетраедер
. и - случайные величины. ,
Рассмотрим случай:
, ., и
Для этих значений события являются независимыми, как и для других значений
и (рассматривается аналогично), поэтому эти случайные величины независимы.Заметим, что если:
,
То эти величины зависимы, т.к.
, и в этом случае, мы можем однозначно определить значениеПримечания
- ↑ Вероятность того, что случайная величина
. принимает значение меньшее , называется функцией распределения случайной величины и обозначается