Дискретная случайная величина — различия между версиями
(→Источники информации) |
|||
Строка 27: | Строка 27: | ||
*<tex>\lim\limits_{x \to -\infty} F(x) = 0, \lim\limits_{x \to +\infty} F(x) = 1</tex>. | *<tex>\lim\limits_{x \to -\infty} F(x) = 0, \lim\limits_{x \to +\infty} F(x) = 1</tex>. | ||
+ | |||
+ | ==Функция плотности вероятности== | ||
+ | Плотность распределения вероятности определяется как первая производная функции распределения. | ||
+ | <tex>f(x) = F'(x)</tex> | ||
== См. также == | == См. также == |
Версия 18:59, 3 июня 2017
Определение: |
Случайная величина (англ. random variable) — отображение из множества элементарных исходов в множество вещественных чисел. |
Содержание
Дискретная случайная величина
Определение: |
Дискретной случайной величиной (англ. discrete random variable) называется случайная величина, множество значений которой не более чем счётно, причём принятие ею каждого из значений есть случайное событие с определённой вероятностью. |
Проще говоря, дискретные случайные величины — это величины, принимающие значения, которые можно пересчитать. В качестве примеров можно привести число количество выученных билетов (среди конечного числа билетов), число звонков, поступавших на телефонную станцию в течение месяца ( ).
Существуют также непрерывные случайные величины. Например, координаты точки попадания при выстреле.
Функция распределения
Определение: |
Функция распределения случайной величины (англ. cumulative distribution function (CDF)) — функция | , определённая на как , т.е. выражающая вероятность того, что примет значение, меньшее чем
Свойства функции распределения:
- при
- непрерывна слева
- .
Функция плотности вероятности
Плотность распределения вероятности определяется как первая производная функции распределения.