Закон распределения дискретной случайной величины
Дискретные случайные величины.
Случайные величины
При решении практических задач в различных областях (экономика, социология, политология, медицина и др.) с применением методов математической статистики широко используются понятия дискретных и непрерывных случайных величин, а также их основные характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и т. д.
Под величиной обычно понимается характеристика объекта или процесса, которую можно измерить, т. е. сосчитать, например, при подсчете количества выпущенных деталей или сопоставить с эталоном, например, при измерении роста или веса человека.
Определение. Дискретной случайной величиной называется переменная величина , принимающая в результате серии испытаний одно из значений
…,
, являющихся членами конечной или бесконечной числовой последовательности, с соответствующими вероятностями
…,
Определение. Закон распределения дискретной случайной величины− функциональная зависимость вероятности от значений случайной величины
Закон распределения дискретной случайной величины может быть задан, как и любая числовая функция, тремя способами:
· аналитически в виде уравнения
· графически (многоугольник распределения вероятностей);
· таблично.
Замечание. То, что случайная величина примет одно из значений последовательности …,
является достоверным событием, следовательно, выполняются условия
и
если значения
…,
являются членами конечной или бесконечной последовательности соответственно.
Пример 3.40. Вероятность попадания в цель первым стрелком 0,8; вторым – 0,7; третьим – 0,9. Каждый стрелок выстрелил по мишени. Составить закон распределения дискретной случайной величины − числа попаданий в мишень. Какова вероятность того, что хотя бы один стрелок попадет в цель?
Пусть событие – попадание в цель первым стрелком,
– вторым,
– третьим. Вероятности противоположных им событий соответственно равны:
и
Случайная величина может принимать следующие значения: 0, 1, 2 и 3. Вычислим значения вероятностей, соответствующие этим значениям дискретной случайной величины
Запишем полученные результаты в виде таблицы 3.5 − закона распределения дискретной случайной величины.
Таблица 3.5
Закон распределения дискретной случайной величины
![]() | ||||
![]() | ![]() | 0,074 | ![]() | ![]() |
Проверка.
Пример 3.42. Монету подбрасывают 8 раз. Составить закон распределения дискретной случайной величины − числа выпадений орла.
Поскольку в условии задачи говорится о серии независимых испытаний, в каждом из которых событие, связанное с выпадением орла может произойти с вероятностью и не произойти с вероятностью
, то мы имеем дело со схемой Бернулли. Следовательно, функциональная зависимость вероятности
от значений случайной величины
может быть выражена формулой Бернулли
, где
а
Вычислим вероятности, соответствующие значениям дискретной случайной величины от 0 до 8.
Полученные результаты запишем в виде таблицы 3.6, т. е. представим таблично закон распределения дискретной случайной величины.
Таблица 3.6
Закон распределения дискретной случайной величины
![]() | |||||||||
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
На основе табличных данных (табл. 3.6) построим многоугольник распределения вероятностей (рис. 3.1), т. е. представим графически закон распределения дискретной случайной величины.
Рис. 3.1. Многоугольник распределения вероятностей
Рассмотренный в задаче закон распределения дискретной случайной величины, выраженной формулой Бернулли, получил название биноминального закона распределения.