Теория вероятности и математическая статистика (WinWord) [Лекция]

---

запомнить в избранное   искать в этом разделе

---

ВНИМАНИЕ !!! Это сокращенная версия файла. Предназначена она только для того, чтобы вы могли предварительно ознакомиться с документом, перед тем как его скачать. Здесь нет картинок, не сохранен формат, шрифт, размеры и положение на странице.
Чтобы скачать полную версию, нажмите ссылки которые находятся чуть-чуть ниже (Info File Mail)

---

Info File Mail

Файл относится к разделу:
МАТЕМАТИКА

---

Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y.
Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение
аналогично
В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем курсе мы исследуем только 2 конструкции - дискретные или непрерывные, то для них полученные формулы эквивалентны и не имеет смысла какую-то из них вводить как первичную.
Условная плотность вероятности.
Найдем плотность вероятности случайной величины Y при условии, что в результате испытания над случайной величиной XY , X приняло значение х.
Обозначим
тут мы использовали второе определение одномерной плотности.
В качестве условной плотности вероятности используется следующее выражение
Обоснование выражения для условной плотности вероятности
Выведем выражение для ?
Обозначим
Условное мат. ожидание и дисперсия линии регрессии - зависимость Y от X, выраженная в изменении средних значений Y при переходе x от одного значения к другому. Найдем математическое ожидание MZ, где
Двумерные независимые случайные величины (двумерные дискретные случайные величины)
Двумерная дискретная случайная величина называется случайной величиной с независимыми компонентами, если
Показать самим, что справедливо
Доказать самим, что если испытание, исходом которого является пара чисел является композицией двух независимых испытаний, то случайные величины X Y независимы.
Независимые непрерывные двумерные случайные величины.
Непрерывными случайными величинами с независимыми компонентами называются если:
Непрерывная двумерная случайная величина имеет независимые случайные компоненты, если
или
Покажем, что второе эквивалентно первому.
Покажем, что если двумерная непрерывная случайная величина XY порождена композицией независимых испытаний, то X и Y независимы.
В силу определения независимых испытаний в композиционном пространстве
В силу определения независимых испыт

• подписаться на рассылку. • добавить в избранное. • нашли ошибки ?

Это место