intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối trong xác suất thống kê - 1

Chia sẻ: Le Nhu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

198
lượt xem
23
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối 1. Biến ngẫu nhiên Cho không gian xác suất (W, , P) và B(R) là s-đại số các tập Borel với R = (-¥; +¥). Định nghĩa 1.1. Biến ngẫu nhiên X(w) là hàm đo được xác định trên không gian biến cố sơ cấp W và nhận giá trị trong R, nghĩa là với mọi tập BÎ B(R) ta có X-1(B) = { Định lí 1.2. Cho (W, , P) là không gian xác suất. Khi đó X(w) là biến ngẫu nhiên xác định trên không gian đó khi và chỉ khi với...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối trong xác suất thống kê - 1

  1. Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối 1. Biến ngẫu nhiên Cho không gian xác suất (W, , P) và B(R) là s-đại số các tập Borel với R = (-¥; +¥). Định nghĩa 1.1. Biến ngẫu nhiên X(w) là hàm đo được xác định trên không gian biến cố sơ cấp W và nhận giá trị trong R, nghĩa là với mọi tập BÎ B(R) ta có X-1(B) = { Định lí 1.2. Cho (W, , P) là không gian xác suất. Khi đó X(w) là biến ngẫu nhiên xác định trên không gian đó khi và chỉ khi với bất kì số thực xÎR, một trong các điều kiện sau được thoả mãn i1. {w: X(w) < x} Î ; i2. {w: X(w) x} Î ; i3. {w: X(w) > x} Î ; i4. {w: X(w) x} Î ; Ví dụ 1.3. Giả sử (W, ,P) là không gian xác suất tuỳ ý. Với A Î bất kỳ, định nghĩa hàm IA(w) = Hàm IA(w) được gọi là hàm chỉ tiêu trên tập A. Chứng minh IA(w) là biến ngẫu nhiên. Giải. Theo Định lí 1.2 ta chỉ cần chứng minh với mỗi x ÎR thì {w: IA(w) x} Î . Thật vậy,
  2. {w: IA(w) x} = đều là phần tử của nên {w: IA(w) Do Æ, x} Î . Ví dụ 1.4. Gieo một lần đồng tiền cân đối và đồng chất. Ký hiệu X là số lần xuất hiện mặt sấp xuất hiện. Chứng minh rằng X là biến ngẫu nhiên. Giải. Đặt W = {w1; w2} trong đó w1 là biến cố “xuất hiện mặt sấp”; w2 là biến cố “xuất hiện mặt ngửa”. Ta có X(w) = Chứng minh giống như trong Ví dụ 1.3 ta có X là biến ngẫu nhiên. Định nghĩa 1.5. Hàm f : Rn ® R được gọi là hàm Borel nếu với bất kì tập B Î B(R) ta có f-1(B) Î Bn(R), trong đó Bn(R) là s-đại số cực tiểu chứa lớp tất cả các hình hộp chữ nhật nửa đóng . Ví dụ 1.6. Các hàm dưới đây đều là hàm Borel: f(x) = ; f(x) = sinx, x Î R f(x) = x1 + x2 + … + xn , (x1,…,xn) Î Rn. (x1,…,xn) Î Rn. f(x) = , (x1,…,xn) Î Rn. f(x) = x1x2…xn ,
  3. Định lí 1.7. Cho f(x) là hàm Bôrel trên Rn và X1,…,Xn là những biến ngẫu nhiên xác định trên cùng không gian xác suất (W, ,P). Khi đó f(X1,..,Xn) là biến ngẫu nhiên. , X+ = Hệ quả 1.8. Nếu X, Y là các biến ngẫu nhiên thì aX, X + Y, X – Y, XY, max(X, 0), X- = min(X, 0), đều là biến ngẫu nhiên. Định lí 1.9. Nếu {Xn(w), n³1} là dãy biến ngẫu nhiên thì ; ; cũng là những biến ngẫu nhiên. ; 2. Hàm phân phối của biến ngẫu nhiên Giả sử X là biến ngẫu nhiên xác định trên không gian xác suất (W, , P) và nhận giá trị trong không gian (R, B(R)). Định nghĩa 2.1. Với B Î B(R), PX(B) = P[w: X(w) Î B(R)] được gọi là phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X. Nếu lấy B = (-¥; x], x Î R thì FX(x) = PX((-¥; x]) = P[w: X(w) x] được gọi là hàm phân phối của biến ngẫu nhiên X.
  4. Ví dụ 2.2. a. Hàm phân phối của biến ngẫu nhiên X = IA(w) trong Ví dụ 1.3 là: F(x) = P[w: X(w) x] = b. Hàm phân phối của biến ngẫu nhiên X cho trong Ví dụ 1.4 là: F(x) = P[w: X(w) x] = Ví dụ 2.3. Gieo đồng thời 3 đồng xu cân đối, đồng chất. Nếu ta ký hiệu Y l à biến ngẫu nhiên chỉ số lần mặt sấp xuất hiện thì Y sẽ nhận các giá trị 0, 1, 2, 3 với các xác suất P(Y = 0) = P({NNN}) = P(Y = 1) = P({NNS}, {NSN}, {SNN}) = P(Y = 2) = P({NSS}, {SNS}, {SSN}, ) = P(Y = 3) = P({SSS}) = Từ đó, hàm phân phối của Y là
  5. Tính chất 2.4. Hàm phân phối F(x) là hàm đơn điệu không giảm, nghĩa là nếu x1 < x2 thì  F(x1) F(x2). Hàm phân phối F(x) là hàm liên tục phải, nghĩa là . Nói  cách khác, nếu {xn} là dãy giảm gồm các số thực hội tụ đến x thì . F(x) = 0 và F(x) = 1  Nếu đã biết hàm phân phối của X thì ta có thể tính được mọi xác suất để X nhận giá trị rơi vào các đoạn, khoảng khác nhau của trục số. Cụ thể, với a, b ta có P(X > a) = 1 – F(a).  P(X < a) =  P(X = a) =  ;  ;
  6. Ví dụ 2.5. Cho biến ngẫu nhiên X có hàm phân phối xác định bởi Tính P(X < 2); P(X = 1); P(X > 1,5); P(X = 0,5); ; P(2 < X . Giải. P(X < 2) = . P(X = 1) = P(X > 1,5) = 1 – F(1,5) = P(X = 0,5) = 0 vì hàm F(x) liên tục tại x = 0,5. P( P(2 < X = F(4) – F(2) = 1 - 3. Biến ngẫu nhiên rời rạc.
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0