КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Законы распределения отдельных компонент, входящих в систему. Условные законы распределения.Зная закон распределения системы двух случайных величин, можно всегда определить законы распределения отдельных компонент (маргинальные законы распределения), входящих в систему.
Выразим теперь маргинальные плотности распределения каждой из величин, входящих в систему, через плотность распределения системы.
дифференцируя по х соотношение (5.4.2), получим выражение для плотности распределения величины X:
Аналогично
Таким образом, для того чтобы получить плотность распределения одной из величин, входящих в систему, нужно плотность совместного распределения системы проинтегрировать в бесконечных пределах по аргументу, соответствующему другой случайной величине. Зная закон распределения системы (заданный в виде функции распределения или плотности распределения), можно найти законы распределения отдельных величин, входящих в систему. Естественно, возникает вопрос об обратной задаче: нельзя ли по маргинальным законам распределения отдельных величин, входящих в систему, восстановить закон распределения системы? Оказывается, что в общем случае этого сделать нельзя, так как неизвестна зависимость между случайными компонентами. Эта зависимость может быть охарактеризована с помощью условных законов распределения. Определение 1. Условным законом распределения величины X, входящей в систему (X,Y), называется ее закон распределения, определенный при условии, что другая случайная величина Y приняла значение у. Условная функция распределения, обозначается F(x|y), условная плотность распределения f(x|y). Чтобы усвоить понятие условного закона распределения, рассмотрим пример. Система случайных величин L и Q представляет собой длину и вес осколка снаряда. Пусть нас интересует длина осколка L безотносительно к его весу; это есть случайная величина, подчиненная закону распределения с плотностью f1(l). Этот закон распределения мы можем исследовать, рассматривая все без исключения, осколки и оценивая их только по длине; f1(l) есть безусловный закон распределения длины осколка. Однако нас может интересовать и закон распределения длины осколка вполне определенного веса, например 10 г. Для того чтобы его определить, мы будем исследовать не все осколки, а только определенную весовую группу, в которой вес приблизительно равен 10 г, и получим условный закон распределения длины осколка при весе 10 г с плотностью f1(l|q) при q = 10. Этот условный закон распределения вообще отличается от безусловного f1(l); очевидно, более тяжелые осколки должны в среднем обладать и большей длиной; следовательно, условный закон распределения длины осколка существенно зависит от веса q. Зная закон распределения одной из величин, входящих в систему, и условный закон распределения второй, можно определить закон распределения системы. Для этого воспользуемся понятием элемента вероятности. Рассмотрим прилежащий к точке (х,у) элементарный прямоугольник Rd со сторонами dx,dy (рис. 5.4.1). Вероятность попадания в этот прямоугольник — элемент вероятности f(x,у)dxdy — равна вероятности одновременного попадания случайной точки (X,Y) в элементарную полосу I, опирающуюся на отрезок dx, и в полосу II, опирающуюся на отрезок dy: Вероятность произведения этих двух событий, по теореме умножения вероятностей, равна вероятности попадания в элементарную полосу I, умноженной на условную вероятность попадания в элементарную полосу II, вычисленную при условии, что первое событие имело место. Это условие в пределе равносильно условию X = х; следовательно, откуда
т. е. плотность распределения системы двух величин равна плотности распределения одной из величин, входящих в систему, умноженной на условную плотность распределения другой величины, вычисленную при условии, что первая величина приняла заданное значение. Формулу (5.4.5) часто называют теоремой умножения законов распределения. Эта теорема в схеме случайных величин аналогична теореме умножения вероятностей в схеме событий. Очевидно, формуле (5.4.5) можно придать другой вид, если задать значение не величины X, а величины Y: ,
Разрешая формулы (5.4.5) и (5.4.6) относительно f(y|x) и f(x|y), получим выражения условных законов распределения через безусловные:
или
|