Зарегистрироваться
Seekland Info сообщество взаимопомощи студентов и школьников. / Seekland Info спільнота взаємодопомоги студентів і школярів.

Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения f (x).


0 Голосов
Гончар Алекса
Posted Ноябрь 18, 2014 by Гончар Александра Александровна
Категория: Теория вероятностей
Всего просмотров: 2345

Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения f (x).
Требуется:
1) определить коэффициент;
2) найти функцию распределения F (x);
3) Построить графики f (x) и F (x);
4) Вычислить математическое ожидание  M (x) и дисперсию  D (x);
5) вероятность того, что случайная величина примет значение из интервала (0, 3).
$$f(x) = \begin{cases}0 & x \ne [-3;4] \\ C * (x-7)^2 & x \in [-3;4] \end{cases}$$

Теги: непрерывная случайная величина, плотность распределения, функция распределения, дисперсия

Лучший ответ


0 Голосов
Вячеслав Морг
Posted Ноябрь 18, 2014 by Вячеслав Моргун

Решение:
1. найдем коэффициент \(C\)
для определения значения коэффициента \(C\) воспользуемся условием $$\int_{\alpha}^{\beta}p(x)dx = 1$$ получаем $$\int_{-3}^{4}C * (x-7)^2dx = 1 => \frac{1}{3}C(x-7)^3|_{-3}^{4} = 1 =>$$$$ \frac{1}{3}C[(4-7)^3-(-3-7)^3]|_{-3}^{4} = 1 =>C = \frac{3}{973}$$
Плотность распределения равна $$f(x) = \begin{cases}0 & x \ne [-3;4] \\  \frac{3}{973} (x-7)^2 & x \in [-3;4] \end{cases}$$ 
2. найдем функцию распределения F(x) 
для нахождения функции распределения воспользуемся формулой $$ \int_{-\infty}^xp(t)dt = F(x)$$ 
при \(x \leq -3\)  получаем \(F(x) = \int_{-\infty}^{x}f(t)dt = \int_{-\infty}^{x}0dt = 0\)
при \(-3 <  x \leq 4\)  получаем \(F(x) = \int_{\infty}^{x}f(t)dx =  \int_{-\infty}^{-3}0dt + \frac{3}{973} \int_{-3}^{x}(t-7)^2dt = \frac{1}{973}(x^3 - 21x^2+147x+657) \) 
при \( x > 4\)  получаем \(F(x) = \int_{\infty}^{x}f(t)dx =  \int_{-\infty}^{-3}0dt + \int_{-3}^{4}(t-7)^2dt + \int_{4}^{\infty}0dt = 1 \)  
Получили функцию распределения $$F(x) = \begin{cases}0 & x \leq -3 \\ \frac{1}{973}(x^3 - 21x^2+147x+657) & x \in [-3;4] \\ 1 & x > 4 \end{cases} $$