. Можно говорить также о двумерной, трехмерной и т.д. случайных величинах. Мы остановимся на рассмотрении двумерных случайных величин, случай многомерных случайных величин рассматривается аналогично.Определение. Двумерной случайной величиной
называется случайная величина, значение которой определяется двумя числами, то есть двумерную случайную величину можно рассматривать как совокупность случайных величин (X, Y). Далее вводятся понятия, относящиеся к двумерным случайным величинам, по аналогии, как это было сделано в случае одномерных случайных величин.Пример 44.1Подбрасывают два кубика. Двумерной случайной величиной будет случайная величина, в которой первое значение есть число очков, выпавших на первом кубике, а второе значение — число очков на втором кубике.Пример 44.2Имеется совокупность одинаковых деталей. Несмотря на то, что детали названы одинаковыми, длина и ширина каждой из них имеют различные значения в пределах погрешности их изготовления. Соответственно, двумерной случайной величиной в этом случае будет совокупность двух значений — длины и ширины детали.Различают дискретные
и непрерывные двумерные случайные величины
, в зависимости от того, какие значения могут принимать ее значения. Первый из рассмотренных выше примеров есть дискретная случайная величина, а второй — непрерывная.Определение. Законом распределения дискретной двумерной случайной величины
называется соответствие между ее возможными значениями (xi, yj) и вероятностями их реализации pij.Способы задания:
|
x1 |
x2 |
… |
xn |
y1 |
p11 |
p21 |
… |
pn1 |
y2 |
p12 |
p22 |
… |
pn2 |
… |
… |
… |
… |
… |
ym |
p1m |
p2m |
… |
pnm |
называют функцию двух вещественных чисел F(x, y) = P(X < x, Y < y), означающую, что вероятность того что случайная величина X примет значение меньше x, а случайная величина Y примет значение меньше y.Это определение подходит как для непрерывных, так и для дискретных двумерных случайных величин.Свойства функции распределения
.Свойство следует из аналогичных свойств вероятности.
. Аналогично можно показать это и для значения y.
.Действительно, в первой цепочке равенств каждая из функций есть вероятность невозможного события, а в последнем равенстве функция распределения есть вероятность достоверного события.
, то есть эти предельные значения определяют функцию распределения случайной величины X и случайной величины Y соответственно.Так как событие
— это достоверное событие, то
и, аналогично, — для второго равенства.
,
.Можно получить из аналогичных свойств для вероятностей.
.Получается применением свойства 5 к обеим переменным.
называют
.Из определения сразу следует, что найти функцию распределение двумерной непрерывной случайной величины, зная плотность распределения, можно, вычислив интеграл:
.Свойства плотности вероятности
.Свойство следует из того, что F (x,y) — неубывающая функция по каждому аргументу.
.Действительно, написанный интеграл равен функции распределения
.
.Продифференцировав по x
и взяв
получим:
.Аналогично можно получить и второе равенство.