Thông tin tài liệu
Phân phối xác suất của hàm biến ngẫu nhiên Giả sử ta đã biết phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X và g là một hàm Borel bất kỳ. Khi đó, Y = g(X) cũng là một biến ngẫu nhiên. Ta sẽ đi xác định mối quan hệ giữa phân phối xác suất của X và của Y. 1. Trường hợp X là biến ngẫu nhiên rời rạc Định lý 1.1. Cho biến ngẫu nhiên rời rạc X và Y = g(X). Giả sử là các giá trị của X có tính chất với j = 1, 2, Khi đó, biến ngẫu nhiên Y sẽ có phân phối , i= 1, 2, Ví dụ 1.2. Cho biến ngẫu nhiên rời rạc X có bảng phân phối xác suất X -1 0 1 2 P 0,3 0,1 0,2 0,4 Xác định phân phối xác suất của các biến ngẫu nhiên a- U = 2X + 1 b- V = Giải. a- U = 2X + 1 sẽ nhận các giá trị -1, 1, 3, 5. Ta có P(U = -1) = P(X = -1) = 0,3; P(U = 1) = P(X = 0) = 0,1; P(U = 3) = P(X = 1) = 0,2; P(U = 5) = P(X = 2) = 0,4; Vậy phân phối xác suất của U là U -1 1 3 5 P 0,3 0,1 0,2 0,4 b- V = sẽ nhận các giá trị 0, 1, 2. Ta có P(V = 0) = P(X = 0) = 0,1 P(V = 1) = P(X = -1) + P(X = 1) = 0,5 P(V = 2) = P(X = 2) = 0,4 Vậy phân phối xác suất của V là V 0 1 2 P 0,1 0,5 0,4 2. Trường hợp X là biến ngẫu nhiên liên tục a. Nếu Y = g(X) là biến ngẫu nhiên rời rạc Giả sử Y = y i khi X (a i , b i ). Khi đó Ví dụ 2.1. Cho biến ngẫu nhiên liên tục X có hàm mật độ Xác định phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên Y = sg(X + 2), trong đó Giải. Ta thấy Y là biến ngẫu nhiên rời rạc vì Từ đó P(Y = 1) = P(Y = -1) = Vậy phân phối xác suất của y là Y -1 1 P 0,25 0,75 b. Nếu Y = g(X) là biến ngẫu nhiên liên tục Trong trường hợp g là hàm đơn điệu, khả vi ta nhận được Định lý 2.1. Cho X là biến ngẫu nhiên liên tục có hàm mật độ f X và g là một hàm đơn điệu, khả vi trên R sao cho Giả sử . Khi đó, Y là biến ngẫu nhiên liên tục có hàm mật độ , trong đó g -1 (y) là hàm ngược của hàm g(y). Chứng minh. Giả sử g là một hàm tăng. Khi đó hàm phân phối của Y là Vậy hàm mật độ của Y là Tương tự, nếu g là một hàm giảm thì Định lý được chứng minh. Ví dụ 2.2. Cho biến ngẫu nhiên liên tục X có hàm phân phối F X và hàm mật độ f X . Xác định hàm mật độ của biến ngẫu nhiên Y = aX + b, Giải. Ta có . Vậy theo Định lý 2.1 ta nhận được Ví dụ 2.3. Cho biến ngẫu nhiên liên tục X có hàm mật độ Xác định hàm mật độ và hàm phân phối của biến ngẫu nhiên Y = -lnX. Giải. Do nên . Để thì Vậy Hàm phân phối của Y là Chú ý: Ta có thể tìm trực tiếp hàm phân phối F Y trước rồi từ đó tìm f Y . Trong trường hợp g không là hàm đơn điệu, ta có thể chọn một trong các cách làm như trong ví dụ dưới đây: Ví dụ 2.4. Cho biến ngẫu nhiên liên tục X có hàm mật độ f X và hàm phân phối F X . Xác định hàm mật độ của biến ngẫu nhiên Y = X 2 . Giải. Cách 1 (Xác định hàm mật độ từ hàm phân phối) Hàm phân phối của Y là Từ đó, Cách 2 (Tách miền xác định để nhận được hàm đơn điệu và từ đó áp dụng Định lý 2.1) Ta có Đặt , ở đó và áp dụng Định lý 2.1 cho các hàm và ta nhận được Vậy . . Phân phối xác suất của hàm biến ngẫu nhiên Giả sử ta đã biết phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X và g là một hàm Borel bất kỳ. Khi đó, Y = g(X) cũng là một biến ngẫu nhiên. Ta sẽ đi xác. đó, biến ngẫu nhiên Y sẽ có phân phối , i= 1, 2, Ví dụ 1.2. Cho biến ngẫu nhiên rời rạc X có bảng phân phối xác suất X -1 0 1 2 P 0,3 0,1 0,2 0,4 Xác định phân phối xác suất của các biến ngẫu. đó Ví dụ 2.1. Cho biến ngẫu nhiên liên tục X có hàm mật độ Xác định phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên Y = sg(X + 2), trong đó Giải. Ta thấy Y là biến ngẫu nhiên rời rạc vì Từ
Ngày đăng: 09/08/2014, 08:20
Xem thêm: Phân phối xác suất của hàm biến ngẫu nhiên trong xác suất thống kê pps, Phân phối xác suất của hàm biến ngẫu nhiên trong xác suất thống kê pps