Математическое моделирование и хаотические временные ряды. Безручко Б.П - 65 стр.

UptoLike

Рубрика: 

Часть I. Модели и прогноз
62
устойчивостью. Аппарат теории вероятностей пригоден для описания
явлений, удовлетворяющих условию статистической устойчивости.
2.2.1.2. Случайные величины и их характеристики.
Случайной
величиной называется числовая функция
ξ
, определенная на множестве
случайных событий. В случае с монетой значения случайной величины
можно определить как
1
=
ξ
(выпал орел) и
0
=
ξ
(выпала решка).
Вероятность того, что
1=
ξ
, есть вероятность выпадения орла.
Для полной характеристики случайной величины следует задать
вероятности, с которыми она принимает свои значения. Например, можно
использовать так называемую
функцию распределения
{}
xxF
ξ
ξ
P)(
.
Если
ξ
непрерывнозначна и функция распределения дифференцируема, то
можно ввести функцию
плотности распределения вероятностей
dxxdFxp )()(
ξξ
: вероятность попадания
ξ
в бесконечно малый отрезок
[]
dxxx +,
равна
dxxp )(
ξ
. Далее для определенности будем говорить о
случайных величинах, для которых можно ввести плотность вероятности.
Перечислим некоторые часто встречающиеся законы распределения.
Нормальный (гауссовский) закон:
()
()
2
2
2
2
21)(
σ
ξ
πσ
ax
exp
=
, (2.11)
где
a и
2
σ
параметры. Это одно из наиболее часто используемых в
теории вероятностей распределений. Причина его популярности в том, что
оно имеет многие полезные теоретические свойства и допускает получение
ряда аналитических результатов. Кроме того, на практике величины,
которые являются результатом действия многочисленных факторов, часто
распределены примерно по нормальному закону. Это имеет теоретическое
обоснованиецентральную предельную теорему,
20
которая утверждает,
что сумма большого числа одинаково распределенных независимых
случайных величин распределена асимптотически нормально, т.е. закон ее
распределения стремится к нормальному при увеличении числа слагаемых.
Экспоненциальный закон (распределение Лапласа):
(
)
<
=
.0,0
,0),exp(1
)(
x
xaxa
xp
ξ
(2.12)
Равномерное распределение на отрезке
],[ ba :
20
Многие авторы пишут с иронией о частом использовании нормального закона для
описания данных и ссылках на центральную предельную теорему: «… инженеры
думают, что применимость ЦПТ на практикеэто строго доказанное утверждение, а
математики полагают, что это экспериментальный факт…», см., например, [289].