ВУЗ:
Составители:
50
или интегральной функции распределения вероятностей
многомерной случайной величины. При n=1 получим
одномерное распределение (3.1). Модель многомерного
распределения необходима для моделирования
многопараметрической случайной величины.
При решении многих задач моделирования приходится
оперировать с несколькими случайными функциями. Для
того чтобы над ними производить математические
операции, недостаточно, чтобы каждая из этих случайных
функций была задана в отдельности. Последовательность
функций X
1
(Θ), X
2
(Θ),…, X
n
(Θ) возможно заменить
векторной функцией ξ(Θ), компонентами которой служат
случайные функции X
i
(Θ), (i=1,2,…,n).
Явные выражения для конечномерных функций
распределения случайного процесса бывают сложными и
неудобными для применения. Поэтому в ряде случаев
предпочитают задавать конечномерные распределения их
плотностями (дифференциальной функцией распределения
вероятностей многомерной случайной величины) или
характеристическими функциями.
Если
, ,...,
, ,..., )
ΘΘ Θ
12 n
12 n
f(xxx
- плотность функций
распределения
, ,...,
, ,..., )
ΘΘ Θ
12 n
12 n
F(xxx
, то
, ,...,
, ,..., )
ΘΘ Θ
12 n
12 n
F(xxx
=
=
, ,...,
, ,..., ) , ,...,
ΘΘ Θ
∞∞ ∞
∫∫ ∫
12 n
12 n
xx x
12 n 1 2 n
-- -
... f (y y y dy dy dy
.
Связь интегральной функции распределения
вероятностей одномерной случайной величины и ее
дифференциальной функцией распределения вероятностей
показана формулой
)
∞
=
∫
x
-
F(x f(y)dy
.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- …
- следующая ›
- последняя »
