Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
12.7. Линейные функции от нормально распределенных аргументов
Дана система случайных величин , подчиненная нормальному
закону распределения (или, короче, «распределенная формально»); случайная
величина представляет
собой линейную функцию этих величин:
. (12.7.1)
Требуется
найти закон распределения величины .
Нетрудно убедиться, что это
нормальный закон. Действительно, величина представляет собой сумму линейных
функций, каждая из которых зависит от одного нормально распределенного
аргумента , а
выше было доказано, что такая линейная функция также распределена нормально.
Складывая несколько нормально распределенных случайных величин, мы снова
получим величину, распределенную нормально.
Остается найти параметры величины
- центр
рассеивания и
среднее квадратическое отклонение . Применяя теоремы о математическом
ожидании и дисперсии линейной функции, получим:
, (12.7.2)
, (12.7.3)
где
- коэффициент
корреляции величин .
В случае, когда величины некоррелированы (а
значит, при нормальном законе, и независимы), формула (12.7.3) принимает вид:
. (12.7.4)
Средние квадратические отклонения
в формулах (12.7.3) и (12.7.4) могут быть заменены пропорциональными им
вероятными отклонениями.
На практике часто встречается
случай, когда законы распределения случайных величин , входящих в формулу (12.7.1), в
точности не известны, а известны только их числовые характеристики:
математические ожидания и дисперсии. Если при этом величины независимы, а их число достаточно велико, тo, как правило, можно утверждать,
что, безотносительно к виду законов распределения величин , закон распределения величины близок к нормальному.
На практике для получения закона распределения, который приближенно может быть
принят за нормальный, обычно оказывается достаточным наличие слагаемых в выражении
(12.7.1). Следует оговориться, что это не относится к случаю, когда дисперсия
одного из слагаемых в формуле (12.7.1) подавляюще велика по сравнению со всеми
другими; предполагается, что случайные слагаемые в сумме (12.7.1) по своему
рассеиванию имеют примерно один и тот же порядок. Если эти условия соблюдены,
то для величины может
быть приближенно принят нормальный закон с параметрами, определяемыми формулами
(12.7.2) и (12.7.4).
Очевидно, все вышеприведенные
соображения о законе распределения линейной функции справедливы (разумеется,
приближение и для того случая, когда функция не является в точности линейной,
но может быть линеаризована).