13.7. Характеристические функции
Одна из наиболее общих форм
центральной предельной теоремы была доказана А. М. Ляпуновым в 1900 г. Для
доказательства этой теоремы А. М. Ляпунов создал специальный метод характеристических
функций. В дальнейшем этот метод приобрёл самостоятельное значение и оказался
весьма мощным и гибким методом, пригодным для решения самых различных
вероятностных задач.
Характеристической функцией случайной величины
называется функция
, (13.7.1)
где
- мнимая
единица. Функция
представляет
собой математическое ожидание некоторой комплексной случайной величины
,
функционально
связанной с величиной
. При решении многих задач теории
вероятностей оказывается удобнее пользоваться характеристическими функциями,
чем законами распределения.
Зная закон распределения
случайной величины
,
легко найти ее характеристическую функцию.
Если
- прерывная случайная величина
с рядом распределения
то
ее характеристическая функция
(13.7.2)
Если
- непрерывная случайная
величина с плотностью распределения
, то ее характеристическая функция
. (13.7.3)
Пример 1. Случайная величина
- число попаданий при
одном выстреле. Вероятность попадания равна
. Найти характеристическую функцию
случайной величины
.
Решение. По формуле (13.7.2)
имеем:
,
где
.
Пример 2. Случайная величина
имеет нормальное
распределение:
. (13.7.4)
Определить
ее характеристическую функцию.
Решение. По формуле (13.7.3)
имеем:
. (13.7.5)
Пользуясь
известной формулой
и
имея в виду, что
,
получим:
. (13.7.6)
Формула (13.7.3) выражает
характеристическую функцию
непрерывной случайной величины
через ее плотность
распределения
.
Преобразование (13.7.3), которому нужно подвергнуть
, чтобы получить
называется преобразованием
Фурье. В курсах математического анализа доказывается, что если функция
выражается через
с помощью преобразования
Фурье, то, в свою очередь, функция
выражается через
с помощью так называемого
обратного преобразования Фурье:
. (13.7.7)
Сформулируем и докажем основные
свойства характеристических функций.
1. Если случайные величины
и
связаны соотношением
,
где
-
неслучайный множитель, то их характеристические функции связаны соотношением:
. (13.7.8)
Доказательство:
.
2. Характеристическая функция
суммы независимых случайных величин равна произведению характеристических
функций слагаемых.
Доказательство. Даны
- независимые
случайные величины с характеристическими функциями
и
их сумма
.
Требуется доказать, что
. (13.7.9)
Имеем
.
Так как величины
независимы, то
независимы и их функции
. По теореме умножения математических
ожиданий получим:
,
что
и требовалось доказать.
Аппарат характеристических
функций часто применяется для композиции законов распределения. Пусть,
например, имеются две независимые случайные величины
и
с плотностями распределения
и
. Требуется найти плотность
распределения величины
.
Это можно выполнить следующим
образом: найти характеристические функции
и
случайных величин
и
и, перемножив их, получить
характеристическую функцию величины
:
,
после
чего, подвергнув
обратному
преобразованию Фурье, найти плотность распределения величины
:
.
Пример 3. Найти с помощью
характеристических функций композицию двух нормальных законов:
с
характеристиками
;
;
с
характеристиками
,
.
Решение. Находим
характеристическую функцию величины
. Для этого представим ее в виде
,
где
;
.
Пользуясь результатом примера 2,
найдем
.
Согласно свойству 1
характеристических функций,
.
Аналогично
.
Перемножая
и
, имеем:
,
а
это есть характеристическая функция нормального закона с параметрами
;
. Таким образом, получена
композиция нормальных законов гораздо более простыми средствами, чем в
12.6.