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
5.5.3. Многомерные функции распределения и плотности. Статистическая независимость случайных величин.
Из вышеизложенного ясно, что вопрос об удобных способах задания закона распределения случайной величины особенно актуален в непрерывном случае: для описания «поведения» дискретной случайной величины
универсальной и одновременно конструктивной формой (при «не слишком большом» числе возможных значений исследуемой случайной величины) является полигон частот, т. е. форма, при которой каждому возможному значению
ставится в соответствие вероятность его осуществления
Рис. 5.6. Гистограмма
и соответствующим образом подобранная нормальная функция плотности
характеризующие распределение числа телефонных разговоров в год, приходящихся на одного абонента
Поэтому сосредоточим теперь свое внимание на непрерывном случае. Специфика многомерных схем в этом случае заключается в том у что в отличие от одномерного случая многомерная функция распределения
перестает быть практически полезной формой задания изучаемого закона распределения.
Многомерными аналогами конечных и полубесконечных отрезков (которые можно получить суммированием и пересечением полубесконечных отрезков вида
) являются конечные и полубесконечные гиперпараллелепипеды. Именно для многомерных областей такого типа и определяет функция распределения (5.9) правило вычисления вероятностей. Однако, если в одномерном случае этого было достаточно для «работы» в соответствующем вероятностном пространстве, то в многомерном случае нас это уже не удовлетворяет. В частности, знание одной лишь формы (5.9) оказывается недостаточным для конструктивного