Густина (щільність) розподілу імовірностей одновимірної і багатовимірної випадкових величин

Нехай є неперервна випадкова величина з неперервною та диференційованою функцією розподілу.

Густиною ймовірності називається похідна від функції розподілу випадкової величини.

Функція характеризує щільність, з якою розподіляються значення випадкової величини в даній точці. Інколи називають диференціальною функцією розподілу, або диференціальним законом розподілу.

Терміни “щільність розподілу” або “щільність ймовірності” особливо показові при вживанні механічної інтерпретації розподілу. Тобто, буквально характеризує щільність розподілу маси по , так звану лінійну щільність. Крива, що відображає щільність розподілу випадкової величини, називається кривою розподілу.

Розглянемо закони розподілу і щільність їх ймовірностей, що найбільш часто зустрічаються:

1) Нормальний закон (закон Гаусса)

Щільність імовірності випадкових величин задається формулою:

де — математичне сподівання

— середнє квадратичне відхилення.

2) Рівномірний розподіл

3) Показниковий закон

4) Якщо неперервна випадкова величина приймає тільки додатні значення, а щільність ймовірності визначається

то закон розподілу називається законом Максвела.

5) Закон Ст’юдента

де к – параметр розподілу – значення гама функції, яка визначається:

– збігається, так як

6) Закон розподілу визначається щільністю ймовірності

де k – параметр розподілу.

7) Гама-розподіл має щільність ймовірностей

В теорії та на практиці зустрічаються випадкові величини, розподілені і по інших законах.

a.Властивості щільності розподілу.

1. Щільність розподілу — невід’ємна функція, тобто геометрично значить, що всі криві вище .

1. отже на усьому інтервалі х  (–;) подія вірогідна

Теорема. Імовірність того, що неперервна випадкова величина прийме яке-небудь значення з інтервалу рівна визначеному інтегралу: