КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Характеристическая функция
Комплекснозначной случайной величиной называют функцию ξ1(ω)+iξ2(ω), где ωÎW, (ξ1, ξ2) – случайный вектор. Например,
Определение. Характеристической функцией φξ(t) случайной величины ξ называется математическое ожидание комплекснозначной случайной величины
Если f(x) - плотность распределения случайной величины ξ, то согласно определению
Характеристическая функция определена для всех tÎ(-∞,∞) и удовлетворяет условию
Из (3) видно, что характеристическая функция есть прямое преобразование Фурье плотности f(x). Воспользовавшись обратным преобразованием Фурье, получим в точках непрерывности плотности (см. §5 гл. 3).
Из (4) следует, что если характеристические функции двух случайных величин совпадают, то совпадают и их плотности (законы) распределения. Точнее, они могут отличаться, но на множестве точек меры нуль. Рассмотрим некоторые свойства характеристической функции. 1. Если η = aξ + b, то 2. Характеристическая функция суммы независимых случайных величин равна произведению их характеристических функций, т.е.
Действительно,
Воспользовались теоремой о математическом ожидании от произведения независимых случайных величин (см. §20). 3. Если абсолютный начальный момент n-го порядка существует, т.е.
Доказательство. Продифференцируем (3) k раз по t и убедимся, что полученный интеграл сходится.
Следовательно, дифференцирование законно. Из (6) при t=0 получим (5). Свойство доказано. Разложим φξ(t) в ряд Тейлора в окрестности точки t=0, ограничившись тремя членами разложения
Рассмотрим случайную величину ξ с математическим ожиданием mξ= ξ* = (ξ– называется нормированной. Легко проверить, что M[ξ*]=0, D[ξ*]=1. Пусть ξ* распределена по стандартному нормальному закону, тогда ее плотность распределения
= = Мы воспользовались тем, что
Из (8) найдем ξ=σξ*+
Докажем, что (10) есть характеристическая функция нормального распределения N(
Итак, Формула (11) доказывает наше утверждение. Таким образом, если случайная величина ξ распределена по нормальному закону N(
Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 427; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |