Функции случайных величин. Функции случайных величин Определение стандартные преобразования случайной величины

Задача установления закона распределения функции от случайных величин по заданному закону распределения аргументов является основной. Общая схема рассуждений здесь следующая. Пусть - закон распределения Тогда очевидно имеем где - полный прообраз полуинтервала, т.е. совокупность тех значений вектора £ из ЗГ, для которых. Последняя вероятность легко может быть найдена, так как закон распределения случайных величин £ известен Аналогично, в принципе, может быть найден закон распределения и векторной функции случайных аргументов. Сложность реализации схемы зависит только от конкретного вида функции (р и закона распределения аргументов. Настоящая глава посвящена реализации схемы в конкретных, важных для приложений, ситуациях. §1. Функции одного переменного Пусть £ - случайная величина, закон распределения которой задан функцией распределения F((x), rj = Если F4(y) функция распределения случайной величины rj, то приведенные выше соображения дают ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН где через у) обозначен полный прообраз полу- прямой (-оо, у). Соотношение (I) является очевидным следствием (*) и для рассматриваемого случая проиллюстрировано на рис. 1. Монотонное преобразование случайной величины Пусть (p(t) - непрерывная монотонная функция (для определенности - монотонно невозрастающая) и г) = - Для функции распределения Fn(y) получаем (здесь - функция, обратная к существование которой обеспечивается монотонностью и непрерывность. Для монотонно неубывающей) аналогичные выкладки дают В частности, если - линейна, то при а > О (рис. 2) Линейные преобразования не меняют характера распределения, а сказываются лишь на его параметрах. Линейное преобразование равномерной на [а, Ь] случайной величины Пусть Линейное преобразование нормальной случайной величины Пусть и вообще, если Пусть, например, 0. Из (4) заключаем, что Положим в последнем интеграле Эта замена дает Важное тождество, являющееся источником многих интересных приложений, может быть получено из соотношения (3) при Лемма. Если - случайная величина с непрерывной функцией распределения F^(x), то случайная величина г) = - равномерна на . Имеем - монотонно не убывает и заключена в пределах о Поэтому ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН На промежутке же получаем Одним из возможных путей использования доказанной леммы является, например, процедура моделирования случайной величины с произвольным законом распределения F((x). Как следует из леммы, для этого достаточно уметь получать значения равномерной на }