Это часть курса Теория вероятностей и статистика для программистов.
В статье о функции распределения мы пришли к выводу, что можно найти функции распределения случайных величин вектора, имея функцию распределения системы.
Кроме того, мы можем найти плотность вероятности случайной величины, зная плотность вероятности вектора.
Используя эту формулу, мы можем найти функцию распределения или функцию плотности вероятности одной случайной величины. Но возможно ли это, зная функции распределения отдельно взятых случайных величин, образующих функцию распределения системы? Оказывается, в общем случае этого сделать нельзя. Чтобы описать систему случайных величин, нам также необходимо знать отношения между переменными. Мы можем описать такие отношения, используя условное распределение вероятностей.
Условное распределение вероятностей случайной величины X системы (X, Y) - это такое распределение, в котором другая случайная величина Y приняла определенное значение y.
В некоторых случаях зависимость между переменными может быть настолько близкой, что, зная значение одной случайной переменной, вы можете найти значение другой. В остальных случаях зависимость между переменными настолько недельная, что вы можете назвать их независимыми.
Случайная величина Y не зависит от случайной величины X, если распределение случайной величины Y не зависит от того, какое значение принимают X.
И если Y зависит от X:
Для независимых непрерывных случайных величин мы можем найти плотность вероятности, умножив плотности вероятностей отдельных случайных величин:
Достигните нового уровня сфокусированности и продуктивности с Increaser.org.
