Znaleźć gęstość

Definicja klasyczna. Prawdopodobieństwo warunkowe i całkowite. Zmienne losowe i ich parametry. Niezależność. Prawa wielkich liczb oraz centralne twierdzenia graniczne i ich zastosowania.
Benny01
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 1116
Rejestracja: 11 wrz 2015, o 19:18
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Górnicza Dolina
Podziękował: 74 razy
Pomógł: 115 razy

Znaleźć gęstość

Post autor: Benny01 »

Przez punkt \(\displaystyle{ (0,l)}\) poprowadzono prostą w losowo wybranym kierunku. Znaleźć gęstość rozkładu odciętej punktu przecięcia tej prostej z osią \(\displaystyle{ OX}\).
Awatar użytkownika
Premislav
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 15687
Rejestracja: 17 sie 2012, o 13:12
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Warszawa
Podziękował: 196 razy
Pomógł: 5221 razy

Re: Znaleźć gęstość

Post autor: Premislav »

Wskazówka: w kartezjańskim układzie współrzędnych współczynnik kierunkowy prostej, która nie jest prostopadła do osi \(\displaystyle{ OX}\) jest równy tangensowi kąta nachylenia tej prostej do osi \(\displaystyle{ OX}\).
Ten kąt to będzie zmienna losowa o rozkładzie jednostajnym na pewnym odcinku (jakim?), no i dalej mając równanie prostej wylicz odciętą jej punktu przecięcia z osią \(\displaystyle{ OX}\), i dostajesz zmienną losową (tę odciętą) będącą funkcją tego kąta nachylenia. Pewnie najprościej znaleźć jej dystrybuantę, jeżeli ktoś nie pamięta gotowych wzorków na gęstość funkcji od zmiennej losowej (ja nie pamiętam).
Benny01
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 1116
Rejestracja: 11 wrz 2015, o 19:18
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Górnicza Dolina
Podziękował: 74 razy
Pomógł: 115 razy

Re: Znaleźć gęstość

Post autor: Benny01 »

\(\displaystyle{ x= \begin{cases} \frac{-l}{\tg \alpha } \ dla \ \alpha \in (0,\frac{ \pi }{2}) \\ \frac{l}{\tg \alpha } \ dla \ \alpha \in (\frac{ \pi }{2}, \pi ) \end{cases}}\)

\(\displaystyle{ F(x)= \begin{cases} \alpha \in (0,\frac{ \pi }{2}) \ \ P(X<x)=P(\frac{-l}{\tg \alpha }<x)=1-P( \alpha < \arctg \frac{-l}{x})=1-\arctg \frac{-l}{x} \cdot \frac{2}{\pi}\\ \alpha \in (\frac{ \pi }{2}, \pi ) \ \ P(X<x)=P(\frac{l}{\tg \alpha }<x)=\arctg \frac{l}{x} \cdot \frac{2}{\pi} \end{cases}}\)

Czy tak jest ok?

-- 10 sie 2017, o 21:39 --

Poszukałem trochę i znalazłem. To wyżej jest źle, \(\displaystyle{ X}\) ma rozkład Cauchy'ego.
ODPOWIEDZ