Вероятность. Случайная величина

 

Любая деятельность в экономике по своей сути является вероятностной, то есть вероятностным экспериментом.

Событие – это любой исход, какого – либо вероятностного эксперимента.

Вероятность события А - это отношение числа m исходов, благоприятствующих появлению данного события, к общему числу n исходов, данного вероятностного эксперимента

(1.1)

Из определения вытекает очевидное неравенство

Случайная величина (СВ) – это величина, которая может принимать то или иное значение, из некоторого множества значений.

Спрос на какую – либо продукцию, прибыль фирмы, объем экспорта за определенное время и т. д. являются случайными величинами.

Различают дискретные и непрерывные СВ. Дискретной называют такую СВ, которая принимает отдельные, изолированные значения с определенными вероятностями. Например, число покупателей в магазине в определенный момент времени, количество определенного товара, продаваемого ежедневно в магазине, число автомобилей на проспекте и т. д. является дискретными СВ. Непрерывной называется случайная величина, которая может принимать любые значения из некоторого конечного или бесконечного числового промежутка. Большинство СВ, рассматриваемых в экономике, имеют настолько большое число возможных значений, что их удобнее представлять в виде непрерывных СВ. Например, курсы валют, доход, объемы ВНП, ВВП и т. д.

Для описания дискретной СВ необходимо установить соответствие между всевозможными значениями СВ и их вероятностями. Такое соответствие называется законом распределения дискретной СВ. Его можно задать таблично, аналитически (в виде формулы) либо графически.

Например, табличное задание закона распределения дискретной СВ:

 

х	х1	х2	…	хк
рi	р1	р2	…	рk

где

Аналитически СВ задается либо функцией распределения, либо плотностью вероятностей.

Функцией распределения СВ Х называется функция F(x), которая определяется следующим образом:

то есть это есть вероятность того, что СВ Х принимает значение меньшее, чем х.

Отметим некоторые свойства F(x):

1.

2. F(x) - неубывающая функция, то есть

3.

4. Если СВ Х принимает значения из отрезка [a,b], то

5.

Плотностью вероятности (плотностью распределения вероятностей) непрерывной СВ Х называют функцию

или из (5) свойства получаем

свойства плотности вероятности:

1.

2.

3.

4.