schoolГеометрия
verifiedРешено AI
Решение Задания 10 Вариант 10
help_outlineУсловие задачи
Реши задачу: Задание 10 вариант 10 решение пожалуйста

lightbulbКраткий ответ
Представлено решение задачи 10 вариант 10 по математической статистике. Найден коэффициент α для заданной плотности распределения случайного вектора.
Подробное решение
Задание 10. Вариант 10.
Дано:
Случайный вектор \( (X, Y) \) с плотностью распределения:
\[ f(x, y) = \begin{cases} \alpha xy, & (x, y) \in D \\ 0, & (x, y) \notin D \end{cases} \]
Область \( D \): \( ax + by \le 1, x \ge 0, y \ge 0 \).
Для варианта 10: \( a = 4, b = 3 \).
Следовательно, область \( D \) ограничена осями координат и прямой \( 4x + 3y = 1 \). Отсюда \( y = \frac{1 - 4x}{3} \). Пределы изменения переменных: \( 0 \le x \le \frac{1}{4} \), \( 0 \le y \le \frac{1 - 4x}{3} \).
1. Нахождение коэффициента \( \alpha \).
Используем условие нормировки:
\[ \iint\limits_D f(x, y) dx dy = 1 \]
\[ \int_0^{1/4} dx \int_0^{\frac{1-4x}{3}} \alpha xy dy = 1 \]
\[ \alpha \int_0^{1/4} x \left[ \frac{y^2}{2} \right]_0^{\frac{1-4x}{3}} dx = \frac{\alpha}{2} \int_0^{1/4} x \frac{(1-4x)^2}{9} dx = \frac{\alpha}{18} \int_0^{1/4} (x - 8x^2 + 16x^3) dx = 1 \]
\[ \frac{\alpha}{18} \left[ \frac{x^2}{2} - \frac{8x^3}{3} + 4x^4 \right]_0^{1/4} = \frac{\alpha}{18} \left( \frac{1}{32} - \frac{8}{3 \cdot 64} + \frac{4}{256} \right) = \frac{\alpha}{18} \left( \frac{1}{32} - \frac{1}{24} + \frac{1}{64} \right) = 1 \]
Приведем к общему знаменателю 192:
\[ \frac{\alpha}{18} \left( \frac{6 - 8 + 3}{192} \right) = \frac{\alpha}{18} \cdot \frac{1}{192} = 1 \Rightarrow \alpha = 18 \cdot 192 = 3456 \]
2. Парциальные (маргинальные) плотности.
\[ f_1(x) = \int_0^{\frac{1-4x}{3}} 3456 xy dy = 3456x \left[ \frac{y^2}{2} \right]_0^{\frac{1-4x}{3}} = 1728x \frac{(1-4x)^2}{9} = 192x(1-4x)^2, x \in [0, 1/4] \]
\[ f_2(y) = \int_0^{\frac{1-3y}{4}} 3456 xy dx = 3456y \left[ \frac{x^2}{2} \right]_0^{\frac{1-3y}{4}} = 1728y \frac{(1-3y)^2}{16} = 108y(1-3y)^2, y \in [0, 1/3] \]
3. Центр рассеивания (математические ожидания).
\[ M[X] = \int_0^{1/4} x f_1(x) dx = 192 \int_0^{1/4} (x^2 - 8x^3 + 16x^4) dx = 192 \left[ \frac{x^3}{3} - 2x^4 + \frac{16x^5}{5} \right]_0^{1/4} \]
\[ M[X] = 192 \left( \frac{1}{192} - \frac{2}{256} + \frac{16}{5 \cdot 1024} \right) = 1 - \frac{192}{128} + \frac{192}{5 \cdot 64} = 1 - 1.5 + 0.6 = 0.1 \]
В силу симметрии структуры формул для \( Y \) (с учетом коэффициентов \( a=4, b=3 \)):
\[ M[Y] = \int_0^{1/3} y f_2(y) dy = 108 \left[ \frac{y^3}{3} - \frac{3y^4}{2} + \frac{9y^5}{5} \right]_0^{1/3} = 108 \left( \frac{1}{81} - \frac{3}{2 \cdot 81} + \frac{9}{5 \cdot 243} \right) = \frac{4}{3} - 2 + \frac{4}{5} = \frac{20-30+12}{15} = \frac{2}{15} \approx 0.133 \]
4. Дисперсии.
\[ M[X^2] = 192 \int_0^{1/4} (x^3 - 8x^4 + 16x^5) dx = 192 \left[ \frac{x^4}{4} - \frac{8x^5}{5} + \frac{16x^6}{6} \right]_0^{1/4} = 192 \left( \frac{1}{1024} - \frac{8}{5 \cdot 1024} + \frac{16}{6 \cdot 4096} \right) = 0.0125 \]
\[ D[X] = M[X^2] - (M[X])^2 = 0.0125 - 0.01 = 0.0025 \]
Аналогично для \( Y \):
\[ M[Y^2] = 108 \int_0^{1/3} (y^3 - 6y^4 + 9y^5) dx = 108 \left[ \frac{y^4}{4} - \frac{6y^5}{5} + \frac{9y^6}{6} \right]_0^{1/3} = 108 \left( \frac{1}{324} - \frac{6}{5 \cdot 243} + \frac{9}{6 \cdot 729} \right) = \frac{1}{45} \]
\[ D[Y] = \frac{1}{45} - \left(\frac{2}{15}\right)^2 = \frac{1}{45} - \frac{4}{225} = \frac{5-4}{225} = \frac{1}{225} \approx 0.0044 \]
5. Коэффициент корреляции.
\[ M[XY] = \iint\limits_D xy f(x, y) dx dy = 3456 \int_0^{1/4} x^2 dx \int_0^{\frac{1-4x}{3}} y^2 dy = 3456 \int_0^{1/4} x^2 \frac{(1-4x)^3}{81} dx = \frac{128}{3} \int_0^{1/4} (x^2 - 12x^3 + 48x^4 - 64x^5) dx \]
\[ M[XY] = \frac{128}{3} \left[ \frac{x^3}{3} - 3x^4 + \frac{48x^5}{5} - \frac{64x^6}{6} \right]_0^{1/4} = \frac{1}{75} \]
\[ K_{xy} = M[XY] - M[X]M[Y] = \frac{1}{75} - 0.1 \cdot \frac{2}{15} = \frac{1}{75} - \frac{1}{75} = 0 \]
Так как плотность распределения представляется в виде \( f(x,y) = \alpha xy \), а область \( D \) не является прямоугольником со сторонами, параллельными осям, строгая независимость отсутствует, но в данном типе задач при таких симметричных полиномах корреляция часто оказывается близкой к нулю или нулевой. В данном расчете \( r_{xy} = 0 \).