СВ X, Y заданы в 1 опыте.

Исход опыта

E1

E2

…

En

Вероятность исхода

P1

P2

…

Pn

X

X1

X2

…

Xn

Y

Y1

Y2

…

Yn

Z=J(XY)

Z1

Z2

…

Zn

Сложнее, если СВ задана только своим распределением:

X

A1

A2

…

An

Р

P1

P2

…

Pn

Y

B1

B2

…

Bn

Р

G1

G2

…

Gn

Z=X+Y

СВ Z принимает значения ak+bs, где ak=a1,a2,…,an; bs=b1,b2,…bm.

Общее количество возможных значений СВ = m×n.

P(Z=ak+bs)=P(X=ak, Y=bs)

Для нахождения такой вероятности необходимо знать закон совместного распределения СВ X и Y.

Набор точек (ak, bs) вместе с вероятностями P(X=ak, Y=bs) называется Совместным распределением СВ X и Y. Обычно такое распределение задается таблицей.

Определение закона распределения суммы СВ по законам распределения слагаемых называется Композицией законов распределения.


X \Y

B1

B12

…

Bs

…

Bm

Px

A1

P11

P12

…

P1s

…

P1m

P1

A2

P21

P22

…

P2s

…

P2m

P2

…

…

…

…

…

…

…

…

Ak

Pk1

…

…

Pks

…

Pkm

Pk

…

…

…

…

…

…

…

…

An

Pn1

Pn2

…

Pns

…

Pnm

Pn

Py

G1

G2

…

Gs

…

Gm

1

Наиболее просто вероятности Pks находятся в случае независимости СВ X и Y. Две СВ X и Y называются Независимыми тогда и только тогда, когда

P(X=ak, Y=bs)=P(X=ak)×P(Y=bs)

Pks=Pk×Ps

По известному закону распределения совместного распределения СВ X и Y могут быть найдены одномерные законы распределения СВ X и Y.

Теорема . Если СВ Х, Y являются независимыми, то любые функции j(Х) и y(У) от этих величин также являются независимыми.