<<
>>

5. Распределение Маркова-Пойа.

Это распределение является обобщением одновременно и биномиального и гипергеометрического распределений и возникает оно в следующей урновой схеме. Вновь вернемся к примеру 1 Введения и рассмотрим следующий эксперимент. Из урны, содержащей первоначально a1 белых и a2 = a - a1 черных шаров, выбирается наугад (т.е. равновероятно) один шар, фиксируется его цвет и шар возвращается в урну с одновременным добавлением с новых шаров того же цвета. Затем из урны (содержащей теперь а + с шаров) снова производится случайное извлечение одного шара и повторяется тот же процесс. Здесь с может быть любым целым числом и, в частности, при с = 0 (новые шары не добавляются), мы имеем случайный выбор с возвращением, рассмотренный в примере 1.1, а при с = -1 (извлеченный шар в урну не возвращается) – схему случайного выбора без возвращения, рассмотренную в предыдущем п. 4 (в последнем случае процесс извлечения шаров кончается через а шагов из-за отсутствия шаров в урне). При с > 0 эта схема выбора обладает эффектом последействия 6 если извлекается шар какого-то цвета, то шанс (вероятность) извлечь шар такого же цвета при следующем испытании возрастает. Такая урновая схема может служить приближенной моделью явлений, подобных эпидемиям, когда осуществление некоторых событий увеличивает шанс их повторения.

Пусть обозначает число белых шаров, наблюдавшихся при n извлечениях. Распределение вероятностей этой случайной величины называется распределением Маркова-Пойа (обозначается L() = МП(n; a1, a2, c)) и имеет вид

(12)

Если воспользоваться биномиальными коэффициентами и учесть, что любого действительного а и натурального х

и ,

то формулу (12) при с ≠ 0 (тогда числитель и знаменатель можно разделить на cn) можно записать также в любой из следующих двух форм:

(13)

Подчеркнем, что из (12) при с = 0 мы получаем биномиальное распределение Bi(n, p), (как в примере 1.1 для схемы выбора с возвращением), а из второго представления в (13) при с = -1 – гипергеометрическое распределение H(a1, a2, n) (как в п.4 для схемы выбора без возвращения), так что распределение Маркова-Пойа включает в себя как частные случаи оба эти распределения.

Если L() = МП(n; a1, a2, c), то среднее и дисперсия имеют вид

и (14)

Интересна история открытия этого распределения. Впервые оно появляется в рвботах выыдающегося русского математика, академика А.А. Маркова (1856 - 1922), который провел исчерпывающий анализ этого распределения и опубликовал свои результаты в Известиях Петербургской Академии Наук в 1917 г. Но, по-видимому, эта публикация "осталась незамеченной" за рубежом, так как, спустя 6 лет, в 1923 г. появляется работа Ф. Эггенбергера и Д. Пойа, где вводится такое же распределение и доказываются для него некоторые частные результаты. С этих пор данное распределение стало называться в зарубежной литературе именем одного из его авторов – Пойа (выдающийся венгерский математик, 1887- 1985), хотя более исторически оправдано название "распределение Маркова-Пойа".

<< | >>
Источник: Основные распределения и их моделирование. 2017

Скачать готовые ответы к экзамену, шпаргалки и другие учебные материалы в формате Word Вы можете в основной библиотеке Sci.House

Воспользуйтесь формой поиска

5. Распределение Маркова-Пойа.

релевантные научные источники: