Большая Советская Энциклопедия (СЛ)

  Ряд общих свойств распределения вероятностей С. в. достаточно полно описывается небольшим количеством числовых характеристик. Наиболее употребительными среди этих последних являются математическое ожиданиеЕХ С. в. Х и её дисперсияDX. Менее употребительны медиана , мода , квантили и т. п. См. также Вероятностей теория .

  Лит.: Гнеденко Б. В., Курс теории вероятностей, 5 изд., М., 1969; Крамер Г., Случайные величины и распределения вероятностей, пер. с англ., М., 1947.

Случайная функция

Случа'йная фу'нкция, функция произвольного аргумента t (заданная на множестве Т его значений и сама принимающая или числовые значения или, более общо, значения из какого-то векторного пространства) такая, что её значения определяются с помощью некоторого испытания и в зависимости от его исхода могут быть различными, причём для них существует определённое распределение вероятностей. Если множество Т конечно, то С. ф. представляет собой конечный набор случайных величин , который можно рассматривать как одну векторную случайную величину. Из числа С. ф. с бесконечным Т наиболее изучен важнейший частный случай, когда t принимает числовые значения и является временем; соответствующая С. ф. X (t ) тогда называется случайным процессом (а если время t пробегает лишь целочисленные значения, то также и случайной последовательностью, или временным рядом). Если же значениями аргумента t являются точки из некоторой области многомерного пространства, то С. ф. называется случайным полем. Типичными примерами С. ф., отличных от случайных процессов, являются поля скорости, давления и температуры турбулентного течения жидкости или газа, а также значения высоты z взволнованной морской поверхности или поверхности какой-либо искусственной шероховатой пластинки.

  Математическая теория С. ф. совпадает с теорией распределений вероятностей в функциональном пространстве значений функции X (t ), эти распределения могут задаваться набором конечномерных распределений вероятностей для совокупностей случайных величин X (t₁ ), X (t₂ ), ..., X (t_n ), отвечающих всевозможным конечным подмножествам (t₁ , t₂ , ..., t_n ) точек множества Т, или же характеристическим функционалом С. ф. X (t ), представляющим собой математическое ожидание случайной величины il [X (t)], где l [X (t )] — линейный функционал от Х (t ) общего вида. Значительное развитие получила теория однородных случайных полей, являющихся частным классом С. ф., обобщающим класс стационарных случайных процессов .

  Лит.: Выбросы случайных полей Сб. ст. М., 1972; Yaglom А. М., Second-order homogeneous random fields, в кн.: Proceedings 4th Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, v. 2, Berk — Ins Aug., 1961; Whittle P., Stochastic processes in several dimensions, «Bulletin of the Institute of Statistics», 1963, v. 40.

Случайное событие

Случа'йное собы'тие в теории вероятностей, событие, которое может при данных условиях как произойти так и не произойти и для которого имеется определённая вероятность р (0 lb p lb 1) его наступления при данных условиях. Наличие у С. с. А определённой вероятности проявляется в поведении его частоты: если указанные условия осуществляются n раз, а А появляется при этом ровно m раз, то при больших n частота m/n оказывается близкой к р. См. Лапласа теорема ,Больших чисел закон

Случайность

Случа'йность, см. Необходимость и случайность .

Случайные и псевдослучайные числа

Случа'йные и псевдослуча'йные чи'сла, числа, которые могут рассматриваться в качестве реализации некоторой случайной величины . Как правило, имеются в виду реализации случайной величины, равномерно распределенной на промежутке (0,1), или приближения к таким реализациям, имеющие конечное число цифр в своём представлении. При такой узкой трактовке случайное число (с. ч.) можно определить как число, составленное из случайных цифр (с. ц.). С. ц. в р -ичной системе счисления является результатом эксперимента с р равновероятными исходами (каждому из исходов соответствует одна из р цифр). Эксперименты по получению каждой с. ц. предполагаются независимыми.