История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
Топ:
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного хозяйства...
Методика измерений сопротивления растеканию тока анодного заземления: Анодный заземлитель (анод) – проводник, погруженный в электролитическую среду (грунт, раствор электролита) и подключенный к положительному...
Определение места расположения распределительного центра: Фирма реализует продукцию на рынках сбыта и имеет постоянных поставщиков в разных регионах. Увеличение объема продаж...
Интересное:
Лечение прогрессирующих форм рака: Одним из наиболее важных достижений экспериментальной химиотерапии опухолей, начатой в 60-х и реализованной в 70-х годах, является...
Берегоукрепление оползневых склонов: На прибрежных склонах основной причиной развития оползневых процессов является подмыв водами рек естественных склонов...
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Дисциплины:
2017-06-19 | 460 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
4.1 Равномерный закон распределения вероятностей
Непрерывная случайная величина X называется распределенной равномерно на отрезке [a,b], если её плотность распределения вероятностей постоянна на данном отрезке:
. |
Функция распределения в этом случае примет вид:
.Здесь нужно описать моменты для функции Распределения. |
Числовые характеристики случайной величины X равномерно распределенной на интервале [a,b]:
1. Математическое ожидание по формуле:
.
2. Дисперсия по формуле:
.
3. Среднее квадратическое отклонение – s(Х) по формуле:
+
http://edu.tltsu.ru/er/book_view.php?book_id=1cee&page_id=19506
4.2 Экспоненциальный закон распределения вероятностей
Непрерывная случайная величина Х имеет показательный(экспоненциальный) закон распределения с параметром λ, если ее плотность вероятности имеет вид
Функция распределения случайной величины, распределенной по показательному закону, равна
Кривая распределения р (х) и график функции распределения
Для случайной величины, распределенной по показательному закону
; .
Вероятность попадания в интервал непрерывной случайной величины Х, распределенной по показательному закону
.
4.3 Закон Пуассона
Распределение Пуассона моделирует случайную величину, представляющую собой число событий, произошедших за фиксированное время, при условии, что данные события происходят с некоторой фиксированной средней интенсивностью и независимо друг от друга.
При условии закон распределения Пуассона является предельным случаем биномиального закона. Так как при этом вероятность события A в каждом испытании мала, то закон распределения Пуассона называют часто законом редких явлений.
|
Ряд распределения:
….. | k | ….. | |||
….. | ….. |
Вероятности вычисляются по формуле Пуассона: .
Числовые характеристики: , ,
Разные многоугольники распределения при .
Закон распределения Пуассона - вероятностное распределение дискретного типа, моделирует случайную величину, представляющую собой число событий, произошедших за фиксированное время, при условии, что данные события происходят с некоторой фиксированной средней интенсивностью и независимо друг от друга.
Чему равно k в этих графика[?
4.4 Нормальный закон распределения или распределение Гаусса
Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса, – распределение вероятностей, которое играет важнейшую роль во многих областях знаний, особенно в физике. Физическая величина подчиняется нормальному распределению, когда она подвержена влиянию огромного числа случайных помех. Ясно, что такая ситуация крайне распространена, поэтому можно сказать, что из всех распределений в природе чаще всего встречается именно нормальное распределение — отсюда и произошло одно из его названий.
Плотность распределения:
Числовые характеристики: , ,
Пример плотности распределения:
Что такое µ на этих графиках?
Нормальный закон распределения случайной величины с параметрами и называется стандартным или нормированным, а соответствующая нормальная кривая - стандартной или нормированной.
4.5 Закон Парето
Пусть случайная величина {\displaystyle X}X такова, что её распределение задаётся равенством:
{\displaystyle F_{X}(x)=P(X<x)=1-\left({\frac {x_{m}}{x}}\right)^{k},\;\forall x\geq x_{m}} ,
где xm,k>0{\displaystyle x_{m},k>0}. Тогда говорят, что {\displaystyle X}X имеет распределение Парето с параметрами {\displaystyle x_{m}}xm и {\displaystyle k}k. Плотность распределения Парето имеет вид:
Моменты случайной величины, имеющей распределение Парето, задаются формулой:
откуда в частности:
Что означает к=1? К=1 нет в формуле, не понял вашего вопроса Прочитайте не в Википедии значение всех коэффициентов в этом распределении!
|
Графики функции для разных параметров распределения=? ниже
|
|
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!