Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...
Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...
Топ:
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов...
Процедура выполнения команд. Рабочий цикл процессора: Функционирование процессора в основном состоит из повторяющихся рабочих циклов, каждый из которых соответствует...
Устройство и оснащение процедурного кабинета: Решающая роль в обеспечении правильного лечения пациентов отводится процедурной медсестре...
Интересное:
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Лечение прогрессирующих форм рака: Одним из наиболее важных достижений экспериментальной химиотерапии опухолей, начатой в 60-х и реализованной в 70-х годах, является...
Дисциплины:
2017-06-19 | 451 |
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
|
|
Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...
Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...
© 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!