![]() Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву ![]() Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Типовые законы распределения. индикатор случайного события. геометрическое распределение.равномерное распределение.
Дискретная СВ Х имеет геометрическое распределение, если она принимает значения 0, 1, …, ∞ с вероятностями где p – параметр распределения (0 ≤ p ≤ 1), q = 1 – p. Числовые характеристики геометрического распределения: Дискретная СВ X имеет биномиальное распределение, если она принимает значения 0, 1, …, n со следующими вероятностями: где n, p – параметры распределения (0 ≤ p ≤1), q=1 – p. Числовые характеристики биномиального распределения: Дискретная СВ Х имеет распределение Пуассона, если она принимает значения 0, 1, …, ∞ со следующими вероятностями: где a – параметр распределения (a > 0). Индикатор случайного события (случайная величина Бернулли) - это случайная величина, заданная таблицей:
Пусть ( Рассмотрим случайную величину: Геометри́ческое распределе́ние в теории вероятностей — распределение дискретнойслучайной величины равной количеству испытаний случайного эксперимента до наблюдения первого «успеха». Пусть Построим случайную величину Функция вероятности случайной величины Производящая функция моментов геометрического распределения имеет вид:
откуда
Непрерывное равномерное распределение— в теории вероятностей распределение, характеризующееся тем, что вероятность любого интервала зависит только от его длины. Равномерное распределение полезно при описании переменных, у которых каждое значение равновероятно, иными словами, значения переменной равномерно распределены в некоторой области. Определение Говорят, что случайная величина имеет непрерывное равномерное распределение на отрезке [a,b], где Пишут: X ~ U (a,b) или Иногда значения плотности в граничных точках x = a и x = b меняют на другие, например 0 или
Если L(ξ) = U(a,b), то Равномерное распределение U (a,b) описывает процесс «выбора точки наудачу» в интервале [a,b]. Так, если [a,b] – интервал между последовательными отправлениями автобуса от остановки, то время ожидания пассажира, не знающего расписания и пришедшего на остановку, есть случайная величина с распределением U (0,1). Распределение U (0,1) играет особую роль в методах моделирования с помощью компьютеров случайных величин с заранее заданными распределениями. Такие методы широко используют для приближенных вычислений интегралов, решений дифференциальных и интегральных уравнений и т.д. Пример (Гипотеза случайности). В некоторых случаях априори предполагается (постулируется), что исходные данные представляют собой случайную выборку из некоторого распределения, т.е. компоненты вектора данных X=(
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-21; просмотров: 717; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.144.6.98 (0.01 с.) |