Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология 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 |
Сформулювати основні властивості математичного сподівання і дисперсії.Содержание книги
Поиск на нашем сайте
Математичне сподівання постійної величини дорівнює самій постійній М(С) = С. Постійний множник можна виносити за знак математичного сподівання М(СХ)=С*М(Х). Математичне сподівання добутку декількох взаємно незалежних дискретних випадкових величин дорівнює добутку їх математичних сподівань, тобто М(Х1*Х2*…*Хn) = М(Х1)*М(Х2)*…*М(Хn). Математичне сподівання суми випадкових величин дорівнює сумі їх математичних сподівань, тобто М(Х1+Х2+…+Хn) = М(Х1)+М(Х2)+…+М(Хn) Основні властивості дисперсії. 1)Дисперсія будь-якої ДВВ Х невід’ємна Дійсно, (Х – М(Х))2 невід’ємна, тому згідно означення математичного сподівання та властивостей pk, k =1,2, …, n, D(X) також невід’ємна. 2)Дисперсія постійної величини С дорівнює нулеві D(X) = 0 Дійсно, якщо Х=С, то М(С)= С, тому С – М(С) = 0 3)Постійний множник С можна виносити за знак дисперсії, при цьому постійний множник треба піднести у квадрат D(СX) = С2 D(X). Дійсно, СХ – М(СХ) = С (Х – М(Х)), тому (СХ – М(СХ))2 = С2 (Х – М(Х))2. Постійний множник С2 можна виносити за знак математичного сподівання, тому з формули D(X) = М((Х – М(Х))2) випливає потрібна рівність D(СX) = С2 D(X). 4) Дисперсія ДВВ Х дорівнює різниці між математичним сподіванням квадрата випадкової величини Х та квадрата її математичного сподівання D(X) = М(Х2) – (М(Х))2. Дійсно, D(X) = М((Х – М(Х))2) = М(Х2 – 2ХМ(Х) + М2(Х)) = М(Х2) – 2М2(Х) + М2(Х) = М(Х2) - М2(Х). 5) дисперсія алгебраїчної суми ДВВ Х та Y дорівнює сумі їх дисперсій .
2.7.Записати основні закони розподілу д.в.в.: а) біноміальний; б)Пуассона; в)геометричний. Пояснити зміст позначень. Навести приклади д.в.в., розподілених за цими законами. 1. Біноміальний 2.Пуассона 3.Геометричний . 4. Гіпергеометричний Біноміальний закон розподілу. Йм-ті в цьому законі визначаються за формулою P(X=m)=Cmnpm(1-p)n-m, m=0,1,2,…,n. Закон справджується для схеми незалежних повторних випробувань, у кожному з яких подія А настає з йм-тю р. Частота настання події А має біноміальний закон розподілу. Числові х-ки закону: MX=np; DX=np(1-p). Випадкова величина X називається розподіленою за законом Пуассона (або, що те саме, має пуассонівський розподіл) з параметром λ, якщо для неї виконується рівність: Пуассонівський розподіл справедливий для подій, які мають малу ймовірність чи трапляються нечасто. Ним, наприклад, можна описати ймовірність того, що футболіст заб'є гол у конкретному матчі. Іноді футболіст забиває один гол, рідше два, ще рідше робить хет-трик, Пеле одного разу забив вісім. Найчастіше футболіст не забиває жодного. Ймовірність забити k голів за гру визначається параметром λ, що є середньою кількістю голів, які забиває футболіст. Якщо λ велике число, то ймовірність має досягати максимуму при якомусь k. В такому випадку мова йде радше про баскетболіста, який може набирати, наприклад, 22 очка за гру в середньому. Тоді ймовірність набрати 2 очка буде малою. Ймовірність набрати 42 очка теж буде малою, а максимум ймовірності буде в районі саме 22 очок. Геометричний закон розподілу Р(Х=m)=pq, m=1,2,3… Геометр закон розп має частота настання події у схемі незалежних повторних випробувань, якщо вони проводяться до першого настання події. У ф-лі: р– йм-сть настання події в кожному випробу-ванні. Геометричний закон розподілу застосовуєть-ся у задачах статистичного контролю якості і теорії надійності. Числові х-ки: MX=1/p; DX=(1-p)/p2. 2.8.Записати основні закони розподілу н.в.в.: а) рівномірний; б) показниковий; в) нормальний. Пояснити зміст позначень. Навести приклади д.в.в., розподілених за цими законами. 1.Рівномірний. Величина Х розподілена рівномірно у проміжку (a,b), якщо усі її можливі значення належать цьому проміжку і щільність її імовірностей у цьому проміжку постійна, тобто
При х (a,b), При х (a,b). Величина визначається умовою нормування Р(а< X<b) = C(a - b) = 1 Імовірність влучення Х в інтервал (х1, х2) дорівнює відношенню довжини цього інтервалу до довжини усього проміжку (a,b). Цей розподіл задовольняють, наприклад, похибки округлення різноманітних розрахунків. 2. Нормальний. Випадкову величину Х називають розподіленою нормально, якщо щільність її імовірностей має вигляд , де а та σ – параметри розподілу. Графік цієї функції називається нормальною кривою або кривою Гаусса. При а=0 та Ϭ=1 нормальну криву називають нормованою Тобто це функція Лапласа яка табульована. Заміна змінної з використанням інтеграла Пуассона. а)Ймовірність того, що Х прийме значення, яке належить інтервалу (α,β): -функція Лапласа. 3. Показниковий. Випадкову величину Х називають розподіленою за показниковим законом, якщо щільність її імовірностей має вигляд при х 0;
при х<0, де λ>0 – параметр. Показниковому розподілу задовольняють: час телефонної розмови, чс ремонту техніки, час безвідмовної роботи комп’ютера. Якщо НВВ Х розподілена за показниковим законом, то вона має математичне сподівання та середнє квадратичне відхилення рівні. Показниковим (експоненціальним) назив розподіл ймовірностей неперервної випадкової величини Х, яка описується функцією щільності , λ – постійна додатня величина. Функція розподілу показникового закону Ймовірність попадання в інтервал (а, в): Властивості ф-ції розподілу:1) ; 2) ; 3) ; 4) Ф-ція розподілу F(X) є неспадною ф-цією ; 5) Властивості ф-ції щільності розподілу: 1) ; 2) ; 3) ; 4)
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-21; просмотров: 284; 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 - 13.58.245.158 (0.007 с.) |