Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

Show Gist options
  • Save anonymous/81e32f8c1119607f6e94d32ea358f685 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save anonymous/81e32f8c1119607f6e94d32ea358f685 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Способы задания случайной величины

Способы задания случайной величины


Способы задания случайной величины



04. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
Лекция 1_06: Теория вероятностей. Случайные величины
Способы задания непрерывной случайной величины


























Случайная величина называется непрерывной, если она принимает все значения некоторого интервала конечного или бесконечного. Непрерывная случайная величина может быть задана следующими способами:. Непрерывная случайная величина задается таблично в виде закона распределения, который представляет из себя таблицу, в первой строке которой перечислены интервальные изменения случайной величины, а во второй строке соответствующие вероятности или частости. От непрерывной случайной величины можно перейти к дискретной, заменив интервал изменения непрерывной случайной величины серединой каждого интервала. Если распределение случайной величины дано по частотам или частостям, то такое распределение называется вариационным рядом. Значения величины х называют вариантами, частоты - весами, а общее число рассматриваемых объектов - объемом совокупности. Непрерывную случайную величину можно изобразить графически - гистограммой. Для непрерывной случайной величины можно построить и полигон, взяв середины интервалов. Непрерывную случайную величину можно задать еще с помощью функции. Функцией распределения интегральной функцией распределения называется вероятность того, что случайная величина Х примет значения в результате испытания меньше, чем х. Для непрерывной случайной величины. Построим функцию распределения случайной величины Х, закон распределения которой представлен таблицей:. Для дискретной случайной величины график функции распределения представляет собой разрывную ступенчатую линию. Когда переменная х проходит через какое-нибудь из возможных значений случайной величины, значение функции распределения меняется скачкообразно, то есть функция имеет скачок в тех точках, в которых случайная величина принимает конкретное значение согласно закону распределения, причем величина скачка равна вероятности этого значения. Сумма величин всех скачков функции распределения равна 1. Основные понятия теории вероятностей. Закон больших чисел и предельные теоремы. У нас самая большая информационная база в рунете, поэтому Вы всегда можете найти походите запросы. Цель автоматизации офиса - повышение эффективности управления предприятием и обеспечение согласованности и бесперебойности работы всех офисных служб. УИС - уголовно-исполнительная система. Общая характеристика управления в уголовно-исполнительной системе. Типы организационных структур управления. Функции управления в уголовно-исполнительной системе. Тews reports and newspaper announcements. The core element in the print media output is a news report. Newspaper announcements inform the reader about local events. Способы задания непрерывной случайной величины. Непрерывная случайная величина может быть задана следующими способами: Непрерывную случайную величину можно задать еще с помощью функции - функции распределения вероятностей случайной величины. Свойства функции дают представления о графике этой функции: У нас самая большая информационная база в рунете, поэтому Вы всегда можете найти походите запросы Искать ещё по теме Эта тема принадлежит разделу: Теория вероятностей Конспект Лекций. К данному материалу относятся разделы: Элементы комбинаторики Предмет теории вероятностей Основные понятия теории вероятностей. Пространство элементарных событий Классификация случайных событий. Множество всех исходов данного Классическое определение вероятности Относительная частота частость события Статистическая вероятность события Геометрическое определение вероятности Алгебра событий Понятие условной вероятности Теорема умножения двух зависимых событий Теорема умножения для независимых событий Теорема сложения вероятностей несовместных событий Теорема сложения для совместных событий Вероятность появления только одного события Формула полной вероятности. Формула Байеса Повторные независимые испытания. Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в заданный интервал. Правило трех сигм Распределения, связанные с нормальным распределением Неравенство Чебышева Теорема Чебышева - Маркова Теорема Бернулли Центральная предельная теорема Ляпунова. Имитациолнное моделирование Основы управления в уголовно-исполнительной системе Курс лекций. Урегулирование конфликта The main features of news reports and newspaper announcements Тews reports and newspaper announcements. Блоги Facebook LinkedIn Новости Twitter.


Способы задания случайных величин


Случайная величина считается заданной, если известно распределение ее вероятностей в форме конкретного закона, под которым обычно понимают всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайных величин Xi и соответствующими им вероятностями Р i. Известны три формы представления подобного закона. Таблично-графическая — в виде ряда распределения и соответствующего ему многоугольника, пример которых приведен на рис. Как ясно из представленного выше материала, данный способ задания случайной величины является, пожалуй, наиболее простым и довольно наглядным. Данную функцию также называют интегральным законом распределения, который является самой универсальной характеристикой случайной величины, так как существует для двух ее типов — дискретной и непрерывной. Кроме того что иллюстрируется с помощью рис. Плотность распределения вероятностей определяется как первая производная если существует от функции распределения случайной величины:. Эту плотность также называют дифференциальным законом распределения, а величину — элементом вероятности. Ее связь с Р х и F x имеет такой вид:. Данный способ задания случайной величины обладает и другими важными для практики свойствами часть из которых наглядно подтверждается рис. Помимо приведенных способов представления случайной величины в виде закона большое распространение получили более сжатые формы выражения особенностей ее распределения с помощью числовых характеристик. Большинство из них характеризуют положение случайной величины на оси, указывая там некоторое средне-ориентировочное значение, вокруг которого группируются все ее возможные значения. При этом самым важным таким параметром является математическое ожидание, рассчитываемое по формулам. Второй полезной числовой характеристикой служит дисперсия случайной величины, выражение которой для каждого из ее двух типов имеет следующий вид:. Оба этих параметра имеют графическую интерпретацию см. По этим причинам данные числовые характеристики также называют моментами распределения случайной величины: Кроме второго центрального момента некоторые статистические распределения например, нормальное могут иметь центральные моменты более высоких порядков, например третьего и четвертого порядка, которые соответственно называются асимметрией и эксцессом, то есть указывают на скошенность формы f х относительно тх и ее крутость островершинность. Конкретные способы оценки большинства перечисленных параметров будут даны в следующем параграфе, а иллюстрации их практического применения — во всех остальных главах данной книги. Главная Менеджмент Управление рисками, системный анализ и моделирование. Способы задания случайных величин Случайная величина считается заданной, если известно распределение ее вероятностей в форме конкретного закона, под которым обычно понимают всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайных величин Xi и соответствующими им вероятностями Р i. Пример ряда а и многоугольника 6 распределения 2 Функция распределения F x — функция, представленная аналитически или графически и равная вероятности того, что случайная величина X меньше или равна ее значению х: Плотность распределения вероятностей определяется как первая производная если существует от функции распределения случайной величины: Ее связь с Р х и F x имеет такой вид: Графики функции а и плотности 6 распределения а плотность вероятности всегда является неотрицательной функцией: При этом самым важным таким параметром является математическое ожидание, рассчитываемое по формулам 2. Второй полезной числовой характеристикой служит дисперсия случайной величины, выражение которой для каждого из ее двух типов имеет следующий вид:


Лайфхаки как стать красивой
Фз закон об исполнительном производстве
Киев олимпийский карта
Санлайт череповец каталог
Сонник толкование снов зубы шатаются
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment