UkrReferat.com
найбільша колекція україномовних рефератів

Всього в базі: 75843
останнє поновлення: 2016-12-04
за 7 днів додано 10

Реферати на українській
Реферати на російській
Українські підручники

$ Робота на замовлення
Реклама на сайті
Зворотній зв'язок

 

ПОШУК:   

реферати, курсові, дипломні:

Українські рефератиРусские рефератыКниги
НазваШпаргалка
АвторPetya
РозділМатематика, алгебра, геометрія, статистика
ФорматWord Doc
Тип документуРеферат
Продивилось7532
Скачало604
Опис
ЗАКАЧКА
Замовити оригінальну роботу

абсолютний момент порядку k, то існують усі

моменти нижчих порядків.

 

 

— це таке її значення, імовірність якого найбільша.

 

Модою неперервного розподілу є значення випадкової величини, за якого

щільність розподілу має максимум.

 

 

 

вимірів.

 

Розглядають системи дискретних випадкових величин, неперервних

випадкових величин, а також системи, до яких входять як дискретні, так і

неперервні випадкові величини. Закони розподілу систем випадкових

величин задаються різними способами. Так, закон розподілу системи двох

дискретних випадкових величин можна задати таблицею:

 

 

 

 

 

 

 

 

Для незалежних випадкових величин кореляційний момент дорівнює нулю.

 

r((1, або -1(rxy(1.Отже якщо випадкові величини Х таУ є незалежними ,

то Кху =0 і rxy=0. Якщо кореляційний момент (коефіцієнт кореляції)

дорівнює нулю, то величини називаються некорельованими.

 

обмежений згори і праворуч

 

 

Функція розподілу має такі властивості:

 

 

— неспадна функція х і y;

 

 

 

 

які входять до системи.

 

За допомогою функції розподілу можна подати ймовірність потрапляння

випадкової точки у прямокутник, сторони якого паралельні осям координат:

 

 

 

має такі властивості:

 

 

 

у довільну область D подається формулою:

 

 

Функція розподілу системи двох випадкових величин виражається через

щільність розподілу:

 

 

Скориставшись властивостями функції розподілу системи неперервних

величин, можна знайти щільності розподілу величин, які входять до цієї

системи:

 

 

 

і кореляційною матрицею:

 

 

, дістанемо матрицю, складену з коефіцієнтів кореляції:

 

 

 

20.Нехай закон дискретной випадкової величини Х задано таблицею:

 

Х=хі х1 х2 х3 ... хк

 

Р(Х=хі)=рі р1 р2 р3 .. рк

 

Тоді закон розподілу випадкової величини У=((х) матиме такий вигляд:

 

У=((хі) ((х1) ((х2) ((х3) ................... ((хк)

 

Р(У=((хі)=рі р1 р2 р3 .................... рк

 

Де кожне можливе значення У дістають,виконуючи ті операції,які вказані в

невипадковій функції,умовно позначеній (.

 

Числові властивості:

 

 

 

 

 

23. Означення дискретної випадкової величини

 

яку задано на просторі елементарних подій, називається випадковою

величиною. Якщо простір ( дискретний, то випадкова величина дискретна.

Неперервному простору елементарних подій відповідає неперервна випадкова

величина.

 

b

 

d

 

њ

 

І

 

в

 

д

 

x

 

Њ

 

Ћ

 

Ь

 

р

 

ш

 

ш

 

j

 

j

 

F

 

j

 

j›

 

j

 

 

Співвідношення між значеннями випадкової величини і їхніми ймовірностями

називається законом розподілу випадкової величини.

 

Для дискретних випадкових величин закони розподілу можуть задаватися

множиною значень, що їх набуває випадкова величина, і ймовірностями цих

значень.

 

 

 

 

24. Біноміальний закон розподілу

 

 

Закон розподілу Пуассона

 

 

 

 

25. Числові характеристики розподілу Біноміального закону розподілу:

 

m = 0,1,2, …, n. Закон справджується для схеми незалежних повторних

випробувань, у кожному з яких подія А настає з імовірністю р. Частота

настання події А має біноміальний закон розподілу. Числові

характеристики розподілу:

 

 

Пуасонівський закон: M(X)=a=np; D(X)=a; P(X)=a.

-----> Page:

[0] [1] 2 [3] [4] [5]

ЗАМОВИТИ ОРИГІНАЛЬНУ РОБОТУ