Читайте также: |
|
Случайной величиной наз-ся функция которая задана на множестве элементарных исходов или в пространстве элементарных событий.
x,y,z - элементарный исход множество достоверных событий.
x=f (w) w-
Различают дискретные и непрерывные случайные величины (курс валют, количество студентов на парах)
Случайная величинаназ-ся дискретной если ее возможныe значения изолированы друг от друга и образуют конечное или бесконечное множество, которое является всегда счетным.
Случайная величинаназ-ся непрерывной если ее возможные значения не непрерывно заполняют некоторый интервал на оси.
Закон распределения случайной величины дает исчерпывающую характеристику.
Законом распределения случайных величин наз-ся всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующим им вероятностями.
Закон распределения ДСВ можно задать на основе ряда распределения и функции распределения.
Ряд распределения - Это таблица, состоящая из 2ух строк, в 1ой из которых указаны возможные значения случайной величины, во 2ой соответствующие им вероятности.
xi | X1 | X2 | ... | Xn | ... |
pi | P1 | P2 | ... | Pn | ... |
Pi - вероятность того, что случайна величина X=Xi
pi=p(x=xi), i=1,2...
Событие X=xi; i=1,2... образуют полную группу событий
Графическое изображение ряда распределения - многоугольник распределения
Функция распределения СВ - это вероятность того, что СВ x принимает значение меньше текущей величины x
F(x)=P(X<x)
1. F(x) - неубывающая функция
2.F(-
3.F(+
Функция распределения СВ является ступенчатой.
При чем величина i-той ступеньки равна p(X=xi) вероятности того, что X=i-тому значению.
Функция распределения непрерывна слева.
21. Точные законы распределения. Распределение («хи-квадрат»)
Пусть мы имеем n независимых сл.величин , , …, , каждая из которых распределена по закону Гаусса. Сформируем сл.величину по след.правилу: =
Величина также является случайной и непрерывной. Аналитическое выражение функции плотности распределения сл.величины имеет вид
f( ) =
Распределение имеет только один «точный» параметр n – число степеней свободы.
При n >= 30 распределение практически совпадает с нормальным ЗР таким, что сл.величина имеет норм.распределение с параметрами M(X)= и D(X)=1. Исходя из особенностей практического применения инф-ии по данному закону в таблицах в виде квантилей , соответствующих различным степеням свободы n и уровням значимости α. Сфера применения -мат.стат.
22. Точные законы распределения.Распределение Стьюдента.
Пусть мы имеем сл.величину V, распределенную по закону с n степенями свободы. Так же задана сл.величина Z, распределенная по закону Гаусса. Сл.величины V и Z независимы. Новая сл.величина Т создается по формуле Т= . Получившийся в результате ЗР величины Т получил название распр-е Стьюдента. Функция плотности этого распр-я имеет вид:
Параметр n обозначает число степеней свободы. Графики функций расп-я Стьюдента для различных степеней свободы
C увеличением n кривая расп-я Стьюдента приближается к кривой расп-я Гаусса. При n >=30 практически происходит их полное слияние. Таблич.инф-ия по закону Стьюдента представлена в виде квантилей для различных степеней свободы n и разных уровней значимости α. Основная сфера применения – мат.стат.
Дата добавления: 2015-12-07; просмотров: 56 | Нарушение авторских прав