Моменты распределений дискретных случайных величин.

⚡⚡⚡ ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ 👈🏻👈🏻👈🏻

Определение и свойства плотности распределения.
Исследование нормального распределения с помощью графического представления.
Основные методы нахождения математических ожиданий и дисперсий случайных величин
Решение задачи о среднем квадратическом отклонении математического ожидания случайной величины.
Свойства математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения.
Построение характеристического и экстремального уравнений распределения.
контрольная работа, добавлен 23.09.2015
Понятие о функции распределения.
Плотность распределения вероятностей.
Условные вероятности.
Центральная предельная теорема.
Основные понятия и определения теории вероятностей, статистической и математической
Основы теории вероятностей и математической статистики.
Случайные события и их классификация.
Вероятность события.
Независимые события.
Теорема сложения вероятностей несовместных событий.
Элементарные и предельные теоремы теории вероятностей.
презентация, добавлен 13.01.2015
Выборочные функции распределения, их свойства.
Дисперсия случайной величины.
Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение.
Понятие о законе больших чисел и центральной предельной теореме
Построение статистических распределений, эмпирических функций распределения и характеристик случайных величин: математического ожидания, дисперсии, функции распределения.
Расчет оценок параметров распределения.
Выбор статистической гипотезы и оценка ее надежности.
Функция распределения F(x) и ее свойства.
Понятие о плотности вероятности.
Вероятность попадания точки в область.
Нормальное распределение, его свойства и применение.
Распределения Пирсона и Вейбулла
Определение плотности нормального распределения.
Вычисление интеграла функции распределения и площади под кривой распределения.
Решение задачи о вероятности попадания случайной величины в заданный интервал.
Использование функции плотности распределения.
контрольная работа, добавлен 26.04.2015
По результатам экспериментальных данных, можно построить график зависимости случайной величины от времени.
Это и есть так называемая кривая распределения.
Для построения кривой распределения можно использовать графическую информацию, полученную в результате исследования выборки.
Если полученная кривая не имеет четко выраженной формы, то это значит, что она не является случайной величиной, т.е. не является непрерывной, а это означает, что в данной выборке нет ни одной случайной величины.
Распределение вероятностей, основные свойства.
Теорема сложения вероятностей и ее следствия.
Определение вероятности суммы двух событий.
Правило умножения вероятностей.
Числовые характеристики дискретной случайной величины
Анализ вероятности событий и определение их частоты.
Изучение распределения вероятностей дискретной и непрерывной случайной величины.
Вычисление интегральной функции распределения.
Исследование математической модели случайных процессов.
Формулы Пуассона.
Функция распределения случайной величины.
Нормальное распределение.
Определение математического ожидания и дисперсии.
Закон распределения вероятностей.
Свойства функции распределения.
Рубрика
Математика
Предмет
Математический анализ
Вид
лекция
Язык
русский
Прислал(а)
incognito
Дата добавления
06.01.2013
Размер файла
750,9 K
Описательная статистика – распределение выборки, функции и плотности распределения случайных величин.
Числовые характеристики выборки.
Вероятность появления события А в каждом из m независимых испытаний.
Доверительный интервал для математического ожидания и дисперсии.
Расчет среднего квадратического отклонения, коэффициента асимметрии и эксцесса
Понятие и виды распределения вероятностей случайной величины.
Закон распределения и его характеристики (математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратическое отклонение).
Определение вероятности наступления события при данном распределении.
лекция, добавлен 24.01.2014
Теорема о средней арифметической для независимых случайных величин
Для дискретных распределений с независимыми случайными величинами существует закон распределения, который выражает вероятность того, что случайная величина примет значение, не превышающее некоторого заданного значения.
В общем случае закон распределения случайной величины задается в виде некоторой функции или распределения.
Например, для нормального распределения (см. § 1.7) закон распределения записывается в виде
Теорема Котельникова.
Основные свойства плотности вероятности.
Функция распределения случайной величины.
Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал.
Распределение вероятностей
Определение плотности распределения вероятностей.
Вычисление вероятности попадания случайной величины X в интервал от a до b. Вычисление площади под кривой распределения.
Определение параметров нормального распределения и их характеристика.
реферат, добавлен 23.04.2014
Гелиоэнергетика: сущность и особенности
Лесные И Торфяные Пожары Реферат
Рефлексивное самосознание