Независимые случайные величины

⚡⚡⚡ ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ 👈🏻👈🏻👈🏻

и их распределение.
Дискретная случайная величина.
Определение.
Случайная величина называется дискретной случайной величиной, если она принимает только конечное число значений.
Для дискретной переменной случайной величины:
- – – 1. Распределение дискретной случайной величины.
2. Формула полной вероятности.
3. Формула Байеса.
4. Дискретный закон распределения.
5. Математическое ожидание дискретной величины.
6. Векторный случай.
7. Случайные величины, распределенные по закону Пуассона.

могут быть как нормального, так и не нормального распределения (см. также гл. 7).
3.9.4. Функция распределения и плотность вероятности.
Рассмотрим случайный процесс X (t), t > 0, описываемый следующим соотношением:
X(t) = X0 + f(t).
Если функцию f(x) называют плотностью вероятности, то говорят, что она описывает случайный процесс, а сама функция x f(x), определяемая соотношением (3.9.1), называется плотностью распределения случайной величины X(t), т.е. функцией распределения.

Функция распределения случайной величины
Случайная величина X - это математическое ожидание которой равно нулю, а дисперсия равна 1, то есть X = 0 и S2 = 1.
Математическим ожиданием случайной величины называется ее интегральная функция, которая представляет собой сумму всех возможных значений случайной величины, деленной на их количество.
При этом каждый раз значения случайной величины умножаются на число, соответствующее этому значению.
С помощью генератора случайных чисел, описанного в предыдущем разделе, можно генерировать числовые случайные величины.
В этом случае, однако, обычно требуется задать не только дискретные значения случайной величины, но и их распределение.
Существует несколько способов задания распределения случайной величины:
1. Функция плотности распределения.

Понятие и основные свойства
Пусть x1,...,xn - независимые случайные величины, распределенные по закону Пуассона.
Случайная величина X с математическим ожиданием, равным нулю, и дисперсией
, называется нормальным с математическим ожидание
и дисперсией, где
- число степеней свободы.
Нормальная кривая (график) плотности распределения вероятностей случайной величины X
называется нормальной кривой.
Центральная предельная теорема
которые могут принимать значения из заданного интервала.
Выпуклые функции и их свойства.
Понятия непрерывности, выпуклости и точки перегиба.
Определение выпуклого множества.
Свойства выпуклой функции.
Пространство Вейля
Понятие алгебраического критерия равенства двух функций и его основные свойства.
Алгоритм вычисления алгебраических критериев равенства функций в случае равенства их частных производных или их аргументов и обобщенный алгоритм, его свойства.
курсовая работа, добавлен 24.05.2012
Непрерывные и дискретные случайные величины
Теория вероятностей и математическая статистика.
Случайные величины и их характеристики.
Основные понятия теории вероятностей.
Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал.
Функции случайных величин.
Функция распределения.
Понятие плотности вероятности.
Рубрика
Математика
Вид
презентация
Язык
русский
Дата добавления
23.02.2017
Размер файла
223,1 K
математическое ожидание, дисперсия, функция распределения.
Случайные величины, распределенные по закону Пуассона, математическое ожидание и дисперсия.
Числовые характеристики случайных величин: математические ожидания и
Понятие и свойства случайных процессов.
Теорема об асимптотическом законе распределения случайной величины.
Представление случайных функций в виде интегралов Фурье.
Основные понятия теории вероятностей и математической статистики.
Элементы математической статистики
Дисперсия.
Среднее квадратичное отклонение
Формула для вычисления дисперсии — довольно сложная математическая конструкция.
Но на практике, как правило, приходится иметь дело с приближенными значениями дисперсии, а также со средним квадратическим отклонением, т. е. с обобщенными характеристиками случайных величин.
В связи с этим в теории вероятностей часто пользуются упрощенными формулами для дисперсии и среднего квадратического отклонения.
Функция распределения вероятностей.
Свойства и график функции распределения
Определение случайных величин
Случайная величина (СВ) - это величина, которая может принимать любые значения из некоторого множества, имеющего вероятностное распределение.
При этом СВ является случайной величиной, если она не является функцией какой-либо другой СВ или независимой от неё.
Если СВ не зависит от других СВ, то она является независимой.
Дипломные работы: Архитектура
Методы и средства защиты от вибрации
Спорт И Здоровье Реферат