
- •Введение
- •Часть 1. Элементы теории вероятностей
- •§ 1. Случайная величина. Задание законов ее распределения
- •§ 2. Числовые характеристики случайной величины
- •§ 3. Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин
- •Равномерное распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •2. Биномиальное распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •3. Закон распределения Пуассона
- •4. Гипергеометрическое распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •5. Геометрическое распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •§ 4. Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин
- •1. Равномерное распределение вероятностей непрерывной случайной величины
- •2. Экспоненциальное (показательное) распределение вероятностей непрерывной случайной величины
- •3. Нормальное распределение вероятностей непрерывной случайной величины
- •4. Распределения, связанные с нормальным распределением
- •5. Распределение Вейбулла
- •§ 5. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального. Асимметрия и эксцесс
- •Часть 2. Элементы математической статистики
- •§ 1. Выборка и ее распределение
- •§ 2. Статистические оценки
- •1. Несмещенные, эффективные и
- •3. Другие характеристики вариационного ряда.
- •4. Эмпирические моменты
- •5. Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения
- •6. Число степеней свободы
- •7. Точечная и интервальная оценки
- •8. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известном и в случае неизвестного
- •9. Доверительный интервал для оценки среднего
- •§ 3. Проверка статистических гипотез
- •§ 4. Проверка гипотезы о распределении генеральной совокупности. Критерий Пирсона. Критерий Колмогорова
- •Часть 3. Примеры анализа экспериментальных данных
- •§ 1. Общие положения
- •§ 2. Составление вариационного ряда. Графическое представление результата. Нахождение среднего значения и дисперсии
- •§ 3. Проверка гипотезы о распределении Вейбулла
- •І. Применение критерия Пирсона
- •Іі. Применение критерия Колмогорова
- •§ 4. Проверка гипотезы о показательном распределении случайной величины
- •І. Применение критерия Пирсона
- •Іі. Применение критерия Колмогорова
- •§ 5. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины
- •І. Применение критерия Пирсона
- •Іі. Применение критерия Колмогорова
- •§ 6. Замечания
- •§ 7. Применение вычислительной техники
- •Задания и варианты данных для лабораторной работы
- •Часть 4. Применение элементов математической статистики
- •§ 1. Применение элементов математической статистики для оценки надежности машин
- •§ 2. Применение элементов математической статистики при обосновании параметров зерноочистительной машины
- •Заключение
- •Приложения
- •Значения коэффициентов вариации для различных законов распределения
- •Критерий Колмогорова
- •Значения коэффициентов распределения Вейбулла
- •Значения чисел в зависимости от
- •Отклонения
- •Библиографический список
- •§4. Законы распределения вероятностей непрерывных
§ 3. Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин
Равномерное распределение вероятностей дискретной случайной величины
Дискретная
случайная величина, принимающая
значений, распределена равномерно,
если вероятность того, что
примет
определенное значение
выражается формулой
.
Например, равномерному закону распределения подчиняется случайная величина, означающая число появлений герба при одном подбрасывании монеты
2. Биномиальное распределение вероятностей дискретной случайной величины
Биномиальным
распределением является
распределение вероятностей появления
числа событий в
независимых испытаниях, в каждом из
которых вероятность появления события
постоянна и равна
.
Вероятность возможного числа появления
события вычисляется по формуле Бернулли
,
где
Постоянные
и
,
входящие в это выражение, являются
параметрами биномиального закона.
Биномиальное
распределение описывает распределение
вероятностей только дискретных случайных
величин. Возможными значениями случайной
величины
являются
.
Биномиальному распределению подчиняется,
например, число бракованных изделий в
выборках из неограниченной партии
продукции.
Биномиальное распределение может быть задано в виде таблицы:
Таблица 1
|
0 |
1 |
2 |
… |
|
|
|
|
|
… |
|
и в виде функции распределения
Если
случайная величина
имеет биномиальное распределение, то
Особенностью
биномиальных распределений является
то, что вероятность
сначала возрастает при увеличении
и достигает наибольшего значения при
некотором наивероятнейшем значении
,
которое можно определить из неравенства
.
Значение
является модой биномиального закона.
Если имеются два наивероятнейших
значения, то распределение является
бимодальным. Отметим, что для любого
биномиального распределения расстояние
между математическим ожиданием и модой
не превосходит единицы. Если
-
целое число, то математическое ожидание
и мода совпадают. После достижения
наивероятнейшего значения
вероятность
начинает убывать. Распределение, вообще,
ассиметрично, за исключением случая,
когда
.
3. Закон распределения Пуассона
Дискретная
случайная величина распределена по
закону Пуассона,
если вероятность того, что
примет
определенное значение
выражается формулой
Закон
Пуассона описывает число событий
,
происходящих за одинаковые промежутки
времени при условии, что события
происходят независимо друг от друга с
постоянной средней интенсивностью. При
этом число испытаний
велико, а вероятность появления события
в каждом испытании
мала. Поэтому закон Пуассона называется
еще законом
распределения редких явлений.
Параметром распределения Пуассона
является величина
,
характеризующая интенсивность появления
событий в
испытаниях (
).
Этим распределением хорошо описывается число требований на выплату страховых сумм за год; число вызовов, поступивших на телефонную станцию за определенное время суток; число запасных частей на сезон.
Закон распределения Пуассона может быть задан в виде ряда:
Таблица 2
|
0 |
1 |
2 |
… |
|
… |
|
|
|
|
… |
|
… |
Если случайная
величина
имеет распределение Пуассона, то