
- •1) Операции над событиями (Алгебра событий).
- •2) Классическое определение вероятности события.
- •4) Действия над вероятностями
- •5) Независимые однородные испытания
- •1) Определение случайной величины.
- •2.Функция распределения случайной величин.
- •3. Плотность распределения св непрерывного типа
- •4.Числовые характеристики случайных величин.
- •5. Моменты распределения случайных величин
- •6. Типичные распределения св дискретного типа, используемые в радиотехнике и связи.
- •7. Типичные распределения непрерывного типа, используемые в радиотехнике и связи.
- •1.Функция распределения системы двух случайных величин (совместная функция распределения).
- •2. Системы двух свдт. Матрица распределения. Условная вероятность.
- •1.Что такое статистика.
- •2.Основные термины.
- •3.Эмпирическая функция распределения.
- •4.Характеристики вариационного ряда.
6. Типичные распределения св дискретного типа, используемые в радиотехнике и связи.
6.1Вырожденное распределение р(ξ=а)=1 математическое ожидание дисперсия 6.2 Гипергеометрическое распределение
6.3 Геометрическое распределение:
ξ |
1 |
2 |
… |
n |
p |
q·p |
q2·p |
… |
qn·p |
ξ |
0 |
1 |
… |
n |
p |
|
|
… |
|
М(ξ) = n·p D(ξ) = n·p·q
6.5 Распределение Пуассона:
Простейший поток
Распределение Пуассона имеет вид:
ξ |
0 |
1 |
… |
k |
|
|
|
|
|
p |
|
|
… |
|
М(ξ)
= λ
D(ξ) = λ ,т.е. вероятностный смысл λ – математическое ожидание и дисперсия.
7. Типичные распределения непрерывного типа, используемые в радиотехнике и связи.
7.1РАВНОМЕРНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
П
лотность
равномерного распределения:
0, если x<=a, x>=b
f(x)=
,
если x
€ (a,b)
Ф ункция равномерного распределения:
0, если x<=a
,
если
a<x<=b
F(x)=
1, если x>b
Среднеквадратическое отклонение:
Вероятность попадания в промежуток:
7.2 ПОКАЗАТЕЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
(ЭКСПОТЕНЦИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ)
Найдем функцию распределения:
1) x<=0 F(x)=0
2) x>0
Математическое ожидание:
Начальный момент второго порядка:
Дисперсия:
Среднеквадратическое отклонение:
Коэффициент ассиметрии:
Коэффициент эксцесса:
m3 = 2/λ3 m4 = 9/λ4
Вероятность попадания на промежуток (α, β) или (α, β] или [α, β].
Правило трех сигм для показательного распределения.
7.3 Нормальное распределение (закон Гаусса)
7.3.1 ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЙ МАТЕРИАЛ ИНТЕГРАЛ ЭЙЛЕРА
ФУНКЦИЯ ЛАПЛАСА
интеграл
вероятности Функция ошибок Гаусса
Свойства Ф1 (х)
Ф1 (0) = 0
Ф1 (- х) = - Ф(х)
3)
Доказательство:
7.3.2 ПЛОТНОСТЬ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Докажем, что это действительно является плотностью. Должно быть выполнено условие нормировки для плотности.
7.3.3 ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Полученный интеграл делим на два интеграла:
Получается:
7.3.4. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ.
М(ξ)=m
7.3.5
ДИСПЕРСИЯ.
Вероятностный смысл параметра σ – это среднеквадратическое отклонение.
7.3.6 МОДА, МЕДИАНА.
Медиана – это решение уравнения F(x)=0.5.
Мода Мо=m (из чертежа)
Единственный закон распределения, у которого равны мат.ож., мода и медиана это нормальный закон.
7.3.7. ЦЕНТРАЛЬНЫЕ МОМЕНТЫ ЛЮБОГО ПОРЯДКА.
μK(ξ) = (k-1)σ2μk-2 – рекурентная формула
μ0=1 μ1 =0 μ2 = σ2 μ3 = 0 μ4 = 3σ4
условия нормировки.
Коэффициент ассиметрии:
As=0
Коэффициент эксцесса:
Ex=0
7.3.8. ВЕРОЯТНОСТЬ ПОПАДАНИЯ НА ПРОМЕЖУТОК (α,β)
вероятность попадания на симметричный относительно математического ожидания промежуток
7.3.9. КВАНТИЛИ.
Квантиль уровня р:
F(x)=p
«Случайные векторы(системы случайных величин)»