
- •Введение
- •Случайные события
- •1.1 Классическое определение вероятности
- •1.2. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •Аналогично
- •Формула полной вероятности.
- •1.4. Формула байеса
- •1. 5. Последовательности независимых испытаний
- •2. Случайные величины
- •Дискретные и непрерывные случайные величины
- •2.2 Числовые характеристики случайных величин
- •Пример 10. Плотность распределения случайной величины y имеет вид
- •2. 3. 4 Показательное ( экспоненциальное ) распределение
- •2. 3. 5 Нормальное распределение
- •3 . Математическая статистика
- •3.1. Выборочный метод. Эмпирическая функция распределения статистическое оценивание параметров распределения методом моментов
- •3.2 Проверка статистических гипотез
- •3.2.1 Критерий пирсона.
- •Элементы теории корреляции. Линейная корреляция.
- •4 Варианты заданий для контрольной работы
Случайные
величины –
это величины,
измеряемые в случайных экспериментах.
Можно сказать, что случайная величина
- это функция, определенная на данном
пространстве элементарных событий и
ставящая в соответствие каждому
элементарному событию некоторое
действительное число x
. Случайные величины обозначаются
прописными буквами X,Y,Z
Случайная
величина Х
называется дискретной, если множество
ее возможных значений конечно или
счетно. Каждое возможное значение
дискретная случайная величина Х
принимает с определенной вероятностью.
Примером
дискретной случайной величины будет
число очков, выпавших при однократном
подбрасывании игральной кости, число
звонков , поступивших на АТС в течение
определенного промежутка времени и
т.д.
Случайная
величина Х
называется непрерывной, если множество
возможных значений этой величины
непрерывно заполняет некоторый
промежуток числовой оси.
Примером
непрерывной случайной величины может
служить время работы персонального
компьютера с момента его включения до
момента его выключения.
Функцией
распределения случайной величины Х
называется функция
Эта функция
обладает свойствами:
1.
14
7.6
124
159
122
118
136
108
142
126
99
117
130
140
129
108
149
150
123
148
127
141
151
115
126
140
120
93
94
123
139
153
78
150
137
130
132
130
135
131
121
109
109
89
113
103
140
114
96
126
127
123
150
127
100
129
96
115
144
85
119
122
89
109
143
133
97
104
158
118
114
124
132
146
134
116
142
154
126
84
108
167
104
145
147
134
90
144
142
155
133
138
107
101
106
133
110
127
121
160
157
117
7.7
136
161
100
149
155
132
138
137
123
164
126
97
116
120
140
134
136
89
114
134
212
140
150
169
127
93
127
101
198
122
105
128
89
155
140
146
141
123
151
160
144
147
139
158
133
100
97
156
120
147
134
128
105
183
85
118
100
139
123
109
101
117
90
135
121
123
130
110
99
112
134
153
121
150
137
106
121
132
119
113
166
114
136
157
105
171
159
92
142
125
152
128
104
154
104
141
118
158
143
102
7.
8
99
128
129
124
141
120
162
101
128
160
100
147
119
137
124
136
135
125
126
102
170
147
152
121
148
108
95
120
108
127
163
120
118
167
122
139
136
134
92
106
118
116
103
121
111
168
97
107
136
157
125
122
111
345
137
158
124
144
106
102
127
124
140
139
121
131
98
112
148
109
145
162
139
107
129
153
157
149
111
109
126
126
112
159
91
91
110
156
166
132
82
137
79
128
124
142
146
144
124
113
752. Случайные величины
Дискретные и непрерывные случайные величины
,
выражающая вероятность того, что Х
примет значение меньше х:
(2.1.1)
;
7.3
120
104
151
148
103
114
120
129
132
168
95
123
98
150
132
105
153
133
116
135
117
125
130
164
148
129
122
99
154
159
122
142
84
140
105
111
120
123
140
101
150
109
91
134
127
167
127
127
100
101
167
198
156
187
164
180
197
99
144
126
125
157
112
137
111
123
178
201
120
162
98
110
115
162
175
187
154
187
171
131
198
102
138
152
130
127
124
129
123
140
127
162
101
123
98
142
121
154
176
187
7.4
113
159
93
112
154
186
128
111
88
111
133
145
123
138
110
104
128
117
129
158
84
114
118
140
108
109
131
125
114
122
85
90
108
81
120
146
100
79
137
117
113
127
155
95
134
162
97
128
123
149
133
148
121
161
104
130
108
116
123
112
120
164
86
129
92
97
129
154
118
144
101
107
99
96
160
94
112
114
140
141
124
113
89
145
103
141
137
91
109
118
137
124
163
92
139
136
121
138
124
83
7.5
127
96
116
106
144
142
130
165
119
133
112
163
92
151
124
118
115
130
132
137
140
100
148
125
95
108
148
149
124
150
110
155
89
99
101
119
124
111
104
107
135
161
110
130
138
90
163
101
153
100
145
122
114
115
152
147
121
102
151
88
144
99
103
122
139
124
136
106
91
135
109
113
123
128
98
133
109
91
108
133
127
115
86
121
139
131
145
103
112
120
136
143
123
154
134
132
95
116
118
174
74
2.
3.
– непрерывна слева в каждой точке х
– ,
+
;
4.
Дискретную
случайную величину можно задавать с
помощью ряда
распределения:
(2.1.2)
Р
где
Случайная
величина
называется непрерывной, если существует
такая функция
х
– ,
+
при
этом функция
называется плотностью распределения
величины .
Плотность
распределения имеет свойства:
1.
2. В
точках, где
недифференцируема, плотность
полагается равной любому неотрицательному
числу;
3.
4.
Р 15
– неубывающая функция;
.
– все возможные значения
.
,
что для любого
(2.1.3)
,
кроме точек, в которых производная не
существует.