- •Элементы комбинаторики
- •Пространство элементарных событий. Случайные события.
- •Вероятность
- •Классическая вероятностная схема
- •Закон сложения вероятностей
- •Теорема умножения вероятностей
- •Повторение испытаний (Схема Бернулли)
- •Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •Теорема Пуассона (Закон редких событий)
- •Случайные величины
- •Непрерывная случайная величина и плотность распределения
- •Основные свойства плотности распределения
- •Числовые характеристики одномерной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Моменты случайной величины
- •Свойства дисперсии
- •Асимметрии и эксцесс
- •Многомерные случайные величины
- •Свойства двумерной функции распределения
- •Плотность вероятности двумерной случайной величины
- •Условная плотность распределения
- •Числовые характеристики системы случайных величин
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Нормальный (гауссов) закон распределения
- •Вероятность попадания на интервал
- •Свойства нормальной функции распределения
- •Распределение ("хи–квадрат")
- •Показательный (экспоненциальный) закон распределения
- •Числовые характеристики показательного распределения
- •Функция надежности
Нормальный (гауссов) закон распределения
Нормальный закон распределения (закон Гаусса) играет исключительно важную роль в теории вероятностей. Это наиболее часто встречающийся на практике закон распределения СВ. Главная особенность, выделяющая закон Гаусса, состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы при весьма часто встречающихся типичных условиях.
Доказано, что сумма достаточно большого числа независимых (или слабо зависимых) случайных величин, подчиненных каким угодно законам распределения (при соблюдении некоторых весьма не жестких ограничениях) приближенно подчиняется нормальному закону. И это свойство выполняется тем точнее, чем большее количество СВ суммируется.
По нормальному закону распределены ошибки измерений, белый шум в электронике и т.п.
Непрерывная
случайная величина
имеет нормальный
закон распределения (закон
Гаусса) с
параметрами
и
,
если ее плотность вероятности определена
на всей числовой оси
и имеет вид:
. (11.1)
Кривую нормального
закона распределения называют нормальной
и
ли
гауссовой кривой (см. рис. 11.1.). Гауссова
кривая имеет симметричный холмообразный
вид с максимумом в точке
,
причем сам максимум равен
.
Выясним смысл параметров
и
,
входящих в (11.1).
Рис.11.1. Нормальное распределение
Для этого вычислим сначала математическое ожидание:
(11.2)
Произведем замену
переменных, определив
,
тогда
,
а
.
Подставив в (11.2) получим:
(11.3)
В выражении (11.3)
первый интеграл равен нулю, как интеграл
от нечетной функции в симметричных
относительно начала координат пределах;
второй интеграл – это интеграл Пуассона
– Эйлера, который равен
.
Тогда окончательно получим:
(11.4)
Итак, параметр в плотности вероятности нормального распределения равен математическому ожиданию СВ .
Вычислим теперь дисперсию СВ :
Произведя ту же замену переменных, что и при вычислении математического ожидания, получим:
(11.5)
Поясним немного
полученный результат. Действительно,
первое слагаемое в (11.5) равно нулю, т.к.
стремится к нулю при
быстрее, чем возрастает любая степень
.
А второе слагаемое это интеграл Пуассона
– Эйлера.
Следовательно, параметр в формуле (11.1) есть не что иное, как среднее квадратическое отклонение СВ .
Выведем общую формулу для центрального момента любого порядка СВ ,распределенной по нормальному закону. По определению:
Здесь, как и в предыдущих интегралах применили подстановку, а полученный интеграл будем брать по частям:
(11.6)
Здесь, при взятии
интеграла по частям первое слагаемое
равно нулю, т.к.
стремится к нулю быстрее, чем возрастает
любая степень
.
Теперь запишем центральный момент
порядка:
(11.7)
Сравнивая правые части выражений (11.6) и (11.7) получим:
(11.8)
Рекуррентное
соотношение (11.8) справедливо для
центральных моментов любого порядка.
Вспомним, что
,
а
.
Тогда все центральные моменты нечетных
порядков для нормального распределения
равны нулю.
Нормальное распределение симметрично, т.к.:
(11.9)
Коэффициент эксцесса нормального распределения, согласно (11.8) равен:
(11.10)
Нормальный закон
распределения СВ с параметрами
,
т.е.
,
называется стандартным
или нормированным,
а соответствующая нормальная кривая –
стандартной
или нормированной.
