- •Краткий курс теории вероятностей
- •Часть 2. Случайные величины Определение случайной величины
- •Случайной величиной называется функция , определенная на пространстве элементарных исходов и принимающая действительные значения .
- •Свойства функции распределения
- •Дискретные случайные величины.
- •Числовые характеристики дискретных св
- •Прежде чем давать определения таких характеристик, рассмотрим простейшие действия над случайными величинами.
- •Математическое ожидание
- •Cвойства математического ожидания
- •Представим неслучайную величину в виде
- •Дисперсия
- •Свойства дисперсии
- •Некоторые распределения дискретных св Биномиальное распределение
- •Матожидание биномиального распределения.
- •Дисперсия биномиального распределения.
- •Аналогично нахождению матожидания получаем
- •Распределение Пуассона
- •Пуассон Симеон Дени
- •Геометрическое распределение
- •Дискретная св Непрерывная св
- •Свойства плотности распределения
- •Числовые характеристики непрерывных св.
- •Матожидание непрерывной св
- •2. Дисперсия непрерывной св
- •Равномерное распределение.
- •Матожидание равномерного распределения
- •Дисперсия равномерного распределения
- •Вероятность попадания св в заданный интервал:
- •Показательное распределение (экспоненциальное).
- •Вероятность попадания св в заданный интервал:
- •Матожидание и дисперсия показательного распределения
- •Cлучайный поток событий
- •Нормальное (гаусса) распределение
- •Вид нормальной кривой (Гаусса).
- •Гаусс Карл Фридрих
- •Вероятность попадания св в заданный интервал
- •Вероятность отклонения св от матожидания
- •Правило 3 сигм
Распределение Пуассона
В схеме Бернулли,
если n велико прибегают
к формуле Пуассона. При этом делается
важное допущение: n-велико,
р-мало, а
также мало (
)
Дискретная СВ имеет распределение Пуассона, если она принимает значения, равные числу появлений события А в серии независимых испытаний с вероятностями, определяемыми формулами
,
.
-
хi
0
1
2
…
…
Pi
е-λ
λе-λ
…
…
Покажем, что
.
Вспомнив, что
,
В библиотеку завезли 5000 свежеотпечатанных учебников. Вероятность опечатки в ответах в каждом из них равна 0.0002. Найти вероятность того, что в библиотеке будет ровно 3 учебника с неправильными ответами.
=5000·0.0002=1
≈0.06
Матожидание распределения Пуассона
Дисперсия
распределения Пуассона
(без вывода).
Пуассон Симеон Дени
1781-1840
Французский механик, физик, математик.
Написал свыше 350 работ в области небесной механики, механики, определенных интегралов, дифференциальных урав-нений, рядов, теории вероятностей, статистики.
Ввел термин «закон больших чисел» (1837 г.).
Геометрическое распределение
Пусть проводится серия независимых испытаний; вероятность появления события А в каждом из них равна . Испытания заканчиваются, как только событие А произошло. Т.е. если А появилось в к – ом испытании, значит, в первых к – 1 А не произошло.
Стрельба: до первого попадания, вероятность попадания равна 0.6. Найти вероятность того, что стрелок попадет с третьего раза.
Р(на 3 выстрел)=q* q*p=0.42·0.6=0.096
Дискретная СВ
имеет геометрическое распределение,
если ее значения равны числу испытаний,
которые надо провести до первого
появления события А, а соответствующие
вероятности равны Р(
=к)=
.
-
хi
10
2
3
…
…
Pi
…
…
Покажем, что
.
=
,
где
- сумма бесконечно убывающей геометрической
прогрессии (откуда и название
распределения).
Матожидание и дисперсия геометрического распределения
.
НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ.
Непрерывная СВ принимает все значения на каком-либо интервале. Типичный вид плотности и функции распределения для непрерывных СВ:
Дискретная св Непрерывная св
(Число очков в секторе) (Расстояние до центра)
Вероятности Плотность
распределения
Функция распределения
Непрерывной называют СВ, функцию распределения которой можно представить в виде
.
Функция
называется плотностью
распределения,
.
Свойства плотности распределения
.
..
Вероятность того, что непрерывная СВ примет определённое значение, равна 0.
.
Не выясняют, примет ли непрерывная СВ определённое значение; всегда говорят о диапазоне значений.
