
- •1 Основные понятия и теоремы теории вероятностей.
- •1 События и их виды,вероятность
- •2 Непосредственный подсчёт вероятностей
- •3 Относительная частота. Теорема бернулли
- •4 Сумма событий. Теорема сложения вероятностей для несовместных событий
- •5 Произведение событий. Условная и безусловная вероятности. Теорема умножения для независимых событий
- •6. Условие независимости событий.Теорема умножения вероятностей для независимых событий.
- •7 Теорема сложения для совместных событий
- •8 Многократные испытания. Формула бернулли
- •9. Вероятное число появлений событий
- •10 Виды случайных величин. Понятие закона распределения
- •11 Формы задания закона распределения дискретных случайных величин
- •13 Функция распределения и ее свойства
- •14 Вероятность попадания случайной величины на заданный интервал
- •16 Математическое ожидание, его свойства
- •15 Моменты
- •21 Нормальный закон распределения и его основные параметры
- •22 Понятие о центральной предельной теореме
- •24 Вероятность попадания нормально распределённой случайной величины на заданный интервал
- •23 Интеграл вероятностей, его связь с ф. Распределения
- •27 Не до конца!!! дополнительные характеристики разброса случайной величины
- •29 Основные задачи.
- •30 Основные понятия математической статистики.
- •31 Статистические моменты
- •39 Дополнительные характеристики: асимметрия и эксцесс
- •32 Определение закона распределения на основе опытных данных
- •33 Критерий согласия пирсона
- •34 Оценивание параметров
- •36 Точечные оценки параметров и понятие о доверительных интервалах
- •5.1 Понятие о статистических связях
- •41 Коэффициент корреляции
- •44 Уравнение регрессии
- •3. Составим уравнение регрессии на d:
- •20. Связь предельной погрешности округлений со средним квадратическим отклонением погрешности округлений.
- •37. Доверительный интервал для математического ожидания при известном среднем квадратическом отклонении
- •42. Оценка надежности коэффициента корреляции при малом числе измерений.
- •43. Оценка надежности коэффициента корреляции при большом числе измерений
- •Приложения
24 Вероятность попадания нормально распределённой случайной величины на заданный интервал
Если
от случайной величины Х
перейти к её нормированному значению
,
для которой
и
,
то в этом случае плотность распределения
(2.19) примет вид:
|
а функция распределения будет определяться формулой
|
где
.
Заштрихованная
площадь на рис. 3.2 под кривой
распределения численно равна .
Вероятность
попадания случайной величины Х
на интервал ,
как известно, определяется по формуле .
Переходя
к нормированным значениям границ
интервала
и
,
получим
| |
|
|
Значения можно найти по таблицам по аргументуt.
Рис. 3.2 — Функция распределения
23 Интеграл вероятностей, его связь с ф. Распределения
Более
удобной для табулирования является
функция ,
называемая интегралом вероятностей
|
Численно
функция равна заштрихованной площади на рис. 3.3.
(в осяхt и
).
—функция
нечётная, т.е.
,
что позволяет объём таблиц для неё
сократить вдвое по сравнению с таблицами
для
.
В ПриложенииB
приводится таблица значений функции
.
Рис. 3.3 — Интеграл вероятностей
По
графикам, представленным на рис. 3.2
и рис.3.3 , можно установить соотношение
между и
.
Согласно 2‑му свойству плотности вся
площадь под кривой распределения равна
единице. Заштрихованную на рис. 3.2
площадь, численно равную
,
разобьём на две части (от
до 0
и от 0 до t),
одна из которых равна 0,5, а вторая —
.
Получаемформулу
связи функции распределения и интеграла
вероятностей
|
Формула с учётом примет вид:
|
Известно
также, что функция представляет собой вероятность попадания
случайной величиныХ
в интервал, симметричный относительно
математического ожидания (в осях х и
),
т.е.
|
Для случайных ошибок измерений выражение примет вид:
|
Так,
для
по таблице ПриложенияB
находим
,
а для
находим
.
На основании этих теоретических расчетов устанавливают допуски в инструкциях, назначают предельные ошибки по правилу:
(или
)
Результаты измерений, у которых ошибки превышают предельную, равную 2 (или 3), бракуют, и измерения переделывают заново.
Задача 3.1. Найти вероятность того, что ошибка измерений угла не превзойдёт по абсолютной величине 6,0, если СКО измерений угла равно 10,0, а математическое ожидание ошибок измерений равно нулю (это означает отсутствие систематических ошибок).
Решение:
и
—
найти
.
С учётом симметричности пределов
и свойства функции
,
получаем по формуле
(Значение
интеграла вероятностей находим по таблице ПриложенияB).
27 Не до конца!!! дополнительные характеристики разброса случайной величины
Кроме среднего квадратического отклонения , иногда применяют другие характеристики разброса случайной величины: среднее и вероятное отклонения.
Среднее
отклонение —
это центральный
абсолютный момент первого порядка
|
Вероятным отклонением r называют величину, равную половине длины участка, симметрично расположенного относительно математического ожидания, вероятность попадания на который равна 0,5. Вероятное отклонение находят из условия:
|
Для нормального закона распределения случайной величины Х имеют место следующие соотношения:
|
Выполнение этих соотношений свидетельствует о близости закона распределения исследуемого статистического ряда к нормальному закону распределения (см. раздел II).