- •Случайные величины
- •7. Дискретная случайная величина
- •Числовые характеристики случайной величины Математическое ожидание м(х) дискретной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Дисперсия случайной величины
- •Свойства дисперсии случайной величины
- •Биномиальный закон распределения
- •Гипергеометрическое распределение
- •Распределение Пуассона
- •Геометрическое распределение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •8. Непрерывные случайные величины. Плотность вероятности
- •Для непрерывной случайной величины
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •Задачи для самостоятельного решения
- •8.30. Случайная величина х задана плотностью распределения
- •Равномерный закон распределения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Показательный (экспоненциальный) закон распределения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Нормальный закон распределения
- •Задачи для самостоятельного решения
- •9. Закон больших чисел
- •Задачи для самостоятельного решения
- •10. Распределение функции одного и двух случайных аргументов Функция одного случайного аргумента
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Функция двух случайных аргументов
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Приложения Приложение 1 Значения* функции
- •Приложение 2 Значения* функции
- •Приложение 3
- •Литература
Нормальный закон распределения
Непрерывная
случайная величина Х
имеет нормальный
закон распределения (закон Гаусса)
с параметрами а
и
,
если ее плотность вероятности имеет
вид
.
Кривую нормального закона распределения называют нормальной или гауссовой кривой.
На
рис. 8.14 приведены нормальная кривая
р(х) с параметрами а и
,
т.е.
,
и график функции распределения случайной
величины Х, имеющей нормальный закон
Рис. 8.14
Нормальная кривая симметрична относительно
прямой х = а, имеет максимум в точке
х = а, равный
,
и две точки перегиба
с ординатой
.
Для случайной величины, распределенной
по нормальному закону,
,
.
Функция распределения случайной величины Х, распределенной по нормальному закону, выражается через функцию Лапласа Ф(х) по формуле
,
где
.
Вероятность попадания значений нормальной
случайной величины Х в интервал
определяется
формулой
.
Вероятность того, что отклонение
случайной величины Х, распределенной
по нормальному закону, от математического
ожидания а не превысит величину
(по абсолютной величине), равна
.
«Правило трех сигм»: если случайная
величина Х имеет нормальный закон
распределения с параметрами а
и
т.е.
,
то практически достоверно, что ее
значения заключены в интервале
.
Асимметрия нормального распределения А = 0; эксцесс нормального распределения Е = 0.
Пример 8.23. Определить закон распределения случайной величины Х, если ее плотность распределения вероятностей задана функцией
.
Найти математическое ожидание, дисперсию и функцию распределения случайной величины Х.
Решение.
Сравнивая данную функцию р(х) с
функцией плотности вероятности для
случайной величины, распределенной по
нормальному закону, заключаем, что
случайная величина Х распределена
по нормальному закону с параметрами а
= 1 и
.
Тогда
,
,
.
Функция распределения случайной величины Х имеет вид
.
Пример 8.24. Текущая цена акции может быть смоделирована с помощью нормального закона распределения с математическим ожиданием 15 ден. ед. и средним квадратическим отклонением 0,2 ден. ед.
Найти вероятность того, что цена акции: а) не выше 15,3 ден. ед.; б) не ниже 15,4 ден. ед.; в) от 14,9 до 15,3 ден. ед. С помощью «правила трех сигм» найти границы, в которых будет находиться текущая цена акции.
Решение.
Так как а = 15 и
,
то
По «правилу трех
сигм»
и, следовательно,
.
Окончательно
.
Пример 8.25. Автомат изготавливает
детали, которые считаются годными, если
отклонение Х от контрольного размера
по модулю не превышает 0,8 мм. Каково
наиболее вероятное число годных деталей
из 150, если случайная величина Х
распределена нормально с
мм?
Решение.
Найдем вероятность отклонения при
и
Считая
приближенно р = 0,95 и
в соответствии с формулой
где
—
наивероятнейшее число, находим при
откуда
Пример
8.26. Размер диаметра втулок, изготовленных
заводом, можно считать нормально
распределенной случайной величиной с
математическим ожиданием а = 2,5 см
и средним квадратическим отклонением
см.
В каких границах можно практически
гарантировать размер диаметра втулки,
если за вероятность практической
достоверности принимается 0,9973?
Решение. По «правилу трех сигм»
.
Отсюда
,
т.е.
.
Пример 8.27. Рост взрослых мужчин является случайной величиной, распределенной по нормальному закону. Пусть математическое ожидание ее равно 175 см, а среднее квадратическое отклонение — 6 см. Определить вероятность того, что хотя бы один из наудачу выбранных пяти мужчин будет иметь рост от 170 до 180 см.
Решение. Найдем вероятность того,
что рост мужчины будет принадлежать
интервалу
:
Тогда вероятность того, что рост мужчины не будет принадлежать интервалу (170; 180) q = 1 — 0,6 = 0,4.
Вероятность того, что хотя бы один из 5 мужчин будет иметь рост от 170 до 180 см равна
.
Пример 8.28. Браковка шариков для
подшипников производится следующим
образом: если шарик не проходит через
отверстие диаметром
,
но проходит через отверстие диаметром
,
то его размер считается приемлемым.
Если какое-нибудь из этих условий не
выполняется, то шарик бракуется. Известно,
что диаметр шарика
есть случайная величина с характеристиками
и
.
Определить вероятность того, что шарик
будет забракован.
Решение.
Так как
,
то
