Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ЗаданияСР_Математ_036401.pdf
Скачиваний:
48
Добавлен:
26.02.2016
Размер:
1 Мб
Скачать
☆

Медиану можно найти как корень уравнения F(x) = 12 .

Дисперсия непрерывной случайной величины находится по формуле

∞

D [X ] = ∫ (x − mx )2 f (x) dx

−∞

или

∞

D [X ] = ∫ x2 f (x) dx − mx2 .

−∞

Среднее квадратическое отклонением случайной величины Х опреде-

ляется формулой

σ[X ] = D[ X ] .

11.1.1.4. Нормальный закон распределения случайной величины

Непрерывная случайная величина Х распределена по нормальному закону с параметрами m, σ > 0 , если плотность распределения этой величины

имеет вид

 

1

 

−

(x−m)2

 

 

f (x) =

e

2σ2

− ∞ < x < ∞

(50)

σ 2π

 

 

График f (x) – кривая распределения изображена на Рис. 11.1.3.

y

1

σ 2π

m

x

 

РИС. 11.1.3

Введем функцию

144

 

2

x

t2

Φ(x) =

∫e−

 

dt,

2

2π

 

0

 

 

 

 

 

 

которая называется функцией Лапласа.

P{a ≤ X ≤ b}=

1

b − m

a − m

2

Φ

σ

 

− Φ

σ

.

 

 

 

 

 

 

(51)

(52)

11.1.1.5. Биномиальный закон распределения. Формула Бернулли

Последовательность n испытаний удовлетворяет схеме Бернулли, если:

1)испытания независимы;

2)каждое испытание имеет два исхода: А или А;

3)Р(А) = р постоянна в каждом испытании.

 

 

Дискретная случайная величина X

 

«число испытаний, в которых насту-

пит

событие A » распределена

по биномиальному закону с параметрами

п

 

, р [0,1] , если её ряд распределения имеет вид:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

X

 

0

1

 

2

 

…

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P{X = xk }

 

p0

p1

 

p2

 

…

pn

 

где вероятности P{X = k}

вычисляются по формуле Бернулли:

 

 

 

 

 

 

 

P{X = k} = P

= C k p k q n−k ,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n, k

 

n

 

 

 

C nk =

 

n!

 

 

– число сочетаний из n по k , а q =1 − p .

 

 

 

k!(n − k)!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Числовые характеристики: а) математическое ожидание

n

n

mx = ∑xk pk = ∑k Cnk pk qn−k = n p,

k=1

k=1

б) дисперсия

n

Dx = ∑k2Cnk pk qn−k − n2 p2 = n pq ,

k=1

в) среднее квадратическое отклонение

σx = Dx = n pq .

145