- •1)Случайные события , действия над событиями.
- •2)Общее определение вероятности. Классическое определение вероятности.
- •4).Вероятность суммы событий
- •3). Свойства несовместных событий.
- •5). Условная вероятность. Зависимые и независимые события.
- •6)Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •7) Повторение испытаний. Формула Бернулли.
- •8) Функция Лапсласа. Свойства функции.
- •10). Формула Пуассона.Связь между формулами Пуассона и Бернулли.
- •9) Локальная и интегральная теоремы Лапласа.
- •13).Биноминальное распределение ( Математическое ожидание)
- •14).Биноминальное распределение ( Дисперсия)
- •15).Распределение Пуассона( закон нормировки ,математическое ожидание).
- •16).Распределение Пуассона(дисперсия).
- •17) Функция распределения. Её свойства.
- •18).Непрерывная случайная величина. Плотность распределения н.С.В..
- •19) Характеристики н.С.В. Свойства матем.Ожидания и дисперсии н.С.В.
- •20). Равномерное распределение .Плотность и функция распределения.
- •21). Равномерное распределение . Математическое ожидание и дисперсия.
- •22) Нормальное распределение .Его плотность.
- •23) Нормальное распределение .Его математическое ожидание.
- •24) Нормальное распределение . Дисперсия.
- •25) Вероятность попадания нормально распределённой с.В. В интервал.
- •27) Показательное распределение. Условие нормировки.
- •28) Показательное распределение. Математическое ожидание.
- •29) Показательное распределение. Дисперсия.
- •30) Функции случайных величин. Примеры.
- •31) Функции двух случайных величин. Примеры.
- •32) Системы случайных величин. Примеры
- •34) Основы математической статистики (примеры).
- •35).Статистические оценки неизвестных параметров распределения. Оценка мат.Ожидания и дисперсии.
- •36). Доверительный интервал для оценки математического ожидания при известном .
15).Распределение Пуассона( закон нормировки ,математическое ожидание).
Биномиальное распределение описывает распределение двух возможных исходов: "успеха" и "неудачи" в конечном числе n независимых испытаний. Распределение Пуассона сконцентрировано только на числе дискретных исходов на некотором интервале. Для него неважно число экспериментов n, как для биномиального распределения.
Распределение Пуассона описывает появление редких событий, и его еще называют законом "неправдоподобных" событий.
Распределение Пуассона имеет следующие характеристики:
- дискретное распределение;
- описывает редкие события;
- каждый исход является независимым от другого;
- описывает дискретные исходы на интервале или на континууме;
- исходы на каждом интервале могут быть проранжированы от нуля до бесконечности (случайная величина Х может принимать значения0, 1, 2, ..., m,...;).
Распределение Пуассона определяется , |
где а – некоторая положительная величина, называемая параметром закона Пуассона.
Параметр a является средним для данного интервала, значение которого должно сохраняться для всего данного эксперимента.
Определим математическое ожидание случайной величины , распределенной по закону Пуассона. По определению математического ожидания .
Первый член суммы (соответствующий ) равен нулю, следовательно, суммирование можно начать с :
Обозначим ; тогда .
Таким образом, параметр представляет собой не что иное, как математическое ожидание случайной величины .
Значение параметра a для закона Пуассона совпадает с дисперсией, и это используется для подтверждения того, что случайная величина распределена по закону Пуассона.
16).Распределение Пуассона(дисперсия).
Биномиальное распределение описывает распределение двух возможных исходов: "успеха" и "неудачи" в конечном числе n независимых испытаний. Распределение Пуассона сконцентрировано только на числе дискретных исходов на некотором интервале. Для него неважно число экспериментов n, как для биномиального распределения.
Распределение Пуассона описывает появление редких событий, и его еще называют законом "неправдоподобных" событий.
Распределение Пуассона имеет следующие характеристики:
- дискретное распределение;
- описывает редкие события;
- каждый исход является независимым от другого;
- описывает дискретные исходы на интервале или на континууме;
- исходы на каждом интервале могут быть проранжированы от нуля до бесконечности (случайная величина Х может принимать значения0, 1, 2, ..., m,...;).
Распределение Пуассона определяется , |
где а – некоторая положительная величина, называемая параметром закона Пуассона.
Параметр a является средним для данного интервала, значение которого должно сохраняться для всего данного эксперимента.
Для определения дисперсии найдем сначала второй начальный момент величины :
По ранее доказанному
кроме того, следовательно,
Далее находим дисперсию величины :
Таким образом, дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона, равна её математическому ожиданию . Это используется для подтверждения того, что случайная величина распределена по закону Пуассона.