Равномерный закон распределения
Случайная величина Х подчиняется равномерному закону распределения на отрезке , если её плотность вероятности имеет вид
Значение с определяется из условия нормировки
Экспоненциальный закон распределения
Случайная величина Х подчиняется показательному (экспоненциальному) закону распределения, если её плотность вероятности имеет вид
Нормальный закон распределения
Случайная величина Х подчиняется нормальному закону распределения, если её плотность вероятности имеет вид
Где aи– параметры нормального закона распределения.
Система двух дискретных случайных величин: закон распределения
Пусть – система дискретных случайных величин- возможные значения Х,- возможные значенияY.
В результате проведения опыта каждая из случайных величин примет одно из своих значений, т.е.
Таким образом, система 2х дискретных случайных величин может быть задана таблицей вида
| … | … | ||
… | … | |||
… | … | … | … | … |
… | … | |||
… | … | … | … | … |
Такую таблицу будем называть законом распределения двух случайных величин X,Y
Система двух случайных величин: безусловные и условные законы распределения случайных величин, входящих в систему. Уравнение регрессии.
Безусловный закон распределения случайной величины Х
Безусловный закон распределения случайной величины Y
Условный закон распределения случайной величины Y, при условии, что случайная величина Х примет значение(i– фиксированное)
Условный закон распределения случайной величины Х, при условии, что случайная величина Yпримет значение(j– фиксированное)
– условное математическое ожиданиеYпри условии, чтоXпримет значение
– условная дисперсияYпри условии, чтоXпримет значениеx.
– условное среднеквадратичное отклонениеYпри условии, чтоXпримет значение
– условное математическое ожидание Х при условии, чтоYпримет значение
– условная дисперсия Х при условии, чтоYпримет значение
– условное среднеквадратичное отклонение Х при условии, чтоYпримет значение
– уравнение регрессииYнаX
– уравнение регрессии Х наY
- Оглавление
- Случайные события. Опыт со случайными исходами. Элементарные события. Соотношения между событиями.
- Алгебра и-алгебра событий
- Классическое определение вероятности
- Геометрическое определение вероятности
- Статистическое определение вероятности
- Аксиоматические определение вероятности. Вероятностное пространство
- Теорема сложения вероятностей
- Условная вероятность: определения и примеры
- Условная вероятность как вероятностная мера случайного события в измененном вероятностном пространстве.
- Локальная и интегральная формула Лапласа
- Приближенные формулы Пуассона
- Принцип практической уверенности
- Понятие случайной величины. Дискретные случайные величины.
- Функция распределения дискретной случайной величины
- Числовые характеристики дискретной случайной величины
- Биномиальный закон распределения
- Геометрический закон распределения
- Закон распределения Пуассона
- Борелевские множества на прямой: определения и примеры
- Вероятностное пространство на прямой: определения и примеры
- Функция распределения для случайной величины общего вида и её характеристические свойства
- Непрерывные случайные величины. Плотность вероятности и её свойства.
- Числовые характеристики непрерывной случайной величины.
- Равномерный закон распределения
- Независимость двух случайных величин. Необходимое и достаточное условие независимости двух дискретных случайных величин
- Борелевские множества на плоскости: определения и примеры
- Вероятностное пространство для системы двух случайных величин общего вида. Независимость двух случайных величин общего вида.
- Функция распределения двух случайных величин общего вида и её характеристические свойства
- Система двух непрерывных случайных величин. Плотность вероятности системы двух непрерывных случайных величин и её свойства
- Понятие функции случайной величины
- Проверка статистических гипотез: понятие статистической гипотезы, критерий для проверки статистической гипотезы, ошибки первого и второго родов, постановка задачи…