11)Функция распределения случайной величины. Плотность распределения непрерывной случайной величины. Их свойства.
Функцией распределения случайной величины Х называется функция F(x) выражающая для каждого х вероятность того, что в результате опыта случайная величина Х примет значение, меньшее х:
F( x) = P( X < x).
СВОЙСТВА ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ:
1. Значения F(x) лежат в интервале от 0 до 1, то есть 0 ≤ F(x) ≤ 1.
2. Функция распределения F(x) - неубывающая функция своего аргумента,
то есть если Х два больше х один, то F(x два)большеF(x один) .
3. Функция распределения равна нулю при х=-бесконечность и единице при х=+бескончность .
4. Вероятность попадания случайной величины в интервал [х1 , х2 ) равна
приращению ее функции распределения на этом интервале, т.е.
Функция распределения любой дискретной случайной величины есть разрывная ступенчатая функция, скачки которой про-исходят в точках, соответст-вующих возможным значениям случайной величины и равны вероятностям этих значений.
Сумма всех скачков функции F(x) равна 1.
Плотностью вероятности (плотностью распределения или просто плотностью) f(x) непрерывной случайной величины X называется производная ее функции распределения:
СВОЙСТВА ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ:
1. Плотность распределения - неотрицательная функция, f(x) ≥ 0.
Вероятность попадания непрерывной случайной величины в интервал [а, b] равна определенному интегралу от ее плотности вероятности в пределах от а до b:
3. Функция распределения непрерывной случайной величины может быть выражена через плотность вероятности по формуле:
4. Несобственный интеграл в бесконечных пределах от плотности вероятности непрерывной случайной величины равен единице:
Случайная величина X называется н е п р е р ы в н о й, если ее функция распределения непрерывна в любой точке и дифференцируема всюду, кроме, быть может, отдельных точек.
Теорема. Вероятность любого отдельно взятого значения непрерывной случайной величины равна нулю.
Следствие. Если X – непрерывная случайная величина, то вероятность попадания случайной величины в интервал (x1,x2) не зависит от того, является этот интервал открытым или закрытым, т.е.
Yandex.RTB R-A-252273-3- 1)Основные понятия теории вероятностей. Случайные события и их классификация.
- 2)Вероятность события. Классическое, статистическое и геометрическое определения.
- 3)Действия над событиями.
- 4)Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- 1)Теорема сложения вероятностей несовместных событий:
- 2)Теорема сложения вероятностей совместных событий:
- 3)Теорема умножения вероятностей:
- 4)Теорема сложения вероятностей совместных событий:
- 5)Зависимые и независимые события.Условная вероятность.
- 6)Формула полной вероятности. Теорема Байеса
- 7)Повторные независимые испытания. Формула Бернулли.
- 8)Теорема Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа.
- 9)Случайная величина и ее закон распределения. Дискретные и непрерывные случайные величины.
- 11)Функция распределения случайной величины. Плотность распределения непрерывной случайной величины. Их свойства.
- 12)Числовые характеристики случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, их свойства.
- 1. Дисперсия постоянной величины равна нулю:
- 2. Постоянный сомножитель можно выносить за знак дисперсии,возведя его при этом в квадрат:
- Дисперсия алгебраической суммы конечного числа независимых случайных величин равна сумме их дисперсий:
- 13)Мода, медиана, квантили. Начальные и центральные моменты случайных величин.
- 14)Неравенства Маркова и Чебышева.
- 15)Закон больших чисел. Теоремы Чебышева и Бернулли. Теорема Пуассона.
- 16)Центральная предельная теорема
- 17)Многомерные случайные величины
- 18)Функция и плотность распределения двумерной случайной величины. Их свойства.
- 19)Зависимые и независимые случайные величины. Условные законы распределения.
- 20)Числовые характеристики двумерных случайных величин. Ковариация, коэффициент корреляции.
- 21)Случайные процессы и их характеристики.
- 22)Марковские случайные процессы.
- 23)Уравнения Чепмена-Колмогорова.Предельные вероятности состояний.
- 24)Общая характеристика систем массового обслуживания. Потоки событий.
- 25)Процессы гибели и размножения.
- 26)Системы массового обслуживания с отказами.
- 27)Системы массового обслуживания с ожиданием.
- 28)Общие сведения о выборочном методе.
- 29)Вариационные ряды и их графическое изображение
- 30)Числовые характеристики выборочного распределения. Их свойства.
- 31)Понятие об оценке параметров. Характеристики оценок.
- 39)Однофакторный дисперсионный анализ. Межгрупповая и внутри групповая вариации
- 40)Понятие о двухфакторном дисперсионном анализе.
- 41)Основные положения регрессионного анализа.
- 42)Линейная парная регрессия.
- 43)Оценка тесноты корреляционной зависимости для линейной модели. Коэффициент детерминации.
- 44)Интервальная оценка функции регрессии.
- 45)Проверка значимости уравнения регрессии. Интервальная оценка параметров парной модели.