- •2. Случайное событие
- •3. Основные типы событий. Алгебра событий.
- •4. Понятие вероятности события.
- •5. Теорема сложения вероятностей.
- •6. Сумма и произведение совместных событий и их геометрическая интерпретация.
- •7. Зависимые и независимые события. Теорема умножения вероятностей.
- •8.Формула полной вероятности.
- •10. Формула Бернулли.
- •12. Дискретные случайные события и возможности их описания.
- •13. Закон распределения дискретной случайной величины. Многоугольник распределения.
- •11. Формула Пуассона и условия ее применимости.
- •14. Функция распределения и ее свойства. Вероятность попадания случайной величины на заданный интервал.
- •15. Плотность распределения и ее свойства. Вероятностный и геометрический смысл плотности распределения.
- •16. Математическое ожидание случайной величины и его свойства.
- •17. Дисперсия и среднее квадратичное отклонение случайной величины и ее свойства.
- •18. Математическое ожидание и дисперсия числа появления события в независимых опытах.
- •19.Непрерывная случайная величина. Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- •22. Закон равномерного распределения.
- •23. Экспоненциальный (показательный) закон распределения.
- •25. Вероятность попадания в заданный интервал. Правило трех сигм
- •26. Система двух случайных величин. Ф-я распред, св-ва. Вероятн попадания в полуполосу и прямоугольник
- •28. Закон распределения случайных величин входящих в систему
- •24. Нормальное распределение. Функция Лапласа
- •29. Свойства коэффициента корреляции
- •31. Генеральная совокупность и выборка. Характеристики выборки.
- •34&35. Закон больших чисел и его следствие.
- •32. Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения
- •33. Полигон и гистограмма.
- •30. Выборочная средняя и выборочная дисперсия.
- •37&39&41. Точечная и интервальная оценки. Доверительный интервал.
- •38. Основные методы определения точечных оценок.
28. Закон распределения случайных величин входящих в систему
Двумерной называют случайную величину (X, У), возможные значения которой есть пары чисел (х, у). Составляющие X и У, рассматриваемые одновременно, образуют систему двух случайных величин.
Дискретной называют двумерную величину, составляющие которой дискретны.
Законом распределения вероятностей двумерной случайной величины называют соответствие между возможными значениями и их вероятностями.
Функцией
распределения вероятностей
двумерной случайной величины
называют функцию F
(х, у), определяющую
для каждой пары чисел (х, у)
вероятность
того, что X
примет
значение, меньшее X,
и
при этом Y
примет
значение, меньшее у:
Рассмотрим
случай двух дискретных случайных
величин ( X,Y ).
Считаем, что множество значений каждой
из них конечно -
Обозначим
-
вероятность того, что Х примет
значение
,а Y –
значение
. Законом
распределения системы ( X,Y
) называется совокупность всех
возможных значений , т.е. пар чисел
и
соответствующих им вероятностей
. Обычно
закон распределения задается в виде
прямоугольной таблицы с
двойным входом:
Сумма всех вероятностей , стоящих в матрице, равна единице как сумма вероятностей полной группы несовместных событий:
Зная
закон распределения системы ( Х,Y ),
можно найти
законы (ряды)
распределения отдельных величин
Х и Y,
входящих в систему. Обозначим
События
несовместны,
поэтому вероятность того, что Х примет
значение
по
теореме сложения вероятностей
,
т.е.
равна сумме вероятностей «столбца
»
.
В
общем случае
и,
аналогично,
.
Т.е.,
для того, чтобы найти вероятность
,
надо просуммировать вероятности
«столбца
».
Аналогично, сложив вероятности
«строки
»,
получим вероятность
.
После этого можно составлять законы
распределения для Х и Y.
Если
между случайными величинами
и
существует
стохастическая связь, то одним из
параметров, характеризующих меру этой
связи является ковариация
.
24. Нормальное распределение. Функция Лапласа
Нормальным называется распределение вероятностей непрерывной случайной величины, которое описывается плотностью вероятности
Найдем вероятность попадания случайной величины, распределенной по нормальному закону, в заданный интервал.
Обозначим
Тогда
Т.к.
интеграл
не
выражается через элементарные функции,
то вводится в рассмотрение функция
Которая-называется функцией Лапласа или интегралом вероятностей. Значения этой функции при различных значениях х посчитаны и приводятся в специальных таблицах.
Ниже показан график функции Лапласа.
Функция Лапласа обладает следующими свойствами:
1) Ф(0) = 0; 2) Ф(-х) = - Ф(х); 3) Ф(Y) = 1.
Функцию Лапласа также называют функцией ошибок и обозначают erf x.
Еще используется нормированная функция Лапласа, которая связана с функцией Лапласа соотношением:
Ниже показан график нормированной функции Лапласа.
