35.Медиана и мода нормального закона распределения
36.Интеграл вероятностей
интеграл ошибок,- функция
В теории вероятностей используется не И. в., а функция нормального распределения:
-
так наз. интеграл вероятности Гаусса.
Для случайной величины X, имеющей
нормальное распределение с математич.
ожиданием 0 и дисперсией s2,
вероятность неравенства 
,
равна 
.
Для действительного хИ. в. принимает
действительные значения, в частности
График И. в. и его производной см. на рис. Рассматриваемый и как функция комплексного переменного z, И. в. erf(z) есть целая функция от z.
Асимптотич. представление при больших z, Rez>0:
В окрестности z=0 И. в. представляется в виде ряда
С Френеля интегралами С(z) и S(z)И. в. связан соотношениями:
Производная И. в.:
Иногда используются следующие обозначения:
37.Свойства интеграла вероятностей
38.Функция Лапласа
При решении задач по теории вероятности, как правило, требуется найти значение функции Лапласа по известному значению аргумента или, наоборот, по известному значению функции Лапласа требуется найти значение аргумента. Для этого пользуются таблицей значений функции Лапласа. Таблица значений функции Лапласа незаменима при изучении теории вероятности, так как решать интеграл (функцию Лапласа) сложно, а запомнить таблицу значений функции Лапласа просто невозможно.
39.Среднее отклонение и средняя ошибка
реднее квадратическое отклонение характеризует среднее отклонение всех вариант вариационного ряда от средней арифметической величины. Поскольку отклонения вариант от средней, имеют значения с «+» и «-», то при суммировании они взаимоуничтожаются. Чтобы избежать этого, отклонения возводятся во вторую степень, а затем, после определенных вычислений, производится обратное действие — извлечение корня квадратного. Поэтому среднее отклонение именуется квадратическим.
Среднее
квадратическое отклонение определяют
по формуле: 
(отклонение d — это разность между каждой вариантой и средней величиной, т. е. d = V-M; р –частота; количество вариант n (при числе наблюдений менее 30 сумма делится на n-1);
При вычислении среднеквад. отклонения по способу моментов используется следующая формула. Т.о. , формула вычисления сред. отклонения по способу моментов будет читаться как корень квадратный из разности момента второй степени и квадрата момента первой степени.Результаты вычисления сред. отклонения обычным способом и способом моментов идентичны. Однако, как указывалось выше, второй способ значительно убыстряет и упрощает расчеты. Итак, нахождение сред. отклонения позволяет судить о характере однородности исследуемой группы наблюдений. Если величина среднеквад. отклонения небольшая, то это свидетельствует о достаточно высокой однородности изучаемого явления. Среднюю арифметическую в таком случае следует признать вполне характерной для данного вариационного ряда. Однако слишком малая величина сигмы заставляет думать об искусственном подборе наблюдений. При очень большой сигме средняя арифметическая в меньшей степени характеризует вариационный ряд, что говорит о значительной вариабельности изучаемого признака или явления или о неоднородности исследуемой группы. Значение: Определение среднеквад. отклонения представляет немалую ценность для медицинской науки и практики. При диагностике отдельных заболеваний очень важно оценить на основании конкретных исследований, какие признаки проявляются у соответствующей группы больных относительно одинаково, с небольшими колебаниями, а для каких признаков характерны большие индивидуальные колебания. Очень широко используется это свойство при оценке физического развития отдельных групп населения, при выработке стандартов школьной меб.
Ошибка репрезентативности (сред. ошибка сред. арифметич.)
Чтобы определить степень точности выборочного наблюдения, необходимо оценить величину ошибки, которая может случайно произойти в процессе выборки. Такие ошибки носят название случайных ошибок репрезентативности т. Они фактически являются разностью между средними числами, полученными при выборочном статистическом наблюдении, и аналогичными величинами, которые были бы получены при сплошном исследовании того же объекта (т. е. при исследовании генеральной совокупности). Ошибки репрезентативности вытекают из самой сущности выборочного исследования. С помощью ошибок репрезентативности числовые характеристики выборочной совокупности распространяются на всю генеральную совокупность, то есть она характеризуется с учетом определенной погрешности. Величины ошибок репрезентативности определяются как объемом выборки, так и разнообразием признака. Чем больше число наблюдений, тем меньше ошибка, чем больше изменчив признак, тем больше величина статистической ошибки. На практике для определения средней ошибки выборки в статистических исследованиях пользуются следующей формулой:
(где m — ошибка репрезентативности; σ — среднее квадратическое отклонение;
n — число наблюдений в выборке (при числе наблюдений менее 30 в подкоренное выражение вносится значение п-1)).
Размер средней ошибки прямо пропорционален среднему квадратичному отклонению, т. е. вариабельности изучаемого признака, и обратно пропорционален корню квадратному из числа наблюдений