Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Функция распределения ДСВ  



Fζ(x)=Р(ζ<x)= i

66. Распределения Бернулли с параметром р

ζ 0 1
р 1-р р

67. Биномиальное распределение С параметрами n и p, 0 1 имеет СВ ζ

ζ {0,1,2,..N} c вероятностями рi=p(ζ=i)=Cni pi qn-i

68. Геометрическое распределение с парам-ом р, ζ {0,1,2,..} рi=p(ζ=i)=piqi-1

69. Распределение Пуассонас параметром λ,λ>0 ,ζ={0,1,.}, pi=p(ζ=i)=λi/i! *e-λ

70. Def НСВ, имеющей абсолютно непрерывное распределение СВ ζ имеет абсолютно непрерывные распределения или наз непрерывной , если pζ(x) неотрицательная функция, такая что x R функция распределения представима в виде Fζ(x)= ζ(t)dt

71. Плотность распределения. Если pζ(x) неотрицательная функция, такая что x R функция распределения представима в виде Fζ(x)= ζ(t)dt функцию pζ(x) наз плотностью распределения вероятностью СВ ζ

72. Свойство нормировки для НСВ ζ(х)dх=1

Свойство плотности распределения вероятностей СВ

10ζ(х) 0 x R    20. ζ(х)dх=1

74. p(a  ζ < b)= ζ(х)dх (с помощью плотности распределения НСВ)

75. Как определить pζ ( x ) через Fζ ( x )     pζ(x) = Fζ ,(x)

76. Как определить Fζ ( x ) через pζ ( x ) Fζ(x)= ζ(t)dt

Плотность распределения равномерного распеределения на отрезке

pζ(x) = функция распределения имеет вид

Fζ(x) =

Плотность распределения показательного распределения

pζ(x) = функция распределения имеет вид

Fζ(x) =

79. Плотность распределения вероятностей нормального распределения СВ ζ наз нормальной если её плотность вероятности имеет вид

pζ(x) =1/(  * )*е(-(x-a)*(x-a))/20*0) значит ζ N(a, 2)

81. Плотность стандартного нормального распределения СВ ζ имеет стандартное нормальное распределения, если а=0, =1 и плотность вероятности имеет вид pζ(x) =1/( )*е(-х*х)/2

83. Хи-квадрат распределения с к степенями свободы имеет сумму квадратов к независимых случайных величин распределенных по стандартным нормальному закону Х2(к)= i2 , где ζi  N(0,1) ζi, i=1,k – независимы

84. Распределение Стьюдента с к-степенями свободы имеет СВ t , t= / , где ζ  N(0,1) , 0. Х2(к)- это независимая от ζ СВ имеющее распределение Х2 к-степенями свободы

85. Распределения Фишера. С к1 и к2 степенями свободы имеет следующие СВ F=(1/k1* Х21))/( 1/k2* Х22)), где Х21) и Х22)- независимые СВ имеющее Х2 распределения с к1 и к2 степенями свободы.

Свойства двумерной функций распределения вероятностей

10.0  Fζ1ζ2(x1,x2) 1      20. Fζ1ζ2(x1,x2) Fζ1ζ2(y1,y2) , xi yi , i=1,2

30.  Fζ1ζ2(x1,x2)=0 ,  Fζ1ζ2(x1,x2)=1

40.  Fζ1ζ2(x1,x2)= Fζ1ζ2(x1,x2)      

50.ФР двумерной СВ непрерывна слева по каждому из всех аргументов

60.  Fζ1ζ2(x1,x2) 0

87. Свойство нормировки для двумерной ДСВ ij=1

88. Маргинальные распределения Pi=p(ζ1=xi)= ij , Pj=p(ζ2=xj)= ij

Свойства двумерной плотности распределения вероятности НСВ

10.P ζ1ζ2(x1,x2) 0

20.  ζ1ζ2(x1,x2)dx1dx2=1

30. pζ1ζ2(x1,x2)=d2Fζ1ζ2(x1,x2)/( dx1dx2)     

Fζ1ζ2(x1,x2)=  ζ1ζ2(t1,t2)dt1dt2

40.pζ1(x1)=  ζ1ζ2(x1,x2)dx2                  

pζ2(x2)=  ζ1ζ2(x1,x2)dx1

50. P((ζ1, ζ2) D)=  ζ1ζ2(x1,x2) dx1dx2

90. Как в двумерном случае определить плотность распределения вероятности через ФР pζ1ζ2(x1,x2)=d2Fζ1ζ2(x1,x2)/( dx1dx2)       

91. Как в двумерном случае определить ФР через плотность распределения вероятностей Fζ1ζ2(x1,x2)=  ζ1ζ2(t1,t2)dt1dt2

Как найти маргиональные плотности по двумернй плотности распред СВ

pζ1(x1)=  ζ1ζ2(x1,x2)dx2                   pζ2(x2)=  ζ1ζ2(x1,x2)dx1


Поделиться:



Последнее изменение этой страницы: 2019-04-10; Просмотров: 232; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.014 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь