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
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 10.рζ(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* Х2(к1))/( 1/k2* Х2(к2)), где Х2(к1) и Х2(к2)- 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 |
Последнее изменение этой страницы: 2019-04-10; Просмотров: 255; Нарушение авторского права страницы