Равномерным называется распределение, для которого плотность вероятности f(x) постоянна в определенных пределах и равна нулю вне этих пределов (рис. 5.4),
. (5.27)
Другими словами равномерным называется распределение такой случайной величины, появление любого значения которой равновероятно.
Так как площадь, ограниченная кривой распределения, равна единице c(b – a) = 1, то в формуле (5.27) с = 1/(b – a).
Функция распределения (рис. 5.5) задается выражением:
. (5.28)
Рис. 5.4. Плотность вероятности равномерного распределения
Рис. 5.5. Функция равномерного распределения
Математическое ожидание равномерно распределенной случайной величины Х определяется как
. (5.29)
В силу симметричности равномерного распределения медиана величины Х также определяется как х0,5 = (a + b)/2. Дисперсия случайной величины Х
. (5.30)
Случайная величина Х называется распределенной по нормальному закону, если ее плотность распределения имеет вид
, (5.31)
где –¥ < x < ¥.
Функция распределения
. (5.32)
Плотность и функция распределения нормированной случайной величины соответственно определяются как
, (5.33)
. (5.34)
Нормальное распределение нормированной случайной величины называется стандартным.
Графики плотности и функции нормального распределения нормированной случайной величины приведены на рис. 5.6, а, б.
Нормальное распределение наиболее часто встречается на практике и теоретически наиболее полно разработано. Нормальный закон при некоторых условиях является предельным законом для суммы большого числа n независимых случайных величин, каждая из которых подчинена какому-либо закону распределения. Основное ограничение состоит в том, чтобы все слагаемые играли в общей сумме относительно малую роль. Если у явлений множество событий происходит случайно вследствие воздействия на них большого числа независимых (или слабо зависимых) факторов, то закон распределения таких явлений близок к нормальному. Нормальный закон распределения широко используется при обработке наблюдений.
а
б
Рис. 5.6. Плотность (а) и функция (б) нормального распределения
Нормальное распределение содержит минимум информации по сравнению с любыми распределениями с той же дисперсией. Следовательно, замена некоторого распределения эквивалентным нормальным не может привести к переоценке точности наблюдений. График плотности распределения называется нормальной кривой или кривой Гаусса.
Функция
Ф(х) = F0(x) – 0,5 (5.35)
называется функцией Лапласа,
. (5.36)
Функция Лапласа – нечетная функция, т.е. Ф(–х) = –Ф(х), поэтому таблицы значений Ф(х) составлены только для х > 0.