русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Нормальное распределение (распределение Гаусса).


Дата добавления: 2014-10-07; просмотров: 897; Нарушение авторских прав


Непрерывная случайная величина имеет нормальное распределение (распределена нормально или по Гауссу), если ее плотность имеет вид

.

Вычислим математическое ожидание и дисперсию нормально распределенной случайной величины.

.

Вычислите аналогично .

Обозначим плотность стандартного нормального распределения (при ) ,

обозначим функцию распределения стандартного нормального распределения

,

где - интеграл Лапласа.Значения можно найти в стандартных таблицах.

Вычислим вероятность попадания нормально распределенной случайной величины на отрезок [a,b].

. При вычислении вероятности полезно учитывать нечетность функции :

.

 

Локальная и интегральная формулы Муавра – Лапласа.

Если в схеме Бернулли число испытаний n велико, причем p и q=1-p велики, то для всех m справедливы локальная формула Муавра – Лапласа

.

и интегральная формула Муавра – Лапласа

.

Это означает, что при большом числе испытаний распределение числа успехов становится нормальным.

Иногда приходится оценивать вероятность отклонения частоты события от вероятности. Покажем, как можно использовать для этого интегральную формулу Муавра – Лапласа.

Заметим, что . Запишем интегральную формулу Муавра – Лапласа

в виде

. Поэтому

. Если интервал симметричен, , то по нечетности .

 

Примеры.

1) (3.42) Телефонная станция обслуживает 1000 абонентов. Вероятность вызова за минуту 0,0005. Какова вероятность, что за минуту поступит не менее двух вызовов? Здесь n = 1000, p = 0,0005, = np =0.5. (по таблице ).

2) (3.43) Известно, что 20% автомобилей нарушают скоростной режим. Какова вероятность того, что из 1000 автомобилей 210 нарушат правила? Здесь надо пользоваться локальной формулой Муавра-Лапласа при n=1000, p=0,2, m=300.

3) (3.44) Монету подбрасывают 10000 раз. Найти вероятность того, что частота выпадения герба будет отличаться от 0,5 не более, чем на 2%. Здесь надо пользоваться интегральной формулой Муавра-Лапласа при n=10000, р=1/2, m1=400, m2=600. Тогда



 



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Экспоненциальное распределение. | Другие распределения, часто используемые в инженерных расчетах.


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 3.122 сек.