![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Тема 8. Основные законы распределения случайных величин
Дискретная случайная величина Здесь Ряд распределения выглядит так:
Пример 1. Банк выдает 5 кредитов. Вероятность невозврата кредита равна 0, 2 для каждого из заемщиков. Составить таблицу закона распределения количества заемщиков, не вернувших кредит по окончанию срока кредитования. Решение. Пусть Получаем следующий ряд распределения:
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по биномиальному закону, вычисляются по специальным формулам:
Пример 2. По условию предыдущей задачи найти математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение. Решение. Имеем
Случайная величина Здесь Т.е. ряд распределения Пуассона выглядит следующим образом:
Распределение Пуассона является предельным для биномиального, когда Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона, вычисляются по формулам:
Геометрическое распределение встречается, когда производится ряд независимых попыток добиться какого-то результата, при каждой попытке результат достигается с вероятностью Случайная величина Ряд распределения выглядит следующим образом:
Вероятности Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по геометрическому закону, вычисляются по формулам:
Пример 3. Вероятность попадания в цель при отдельном выстреле для данного стрелка равна 0, 1. Найти математическое ожидание и дисперсию числа выстрелов по цели до первого попадания. Решение. Случайная величина имеет геометрическое распределение с параметром
Пусть случайная величина Плотность вероятности задается формулой Математическое ожидание равно Дисперсия
5. Показательный закон распределения
Плотность распределения случайной величины, распределенной по показательному закону, равна Функция распределения Математическое ожидание Дисперсия
6. Нормальный закон распределения
Нормальное распределение является наиболее важным распределением непрерывных случайных величин. Множество явлений в практической жизни можно описать с помощью модели нормального распределения. Например: распределение высоты деревьев; площадей садовых участков; массы людей; дневной температуры и т.п. Нормальное распределение используется и для решения многих проблем в экономической жизни. По нормальному закону распределяется, например, число дневных продаж в магазине; число посетителей универмага в неделю; число работников в некоторой отрасли; объемы выпуска продукции на предприятии и т.д. Нормальное распределение находит широкое применение и для аппроксимации распределений дискретных случайных величин. Так, например, доходы от определенных видов рискованного бизнеса приблизительно подчиняются нормальному распределению. Нормальное распределение иногда называют «законом ошибок». Например, отклонение в размерах деталей от установленного объясняется многими причинами, каждая из которых влияет на размер детали, отклонение подчиняется нормальному закону распределения. Плотность распределения нормальной случайной величины определяется по формуле
Функция распределения
где Нормальное распределение с параметрами Функция нормированного нормального распределения имеет вид: Т.к. функция График плотности нормального распределения для разных значений Вероятность попадания на интервал равна значению определенного интеграла от плотности вероятностей, в данном случае:
Преобразование этой формулы путем введения новой переменной интегрирования
где
Пример 4. Магазин продает мужские костюмы. По данным статистики известно, что распределение по размерам является нормальным с математическим ожиданием 48 и средним квадратическим отклонением 2. Определить процент спроса на 50-й размер при условии разброса значений этой величины в интервале (49; 51). Решение. По условию
Следовательно, спрос на 50-й размер составит около 24% (0, 2417 100%), и магазину нужно предусмотреть это в общем объеме закупок.
Если интервал (или отрезок) симметричен относительно математического ожидания, т.е.
Особенно простыми эти формулы становятся, когда число
В прикладных задачах, например, в математической статистике, при теоретическом изучении эмпирических распределений, отличающихся от нормального, возникает необходимость количественных оценок этих различий. Для этих целей введены специальные безразмерные характеристики. Асимметрией теоретического распределения называется отношение центрального момента третьего порядка к кубу среднего квадратического отклонения:
Эксцессом теоретического распределения называется величина, определяемая равенством:
где Для нормального распределения Аs = Ek =0. При отклонении от нормального распределения асимметрия положительна, если «длинная» и более пологая часть кривой распределения расположена справа от точки на оси абсцисс, соответствующей моде; если эта часть кривой расположена слева от моды, то асимметрия отрицательна. Эксцесс характеризует «крутизну» подъема кривой распределения по сравнению с нормальной кривой: если эксцесс положителен, то кривая имеет более высокую и острую вершину; в случае отрицательного эксцесса сравниваемая кривая имеет более низкую и пологую вершину. Замечание. При использовании указанных характеристик сравнения предполагают, что для нормального и теоретического распределений совпадают математические ожидания и совпадают дисперсии.
Пример 5. Время ремонта телевизоров есть случайная величина Решение. По условию Плотность вероятности имеет вид:
функция распределения: Искомую вероятность
Ищем среднее квадратическое отклонение:
|