Нормальный закон распределения

Определение:Непрерывная случайная величина Х имеетнормальный закон распределения (закон Гаусса), если ее плотность распределения имеет вид:

Нормальный закон распределения - student2.ru ,

где m=M(X), σ2=D(X), σ>0.

Кривую нормального закона распределения называют нормальной или гауссовой кривой (рис.7)

Нормальный закон распределения - student2.ru Нормальная кривая симметрична относительно прямой х=m, имеет максимум в т. х=а, равный Нормальный закон распределения - student2.ru .

рис.7

Функция распределения случайной величины Х, распределенной по нормальному закону, выражается через функцию Лапласа Ф (х) по формуле:

Нормальный закон распределения - student2.ru Нормальный закон распределения - student2.ru ,

где - функция Лапласа.

Замечание:Функция Ф(х) является нечетной (Ф(-х)=-Ф(х)), кроме того, при х>5 можно считать Ф(х) ≈1/2.

График функции распределения F(x) изображен на рис. 8

Нормальный закон распределения - student2.ru рис.8

Вероятность того, что случайная величина Х примет значения, принадлежащие интервалу (a;b) вычисляются по формуле:

Нормальный закон распределения - student2.ru

Вероятность того, что абсолютная величина отклонения меньше положительного числа δ вычисляется по формуле:

Нормальный закон распределения - student2.ru

В частности, при m=0 справедливо равенство:

Нормальный закон распределения - student2.ru

«Правило трех сигм»

Если случайная величина Х имеет нормальный закон распределения с параметрами m и σ, то практически достоверно, что ее значение заключены в интервале (a-3σ; a+3σ), т.к.

Нормальный закон распределения - student2.ru

Задача №3. Случайная величина Х распределена нормально с математическим ожиданием 32 и дисперсией 16. Найти: а)плотность распределения вероятностей f(x); б) вероятность того, что в результате испытания Х примет значение из интервала (28;38).

Решение: По условию m=32, σ2=16, следовательно, σ=4, тогда

Нормальный закон распределения - student2.ru а)

б) Воспользуемся формулой:

Нормальный закон распределения - student2.ru

Подставив a=28, b=38, m=32, σ=4, получим

Нормальный закон распределения - student2.ru

По таблице значений функции Ф(х) находим Ф(1,5)=0,4332, Ф(1)=0,3413.

Итак, искомая вероятность:

P(28<X<38)= 0,4332+0,3413=0,7745.

Задачи для самостоятельной работы

3.1. Случайная величина Х равномерно распределена в интервале (-3;5). Найдите:

а) плотность распределения f(x);

б)функции распределения F(x);

в)числовые характеристики;

г)вероятность Р(4<х<6).

3.2. Случайная величина Х равномерно распределена на отрезке [2;7]. Найдите:

а) плотность распределения f(x);

б)функции распределения F(x);

в)числовые характеристики;

г)вероятность Р(3≤х≤6).

3.3. На шоссе установлен автоматический светофор, в котором 2 минуты для транспорта горит зеленый свет, 3 секунды желтый и 30 секунд красный и т.д. Машина проезжает по шоссе в случайный момент времени. Найти вероятность того, что машина проедет мимо светофора, не останавливаясь.

3.4. Поезда метрополитена идут регулярно с интервалом 2 минуты. Пассажир выходит на платформу в случайный момент времени. Какова вероятность того, что ждать поезд пассажиру придется больше 50 секунд. Найти математическое ожидание случайной величины Х- время ожидания поезда.

3.5. Найти дисперсию и среднее квадратическое отклонение показательного распределения, заданного функцией распределения:

Нормальный закон распределения - student2.ru

F(x)= 0 при х<0,

1-е-8х при х≥0.

3.6. Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей:

Нормальный закон распределения - student2.ru f(x)= 0 при х<0,

0,7•е-0,7х при х≥0.

а) Назовите закон распределения рассматриваемой случайной величины.

б) Найдите функцию распределения F(X) и числовые характеристики случайной величины Х.

3.7. Случайная величина Х распределена по показательному закону, заданному плотностью распределения вероятностей:

Нормальный закон распределения - student2.ru f(x)= 0 при х<0,

0,4 •е-0,4 х при х≥0.

Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение из интервала (2,5;5).

3.8. Непрерывная случайная величина Х распределена по показательному закону, заданному функцией распределения:

 
  Нормальный закон распределения - student2.ru

F(x)= 0 при х<0,

1-е-0,6х при х≥0

Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение из отрезка [2;5].

3.9. Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины соответственно равны 8 и 2. Найдите:

а) плотность распределения f(x);

б) вероятность того, что в результате испытания Х примет значение из интервала (10;14).

3.10. Случайная величина Х распределена нормально с математическим ожиданием 3,5 и дисперсией 0,04. Найдите:

а) плотность распределения f(x);

б) вероятность того, что в результате испытания Х примет значение из отрезка [3,1;3,7].

3.11. Случайная величина Х распределена нормально с M(X)=0 и D(X)=1. Какое из событий: |Х|≤0,6 или |Х|≥0,6 имеет большую вероятность?

3.12. Случайная величина Х распределена нормально с M(X)=0 и D(X)=1.Из какого интервала (-0,5;-0,1) или (1;2) при одном испытании она примет значение с большей вероятностью?

3.13. Текущая цена за одну акцию может быть смоделирована с помощью нормального закона распределения с M(X)=10ден.ед. и σ (Х)=0,3 ден.ед. Найти:

а) вероятность того, что текущая цена акции будет от 9,8 ден.ед. до 10,4 ден.ед.;

б)с помощью «правила трех сигм» найти границы, в которых будет находится текущая цена акции.

3.14. Производится взвешивание вещества без систематических ошибок. Случайные ошибки взвешивания подчинены нормальному закону со средним квадратическим отношением σ=5г. Найти вероятность того, что в четырех независимых опытах ошибка при трех взвешиваниях не произойдет по абсолютной величине 3г.

3.15. Случайная величина Х распределена нормально с M(X)=12,6. Вероятность попадания случайной величины в интервал (11,4;13,8) равна 0,6826. Найдите среднее квадратическое отклонение σ.

3.16. Случайная величина Х распределена нормально с M(X)=12 и D(X)=36.Найти интервал, в который с вероятностью 0,9973 попадет в результате испытания случайная величина Х.

3.17.Деталь, изготовленная автоматом, считается бракованной, если отклонение Х ее контролируемого параметра от номинала превышает по модулю 2 единицы измерения. Предполагается, что случайная величина Х распределена нормально с M(X)=0 и σ(Х)=0,7. Сколько процентов бракованных деталей выдает автомат?

3.18.Параметр Х детали распределен нормально с математическим ожиданием 2, равным номиналу, и средним квадратическим отклонением 0,014. Найти вероятность того, что отклонение Х от номинала по модулю не превысит 1% номинала.

Ответы

Нормальный закон распределения - student2.ru 3.1.

0 при х≤-3,

а) f(х)= 1/8 при -3<х<5,

0 при х≥5.

Нормальный закон распределения - student2.ru

б) 0 при х≤-3,

F(х)= Нормальный закон распределения - student2.ru при -3<х≤5,

1 при х>5.

в) M(X)=1, D(X)=16/3 σ (Х)= 4/√3

г)1/8.

3.2.

Нормальный закон распределения - student2.ru 0 при х<2,

а) f(х)= 1/5 при 2≤х≤7,

0 при х>7.

Нормальный закон распределения - student2.ru б) 0 при х≤2,

F(х)= Нормальный закон распределения - student2.ru при 2<х≤7,

1 при х>7.

 
  Нормальный закон распределения - student2.ru
Нормальный закон распределения - student2.ru

в) M(X)=4,5,D(X) = , σ (Х)=

г)3/5.

3.3. 40/51.

3.4. 7/12, M(X)=1.

3.5. D(X) = 1/64, σ (Х)=1/8

Нормальный закон распределения - student2.ru 3.6. F(x)= 0, при х<0,

1-е-0,7х при х≥0.

           
  Нормальный закон распределения - student2.ru   Нормальный закон распределения - student2.ru   Нормальный закон распределения - student2.ru
 
 

M(X)= ,D(X) = , σ (Х)= .

3.7. Р(2,5<Х<5)=е -1-2≈0,2325

3.8. Р(2≤Х≤5)=0,252.

 
  Нормальный закон распределения - student2.ru

3.9. а)

б) Р(10<Х<14)≈0,1574.

 
  Нормальный закон распределения - student2.ru

3.10. а)f(x)= ,

б) Р(3,1≤Х≤3,7) ≈0,8185.

3.11. |x|≥0,6.

3.12.(-0,5;-0,1).

3.13. а) Р(9,8≤Х≤10,4) ≈0,6562.

б)(9,1;10,9)

3.14. 0,111.

3.15. σ=1,2.

3.16. (-6;30).

3.17. 0,4%.

3.18. 0,8472.

Наши рекомендации