Логарифмически нормальное распределение

Логарифмически нормальное распределение - это распределение вероятностей неотрицательной случайной величины T, логарифм которой распределен по нормальному закону. Логарифмически нормальное распределение существует только для неотрицательных случайных величин, т.к. отрицательные числа логарифмов не имеют, поэтому оно удовлетворяет физическому смыслу неотрицательных величин.

Логарифмически нормальное распределение имеет ресурс объектов по сопротивлению усталости, т.е. число циклов нагружения до разрушения объекта.

Дифференциальная функция (плотность вероятностей) логарифмически нормального распределения имеет вид (рис. 27)

f(ln t)= Логарифмически нормальное распределение - student2.ru exp Логарифмически нормальное распределение - student2.ru , (53)

где ln t, ln T - логарифмы случайной величины T; <lnT> - математическое ожидание логарифма случайной величины; Sln t=D(ln t) - дисперсия логарифма случайной величины T.

Логарифмически нормальное распределение - student2.ru
Логарифмически нормальное распределение - student2.ru

Рис. 26. Функция интенсив- Рис. 27. Дифференциальная

ности нормального распре- функция логарифмически

деления нормального распределения

Интегральная функция логарифмически нормального распределения

F(ln t)=P(ln T<ln t)=F0 Логарифмически нормальное распределение - student2.ru .

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕЙБУЛЛА

Распределение Вейбулла имеет две разновидности: двухпараметрическое и трехпараметрическое.

На практике чаще встречается двухпараметрическое, которое получается из трехпараметрического при m=0. Запишем формулы для трехпараметрического распределения.

Дополнение интегральной функции

Распределения Вейбулла

Дополнение интегральной функции распределения Вейбулла задается уравнением (рис. 28)

P(t)=exp Логарифмически нормальное распределение - student2.ru , (54)

Логарифмически нормальное распределение - student2.ru

где a- параметр масштаба, характеризующий степень растянутости кривой распределения вдоль оси t и связанный со средним значением случайной величины; b- параметр формы; m- параметр сдвига, являющийся минимально возможным значением случайной величины T.

Рис. 28. Дополнение интегральной функции распределения Вейбулла

Интегральная функция распределения Вейбулла

Интегральная функция распределения Вейбулла по формулам (8) и (54) равна

F(t)=1-exp Логарифмически нормальное распределение - student2.ru . (55)

Дифференциальная функция распределения Вейбулла

Дифференциальная функция (плотность вероятностей) распределения Вейбулла по формулам (12) и (54) или (55) (рис. 29)

f(t)= Логарифмически нормальное распределение - student2.ru exp Логарифмически нормальное распределение - student2.ru . (56)

Интенсивность событий распределения Вейбулла

Интенсивность событий распределения Вейбулла по формулам (20), (54) и (56) (рис.30)

Логарифмически нормальное распределение - student2.ru

l(t)= Логарифмически нормальное распределение - student2.ru . (57)

Логарифмически нормальное распределение - student2.ru

Рис. 29. Дифференциальная функ- Рис. 30. Интенсивность собы-

ция распределения Вейбулла тий распределения Вейбулла

Математическое ожидание распределения Вейбулла

Математическое ожидание распределения Вейбулла определяем по формуле

Tcp=<T>= Логарифмически нормальное распределение - student2.ru Логарифмически нормальное распределение - student2.ru (58)

Вычисление интеграла (58) дает выражение

Tcp= a Г Логарифмически нормальное распределение - student2.ru +m, (59)

где Г Логарифмически нормальное распределение - student2.ru - гамма-функция.

Гамма-функцией от аргумента n называется функция

Логарифмически нормальное распределение - student2.ru

Для гамма-функции составляются таблицы.

Наши рекомендации