Экспоненциальный закон распр-ния.хар-ки
Непрерывная случайная величина X имеет показ-ный (экспоненциальный) закон распределения с параметром , если её плотность вероятности f(x) имеет вид:
Кривая распределения f(x) приведена на рисунке
Теорема. Функция распределения случ величины X, распределённой по показат-му закону, есть
её мат ожидание
а её дисперсия
Норм распр-ние. Функц распр для норм распр. Функция Лапласа. Вер-сть попадания в зад инт.
Случ вел-на ξ имеет нормальное (Гауссовское) распр-е с параметрами a и σ (σ >0), если имеет место след плотность распр-ния:
Свойства:
1. Fa,σ 2(x)=F0,1((x-a)/σ)
xÎR
2. ξ (x1, x2)
P(x1≤ξ≤ x2)=Ф((x2-a)/σ) – Ф((x1-a)/σ)
3. Ф-цияраспрсл вел-ны ξ, распред-ой по норм закону, выражается через ф-цию Лапласа по формуле:
Fξ(x)=½+Ф((x-a)/σ)
Вер-ть попадания нормально распределенной случайной величины на заданный интервал:
Математическая статистика. Основные понятия.
Мат статистика- раздел мат-тики, изучающий мат-ские методы сбора, систематизации, обработки и интерпретации результатов наблюдений с целью выявления статис-ких закономерностей. Мат статистика опирается на теорию вер-тей. Если теория вер-тей изучает закономерности случайных явлений на основе абстрактного описания действительности, то мат статистика оперирует непосредственно результатами наблюдений над случайным явлением, представляющими выборку из некоторой конечной или гипотетической бесконечной ген сов-сти. Используя результаты, полученные теорией вер-тей, мат статистика позволяет не только оценить значения искомых хар-стик, но и выявить степень точности получаемых при обработке данных выводов.
Осн понятия мат статистики:
Ген сов-сть– все множество имеющихся объектов.
Выборка – набор объектов, случайно отобранных из ген сов-сти.Виды6 повторная, бесповторная)
Объем ген сов-сти N и объем выборки n – число объектов в рассматривае-мой сов-сти.
Виды выборки:
26. Ген совокупность и выборка. Хар-тики выборки.
В мат статистике понятие генсов-сти трактуется как сов-сть всех мыслимых наблюдений, кот могли бы быть произведены при данном реальном комплексе усл.
Выборочная сов-сть-сов-сть случайно отобранных объектов. Выборка, применяется, прежде всего, в тех случаях, когда сплошное наблюдение вообще невозможно.
Виды выборки: вероятностные и невероятностные.
Вероятностная выборка:
1. Простая вероятностная выборка:
- простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вер-ти может попасть в выборку.
- простая бесповторная выборка.
2. Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки.
3. Серийная вероятностная выборка.
4. Районированные выборки
5. «Удобная» выборка Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки.
Невероятностные выборка (отбор в такой выборке осущ-ется не по принципам случ-сти, а по субъективным критериям- доступности, типичности, и т.д.:
1.Квотная выборка- выборка строится как модель , кот воспроизводит структуру ген совсти в виде квот изучаемых признаков.
2. Метод снежного кома.
3. Стихийная выборка.