Лекция Ықтималдықтар теориясының негізі



бет6/43
Дата08.02.2023
өлшемі2,4 Mb.
#66178
түріЛекция
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   43
Байланысты:
Ықтималдықтар теориясының негізі 1

Пирсона таратылуы - 2 таратылуы ықтималдық тығыздығына ие болады.







.


Сурет.1.8. Логарифмдік-бірқалыпты таратылу Сурет.1.9. Пирсон таратылуы


мұндағы - Эйлердің гамма-функциясы:
;
.
Бүтін п үшін = 1, 2, . . .
; ;
;
параметрі v = п — бос сандар дәрежесі, тәуелсіз квадраттар өсімшелерінің саны .
Таралудың сандық сипаттамасы:
M(2) = v; D(2) = 2v.
п (v) таралуының өсуіне байланысты 2 бірқалыптыға ұмтылады (сурет 1.9).
Сенімді бағалау мен гипотезалардың статистикалық тексеруі кезінде 2 таралу қолданылады.


Стьюдент таратылуы - tv – таратылу жаңа кездейсоқ өсімшені қанағаттандырады.
(1.27)


Бірқалыпты таралу секілді Стьюдент таралуы да симметриялы, бірақ анағұрлым жайпақ болады. v = 20 деп бастап, Лаплас функциясын қолдана отырып ықтималдықты төмендегі формула бойынша анықтауға болады
Р(Тt)0,5+Ф(t). (1.28)


Дисперсионды фишер қатынасының таралуы – Ғ – таралуы. Екі тәуелсіз кездейсоқ өсімше Хг және Х2 v1 және v2 еркін дәрежелі 2- таралуына бағынады. Жаңа кездейсоқ шама
(1.29)
Көрнекті таралу
А оқиғасы кеңістіктің (бөлік, көлем және т.б.) кейбір учаскелерінде үнемі интенсивтілік  (сурет 1.11). пайда болсын. Сонда екі оқиғаның пайда болу аралығы үздіксіз кездейсоқ шама Т көрсететін көрнекті таралу функциясымен көрсетіледі
F(t, ) = P(T-t, (1.30)
Ықтималдықтың тығыздығы
f(t, ) = e-t при t 0; (1.31)
f(t, ) = 0 при t 0
және сандық мінездемесі:
М(Т) = 1/; D(T)=l/2.




Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   43




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет