Лекция Ықтималдықтар теориясының негізі



бет8/8
Дата31.03.2022
өлшемі82,88 Kb.
#137407
түріЛекция
1   2   3   4   5   6   7   8
Байланысты:
Лекция 1 (1)
БА, 8 лек
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.


Гамма-таратылуы. Берілген таратылуда үнемі интенсивтілік К кездейсоқ шама Т ретінде уақыт қарастырылады, бір ғана  оқиғаны көрсету үшін ғана емес Гамма-таратылуда ықтималдықтың тығыздығы көрсетіледі.
(1.32)
мұндағы Г () = ( - 1)! Бүтін оң мәнді  үшін.
β-таратылу. Ол өсімше үшін (а, б) интервалында кезкелген мәнді қабылдайтын (0, 1) аралығына әкелетін статистикалық модель ретінде қолданылады. β-таратылу ықтималдық тығыздығының келесі түрлерін көрсетеді
при 0  х  1. (1.33)
х  0 немесе х  1 = 0 болады.
Негізгі: 1.267-279.
Қосымша: 7.1-67, 9.1-25
Бақылау сұрақтары:
1) Кездейсоқ оқиға дегеніміз не?
2) Оқиғалардың түрлерін атаңыз.
3) оқиғаның ықтималдығы дегеніміз не және ол қалай есептеледі?
4) Қандай шама кездейсоқ шама деп аталады?
5) таратылудың қандай түрлерін білесіңдер?

Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3   4   5   6   7   8




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет