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(Тt)0,5+Ф(t). (1.28)
Дисперсионды фишер қатынасының таралуы – Ғ – таралуы.Екі тәуелсіз кездейсоқ өсімше Хгжәне Х2v1 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, ) = 0при 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?