Презентация Лекція 5. Закони розподілу випадкових величин онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Лекція 5. Закони розподілу випадкових величин абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 20 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:20 слайдов
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:1.93 MB
- Просмотров:49
- Скачиваний:0
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд
Содержание слайда:
№2 слайд
Содержание слайда: ЗМІСТ
Рівномірний розподіл
Нормальний розподіл
(розподіл Гаусса)
Розподіл “х - квадрат”
Розподіл Стьюдента
№3 слайд
Содержание слайда: Рівномірний розподіл
№4 слайд
Содержание слайда: Рівномірний розподіл
Звідси
№5 слайд
Содержание слайда: Рівномірний розподіл
Отже щільність ймовірностей неперервної випадкової величини Х, яка рівномірно розподілена на проміжку (а, в) має вигляд (рис.1)
№6 слайд
Содержание слайда: Рівномірний розподіл
Наведемо приклади деяких конкретних величин з рівномірним законом розподілу. При вимірювані багатьох фізичних величин проводиться округлення до найближчої поділки шкали. Похибки (помилки) при округлені і є випадковою величиною, що має рівномірний закон розподілу. Симетричне колесо, яке обертається і зупиняється внаслідок тертя (рулетка в казино), утворює деякий кут між рухомим та нерухомим радіусом; значення цього кута – випадкова величина з рівномірним законом розподілу
№7 слайд
Содержание слайда: Нормальний розподіл
(розподіл Гаусса)
Закон розподілу неперервної випадкової величини Х називається нормальним, якщо щільність розподілу дорівнює
№8 слайд
Содержание слайда: Нормальний розподіл
(розподіл Гаусса)
Графік розподілу Гаусса описується симетричною відносно а = М(Х) кривою (рис.3), має зміст середнього квадратичного відхилення
№9 слайд
Содержание слайда: Нормальний розподіл
(розподіл Гаусса)
При збільшені квадратичного відхилення ця ордината зменшується. При цьому крива пропорційно звужується вздовж осі ординат так, що обмежена графіком площа залишається рівною одиниці (рис.4). Іншими словами, розкид можливих значень випадкової величини збільшується при збільшені квадратичного відхилення. Форма кривої Гаусса не залежить від а: при різних а вона може паралельно зміщуватися вздовж осі абсцис.
Нормальний розподіл з параметрами а=0 та
№10 слайд
Содержание слайда: Нормальний розподіл
(розподіл Гаусса)
Щільність розподілу в такому випадку дорівнює:
№11 слайд
Содержание слайда: Функція Лапласа
Припустимо, що випадкова величина Х розподілена нормальним законом. Тоді ймовірність того, що Х набуде значень з інтервалу дорівнює:
№12 слайд
Содержание слайда: Функція Лапласа
№13 слайд
Содержание слайда: Функція Лапласа
Основні властивості функції Лапласа
№14 слайд
Содержание слайда: Функція Лапласа
Згідно з
№15 слайд
Содержание слайда: Розподіл “х - квадрат”
Припустимо,
№16 слайд
Содержание слайда: Розподіл “х - квадрат”
На малюнку подано графік щільності розподілу “х - квадрат” при k=4 ступенях вільності (а) та графік функції розподілу (б). При збільшені числа ступенів вільності розподіл наближається до нормального
№17 слайд
Содержание слайда: Розподіл Стьюдента
Припустимо що Z – нормально розподілена нормована випадкова величина
№18 слайд
Содержание слайда: Розподіл Стьюдента
Розподіл Стьюдента повністю визначається числом ступенів вільності і є парною функцією. Щільність ймовірності розподілу Стьюдента:
№19 слайд
Содержание слайда: Розподіл Стьюдента
Графіки щільності розподілу (а) та функції розподілу (б) Стьюдента з одним ступенем вільності подано на малюнку.
№20 слайд
Содержание слайда:
Скачать все slide презентации Лекція 5. Закони розподілу випадкових величин одним архивом:
