Случайные величины - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Случайные величины. Доклад-сообщение содержит 19 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Случайные величины Лекция 2

Слайд 2

Описание слайда:

План лекции: Виды случайных величин Основные характеристики дискретных случайных величин Основные характеристики непрерывных случайных величин Правила группировки данных

Слайд 3

Описание слайда:

Виды случайных величин Биометрия – область научного знания, охватывающая планирование и анализ результатов количественных биологических экспериментов и наблюдений методами математической статистики.

Слайд 4

Описание слайда:

Слайд 5

Описание слайда:

Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями. Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.

Слайд 6

Описание слайда:

Вид закона распределения (таблица)

Слайд 7

Описание слайда:

Вид закона распределения (график)

Слайд 8

Описание слайда:

Вид закона распределения (формула)

Слайд 9

Описание слайда:

Основные характеристики дискретных случайных величин Математическое ожидание (среднее значение) случайной величины равно сумме произведений значений, принимаемых этой величиной, на соответствующие им вероятности: М(x)=x1Р1 + x2Р2 + . . . + xnPn =

Слайд 10

Описание слайда:

Дисперсия случайной величины – это математическое ожидание квадрата соответствующего отклонения случайной величины xi от ее математического ожидания: Дисперсия случайной величины – это математическое ожидание квадрата соответствующего отклонения случайной величины xi от ее математического ожидания: D(x) = M [xi – M(x)]2 Среднее квадратическое отклонение:

Слайд 11

Описание слайда:

ПРИМЕР: Рассчитать основные числовые характеристики для числа вызовов, поступивших на подстанцию скорой помощи за 15 минут. ПРИМЕР: Рассчитать основные числовые характеристики для числа вызовов, поступивших на подстанцию скорой помощи за 15 минут.

Слайд 12

Описание слайда:

Расчеты М(x)=10,15+20,2+30,4+40,2+50,05=2,8 D(x)=(1-2,8)2∙0,15+(2-2,8)2∙0,2+(3-2,8)2∙0,4+(4-2,8)2∙0,2+(5-2,8)2 ∙ 0,05= 1,16 (x)= =1,08

Слайд 13

Описание слайда:

Основные характеристики непрерывных случайных величин Плотностью распределения вероятностей называется отношение вероятности Р(a

Слайд 14

Описание слайда:

Функция плотности распределения вероятностей – это зависимость плотности распределения от значений величины x. Функция плотности распределения вероятностей – это зависимость плотности распределения от значений величины x.

Слайд 15

Описание слайда:

Функция F(х) распределения вероятностей (или накопленной вероятности). F(х) – является первообразной для у=f(х). Она равна вероятности того, что случайная величина Х меньше наперед заданного числа x. Функция F(х) распределения вероятностей (или накопленной вероятности). F(х) – является первообразной для у=f(х). Она равна вероятности того, что случайная величина Х меньше наперед заданного числа x. F(x) = P(Х

Слайд 16

Описание слайда:

Основные числовые характеристики непрерывных случайных величин Математическое ожидание Дисперсия Среднее квадратическое отклонение

Слайд 17

Описание слайда:

Слайд 18

Описание слайда:

ПРАВИЛА ГРУППИРОВКИ ДАННЫХ Из имеющихся значений признака x выбрать наименьшее (xmin), наибольшее (xmax), т.о. определяют размах распределения (xmax – xmin). Определить число классов группировки: k=1+3,32·lgn, где n – число измерений. Величину k округляют до целых чисел. Определить оптимальную величину класса (интервала группировки) Выбрать границы классов. Границы первого класса следует выбрать так, чтобы он содержал наименьшее значение, но не начинался с него. Последующие классы образуются добавлением величины интервала xi. Определить середину интервала .