Дискретная случайная величина - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Дискретная случайная величина, слайд №10

Дискретная случайная величина, слайд №11

Дискретная случайная величина, слайд №12

Дискретная случайная величина, слайд №13

Дискретная случайная величина, слайд №14

Дискретная случайная величина, слайд №15

Дискретная случайная величина, слайд №16

Дискретная случайная величина, слайд №17

Дискретная случайная величина, слайд №18

Дискретная случайная величина, слайд №19

Дискретная случайная величина, слайд №20

Дискретная случайная величина, слайд №21

Дискретная случайная величина, слайд №22

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Дискретная случайная величина. Доклад-сообщение содержит 22 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:

Слайд 2

Описание слайда:

Повторение испытаний Если производится несколько испытаний, причем вероятность события А в каждом испытании не зависит от исходов других испытаний , то такие испытания называют независимыми относительно события А. Будем предполагать далее, что Р(А) = р, т.е. вероятность р всегда одинакова (0 < р < 1), и поставим задачу вычислить вероятность того, что при n испытаниях событие А осуществится ровно k раз. Ответ на этот вопрос дает формула Бернулли.

Слайд 3

Описание слайда:

Вероятность того, что в n независимых испытаниях ( в каждом из которых вероятность Р(А) = р одинакова ) событие А наступит ровно k раз ( в любой последовательности), равна Вероятность того, что в n независимых испытаниях ( в каждом из которых вероятность Р(А) = р одинакова ) событие А наступит ровно k раз ( в любой последовательности), равна , где В частности,

Слайд 4

Описание слайда:

Пример Два равносильных шахматиста играют в шахматы. Что вероятнее: выиграть 3 партии из 6 или 4 партии из 8 ? (ничьи во внимание не принимаются). Играют два равносильных шахматиста, поэтому вероятность выигрыша в одной партии равна ½. Следовательно , вероятность проигрыша q = ½ . Вероятность р одинакова. Последовательность выигрыша не играет роли. Значит, применим формулу Бернулли. Вероятность того, что будут выиграны 3 партии из 6 : Вероятность того, что будут выиграны 4 партии из 8:

Слайд 5

Описание слайда:

Слайд 6

Описание слайда:

Пример Монету бросают 5 раз. Найти вероятность того, что «герб» выпадет : а) менее 2-х раз б) не менее 2-х раз Вероятность того, что в каждом испытании выпадет «герб» р = ½ , q = 1-p = ½ , n=5 a) б)

Слайд 7

Описание слайда:

Случайные величины – величины , которые принимают те или иные значения. Случайные величины – величины , которые принимают те или иные значения. Дискретные случайные величины Определение: Дискретной называют случайную величину , возможные значения которой есть отдельные изолированные числа, причем величина принимает эти значения с определенными вероятностями. Возможные значения дискретной случайной величины можно пронумеровать. Определение: Законом распределения дискретной случайной величины называют перечень ее возможных значений и соответствующих им вероятностей.

Слайд 8

Описание слайда:

Способы задания закона распределения случайной величины Табличный Здесь 2) Аналитический, т.е. в виде формулы или с помощью функции распределения. Графический В прямоугольной системе координат строят точки и соединяют их отрезками прямых. Полученную ломаную называют многоугольником распределения

Слайд 9

Описание слайда:

Биномиальным называют закон распределения дискретной случайной величины Х – числа появления события в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равна р. Биномиальным называют закон распределения дискретной случайной величины Х – числа появления события в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равна р. Вероятность возможного значения X = k вычисляется по формуле Бернулли: Пример: n = 3, p = q = ½ . Построить многоугольник распределения.

Слайд 10

Описание слайда:

Закон Пуассона Если число испытаний n велико, а вероятность р появления события в каждом испытании очень мала ( р ≤ 0,1) , то используют приближенную формулу: где k – число появлений события в n независимых испытаниях, - (среднее число появлений события в испытаниях). Говорят тогда, что случайная величина распределена по закону Пуассона

Слайд 11

Описание слайда:

Пример Написать биномиальный закон распределения дискретной случайной величины Х – числа появлений «герба» при 2-х бросаниях монеты n=2, p = ½ ; q = ½ ; X = 0 ; 1 ; 2. Итак, Проверка условия

Слайд 12

Описание слайда:

Числовые характеристики дискретных случайных величин Закон распределения полностью характеризует случайную величину, однако часто не известен. Но для решения многих задач достаточно знать числовые характеристики случайной величины. Важнейшая из них – математическое ожидание. Оно приближенно равно среднему значению случайной величины. Если математическое ожидание числа выбиваемых очков I-го стрелка больше, чем у II-го, то I-ый лучше стреляет, чем II-ой.

Слайд 13

Описание слайда:

Характеристикой среднего значения случайной величины служит математическое ожидание, описываемое формулой: Характеристикой среднего значения случайной величины служит математическое ожидание, описываемое формулой: Свойства: 1. M(C) = C, C=const 2. M(CX) = CM(X) 3. M(XY) = M(X)M(Y) 4. M(X+Y) = M(X) + M(Y)

Слайд 14

Описание слайда:

Примеры 1. Найти математическое ожидание случайной величины Х, зная закон ее распределения: М(Х) = 3∙0,1 + 5∙0.6 + 2∙0,3 = 3,9 2. М(Х) = -4∙0,2 + 0,3∙.6 + 0,5∙10 = 6 3. Z = X + 2Y, M(X) = 5, M(Y) = 3 | M(Z) = ? M(Z) = M(X + 2Y) = M(X) + M(2Y) = M(X) + 2M(Y) = 5+6 = 11

Слайд 15

Описание слайда:

Рассмотрим случайные величины Х и У: Рассмотрим случайные величины Х и У: М(Х) = -0,01∙0,5 + 0,01∙0,5 = 0; М(У) = -100∙0,5 + 100∙0,5 = 0 т. е. математические ожидания равны, но возможные значения сильно различаются. Математическое ожидание полностью случайную величину не характеризует. Для того, чтобы оценить, как рассеяны возможные значения случайной величины вокруг ее математического ожидания, используют числовую характеристику, которую называют дисперсией. Если Х-М(Х) – есть отклонение случайной величины от ее математического ожидания, то дисперсией случайной величины Х называют математическое ожидание квадрата отклонения.

Слайд 16

Описание слайда:

Удобнее вычислять дисперсию по формуле: Удобнее вычислять дисперсию по формуле: Свойства:

Слайд 17

Описание слайда:

Примеры Найти дисперсию случайной величины Х , которая задана следующим законом распределения:

Слайд 18

Описание слайда:

Примеры 2. , D(X) = ? D(X) = 13,3 – 12,25 = 1,05

Слайд 19

Описание слайда:

Примеры Сравнить дисперсии случайных величин, заданных законами распределения:

Слайд 20

Описание слайда:

В тех случаях, когда желательно, чтобы оценка рассеяния имела размерность случайной величины, вычисляют не дисперсию, а среднее квадратическое отклонение В тех случаях, когда желательно, чтобы оценка рассеяния имела размерность случайной величины, вычисляют не дисперсию, а среднее квадратическое отклонение ПРИМЕРЫ: 1.