🗊Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать

Категория: Физика
Нажмите для полного просмотра!
Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №1Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №2Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №3Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №4Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №5Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №6Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №7Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №8Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №9Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №10Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №11Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №12Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №13Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №14Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №15Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №16Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №17Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №18
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать . Презентация содержит 18 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №1
Описание слайда:

Слайд 2


Что было: понятие о случайной величине СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНОЙ называется величина, которая в результате испытания примет одно и только одно возможное значение, наперед не известное и зависящее от случайных причин, которые заранее не могут быть учтены. Функцией распределения случайной величины X называется функция F (x), выражающая для каждого x вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее x F (x) = P (X < x).
Описание слайда:
Что было: понятие о случайной величине СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНОЙ называется величина, которая в результате испытания примет одно и только одно возможное значение, наперед не известное и зависящее от случайных причин, которые заранее не могут быть учтены. Функцией распределения случайной величины X называется функция F (x), выражающая для каждого x вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее x F (x) = P (X < x).

Слайд 3


Что было: функция распределения Интегральная функция распределения P(X≤x)=F(x) и ее свойства: 1) 0≤F(x)≤1; 2)F(-∞)=0; 3)F(+∞)=1; 4)для x2>x1 всегда F2>F1;
Описание слайда:
Что было: функция распределения Интегральная функция распределения P(X≤x)=F(x) и ее свойства: 1) 0≤F(x)≤1; 2)F(-∞)=0; 3)F(+∞)=1; 4)для x2>x1 всегда F2>F1;

Слайд 4


Что было: функция распределения Дифференциальная функция вероятности: существует только для непрерывных случайных величин! lim∆x->0 ∆F/∆x=F'(x)= f(x) - плотность вероятности И наоборот: -∞∫х f(x) dx=F(x) Свойства: 1) f(x)≥0 2) ∫f(x)dx=1
Описание слайда:
Что было: функция распределения Дифференциальная функция вероятности: существует только для непрерывных случайных величин! lim∆x->0 ∆F/∆x=F'(x)= f(x) - плотность вероятности И наоборот: -∞∫х f(x) dx=F(x) Свойства: 1) f(x)≥0 2) ∫f(x)dx=1

Слайд 5


Характеристики функции распределения Дискретная случайная величина Математическое ожидание: М[x]= Дисперсия D[x]= Мода (значение с наибольшей вероятностью) Мо=Xi | p(xi)=pmax Медиана
Описание слайда:
Характеристики функции распределения Дискретная случайная величина Математическое ожидание: М[x]= Дисперсия D[x]= Мода (значение с наибольшей вероятностью) Мо=Xi | p(xi)=pmax Медиана

Слайд 6


Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №6
Описание слайда:

Слайд 7


Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать , слайд №7
Описание слайда:

Слайд 8


Равномерное распределение №1 Непрерывная случайная величина имеет равномерный закон распределения на (а,b), если ее плотность вероятности постоянна на этом отрезке и равна 0 вне его. Функция P(X<x)=F(X) имеет вид F(x)=0 при x≤a F(x)=(x-a)/(b-a) при a<x≤b F(x)=1 при x>b Математическое ожидание: M[x]=(a+b)/2 Дисперсия: D[x]=(b-a)2/12
Описание слайда:
Равномерное распределение №1 Непрерывная случайная величина имеет равномерный закон распределения на (а,b), если ее плотность вероятности постоянна на этом отрезке и равна 0 вне его. Функция P(X<x)=F(X) имеет вид F(x)=0 при x≤a F(x)=(x-a)/(b-a) при a<x≤b F(x)=1 при x>b Математическое ожидание: M[x]=(a+b)/2 Дисперсия: D[x]=(b-a)2/12

Слайд 9


Равномерное распределение №2 Дискретная случайная величина имеет равномерное распределение, если ее функция вероятности на всей области определения (a,b) имеет вид P(x)=1/n, где n — число исходов M[x]=(a+b)/2 - мат.ожидание D[x]=(n2-1)/12 - дисперсия
Описание слайда:
Равномерное распределение №2 Дискретная случайная величина имеет равномерное распределение, если ее функция вероятности на всей области определения (a,b) имеет вид P(x)=1/n, где n — число исходов M[x]=(a+b)/2 - мат.ожидание D[x]=(n2-1)/12 - дисперсия

Слайд 10


Биномиальное распределение Дискретная случайная величина X распределена по биномиальному закону, если она имеет значения {0...n}, а вероятность Х=m P(X=m)= Биномиальное распределение описывает вероятность m успехов при n возможных исходов M[X]=n*p - мат. ожидание D[X]=n*p*q - дисперсия, где p - вероятность успеха, q - вероятность неуспеха
Описание слайда:
Биномиальное распределение Дискретная случайная величина X распределена по биномиальному закону, если она имеет значения {0...n}, а вероятность Х=m P(X=m)= Биномиальное распределение описывает вероятность m успехов при n возможных исходов M[X]=n*p - мат. ожидание D[X]=n*p*q - дисперсия, где p - вероятность успеха, q - вероятность неуспеха

Слайд 11


Степенной закон распределения Случайная величина имеет степенной закон распределения, если ее плотность вероятности имеет вид: f(x)=Cx-α , при α=[2,3] Свойства: ассиметричное распределение с «тяжелым» хвостом прямая линия на log-log шкале; Вид графика не зависит от масштаба (scale invariance)
Описание слайда:
Степенной закон распределения Случайная величина имеет степенной закон распределения, если ее плотность вероятности имеет вид: f(x)=Cx-α , при α=[2,3] Свойства: ассиметричное распределение с «тяжелым» хвостом прямая линия на log-log шкале; Вид графика не зависит от масштаба (scale invariance)

Слайд 12


Нормальное распределение Центральная предельная теорема в применении к Ψ: Если индивидуальная изменчивость некоторого свойства есть следствие действия множества причин, то распределение частот для всего многообразия проявлений этого свойства в генеральной совокупности соответствует кривой нормального распределения
Описание слайда:
Нормальное распределение Центральная предельная теорема в применении к Ψ: Если индивидуальная изменчивость некоторого свойства есть следствие действия множества причин, то распределение частот для всего многообразия проявлений этого свойства в генеральной совокупности соответствует кривой нормального распределения

Слайд 13


Закон нормального распределения Где: β — среднеквадратичное отклонение (σ); α — среднее (М); e, π - константы
Описание слайда:
Закон нормального распределения Где: β — среднеквадратичное отклонение (σ); α — среднее (М); e, π - константы

Слайд 14


Правило 3 сигм При нормальном распределении: M(+/-)σ=68,26% M(+/-)2σ=95,44% M(+/-)3σ=99,72%, M(+/-)3σ - интервал всех возможных значений
Описание слайда:
Правило 3 сигм При нормальном распределении: M(+/-)σ=68,26% M(+/-)2σ=95,44% M(+/-)3σ=99,72%, M(+/-)3σ - интервал всех возможных значений

Слайд 15


Свойства нормального распределения Правило 3 сигм (99,72% значений лежат в рамках M+/-3σ) Распределение симметрично (А=0), эксцесс, т.е. мера остроты пика или Е = 0 Мода, медиана и среднее совпадают Значения, лежащие на равном расстоянии от M (среднего), будут иметь равную частоту в репрезентативной выборке
Описание слайда:
Свойства нормального распределения Правило 3 сигм (99,72% значений лежат в рамках M+/-3σ) Распределение симметрично (А=0), эксцесс, т.е. мера остроты пика или Е = 0 Мода, медиана и среднее совпадают Значения, лежащие на равном расстоянии от M (среднего), будут иметь равную частоту в репрезентативной выборке

Слайд 16


Проверка распределения на «нормальность» Графический способ; Статистический критерий Колмогорова-Смирнова (N>50 человек) ; W-критерий Шапиро-Уилка (N > 8 человек); Критерий ассиметрии и эксцесса См. ГОСТ Р ИСО 5479—2002
Описание слайда:
Проверка распределения на «нормальность» Графический способ; Статистический критерий Колмогорова-Смирнова (N>50 человек) ; W-критерий Шапиро-Уилка (N > 8 человек); Критерий ассиметрии и эксцесса См. ГОСТ Р ИСО 5479—2002

Слайд 17


Критерий асимметрии и эксцесса 1. Определить среднее арифметическое (М) и стандартное отклонение (σ). 2. Рассчитать показатели асимметрии и эксцесса. А= Е= -3 3. Рассчитать критические значения А и Е А Е 4. Если А<Aкр и E<Eкр, распределение нормально
Описание слайда:
Критерий асимметрии и эксцесса 1. Определить среднее арифметическое (М) и стандартное отклонение (σ). 2. Рассчитать показатели асимметрии и эксцесса. А= Е= -3 3. Рассчитать критические значения А и Е А Е 4. Если А<Aкр и E<Eкр, распределение нормально

Слайд 18


Закон нормального распределения: следствия Знаем, какой процент испытуемых наберет определенные баллы по тесту; Стандартизируем на этой основе баллы по тесту; Оцениваем параметры генеральной совокупности по выборочным данным; Рассчитываем статистическую значимость наших выводов; И задействуем его во всей индуктивной статистике в той или иной степени...
Описание слайда:
Закон нормального распределения: следствия Знаем, какой процент испытуемых наберет определенные баллы по тесту; Стандартизируем на этой основе баллы по тесту; Оцениваем параметры генеральной совокупности по выборочным данным; Рассчитываем статистическую значимость наших выводов; И задействуем его во всей индуктивной статистике в той или иной степени...

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию