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

Нажмите для полного просмотра!

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №2

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №3

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №4

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №5

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

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

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №8

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №9

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №10

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №11

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №12

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №13

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №14

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №15

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №16

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №17

Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать, слайд №18

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Презентация по физике "Случайные величины: законы распределения" - скачать. Доклад-сообщение содержит 18 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:

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

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

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

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

Описание слайда:

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

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

Слайд 9

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

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

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

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

Описание слайда:

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

Слайд 14

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

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

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

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

Слайд 18

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...