Случайные величины и их распределения - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Случайные величины и их распределения, слайд №1

Случайные величины и их распределения, слайд №2

Случайные величины и их распределения, слайд №3

Случайные величины и их распределения, слайд №4

Случайные величины и их распределения, слайд №5

Случайные величины и их распределения, слайд №6

Случайные величины и их распределения, слайд №7

Случайные величины и их распределения, слайд №8

Случайные величины и их распределения, слайд №9

Случайные величины и их распределения, слайд №10

Случайные величины и их распределения, слайд №11

Случайные величины и их распределения, слайд №12

Случайные величины и их распределения, слайд №13

Случайные величины и их распределения, слайд №14

Случайные величины и их распределения, слайд №15

Случайные величины и их распределения, слайд №16

Случайные величины и их распределения, слайд №17

Случайные величины и их распределения, слайд №18

Случайные величины и их распределения, слайд №19

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Случайные величины и их распределения. 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:

Глава 3 СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И ИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Слайд 2

Описание слайда:

§3.1. Случайные величины Случайной величиной называется величина (Х), которая в результате опыта может принимать одно из значений х1, х2,…, хi,…, хn, образующих полную группу несовместных событий, причем неизвестно заранее, какое именно. Х= хi; Р(Х= хi)= рi Дискретной (не непрерывной) случайной величиной называют случайную величину Х, которая принимает отдельные, изолированные возможные значения хi с определенными вероятностями рi.

Слайд 3

Описание слайда:

Законом распределения случайной величины Х называется совокупность пар чисел (хi, рi), где хi – возможные значения случайной величины, рi – вероятности, с которыми она принимает эти значения. При этом Законом распределения случайной величины Х называется совокупность пар чисел (хi, рi), где хi – возможные значения случайной величины, рi – вероятности, с которыми она принимает эти значения. При этом

Слайд 4

Описание слайда:

Пример:

Слайд 5

Описание слайда:

Многоугольник распределения Многоугольник распределения

Слайд 6

Описание слайда:

Непрерывной называют случайную величину, которая может принимать все значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка. Число возможных значений случайной непрерывной величины бесконечно. Непрерывной называют случайную величину, которая может принимать все значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка. Число возможных значений случайной непрерывной величины бесконечно. Числовая функция Х() называется случайной величиной, если для любого ее возможного значения хi   = (-

Слайд 7

Описание слайда:

§3.2. Числовые характеристики случайной внличины В теории вероятностей числовые характеристики условно можно разделить на две группы: – характеристики положения; – характеристики рассеивания и вероятностных взаимодействий.

Слайд 8

Описание слайда:

§3.2.1. Характеристики положения Математическое ожидание, мода и медиана. N независимых испытаний; СВ принимает определенные значения х1, х2,…, хi,…, хn. Причем, х1 благоприятствовали m1 случаев, х2 - m2 случаев, далее хn - mn случаев. Арифметическое значений СВ Х обозначим через М[X]: М[X]= где

Слайд 9

Описание слайда:

Если ряд сходится абсолютно и Если ряд сходится абсолютно и , то М[X]= Для дискретной СВ М[X]= Для непрерывной СВ М[X]= Свойства МО СВ: 1. М[C]=C; 2. M[CX]=CM[X]; 3. M[X1+X2+… +Xn]= M[X1]+M[X2]+…+ M[Xn]; 4. M[X1X2… Xn]= M[X1]M[X2]… M[Xn].

Слайд 10

Описание слайда:

Кроме МО вводят такие характеристики, как мода (Мо) и медиана (Ме). Кроме МО вводят такие характеристики, как мода (Мо) и медиана (Ме). Модой дискретной СВ называется ее наиболее вероятное значение(рис.1). Рис.1

Слайд 11

Описание слайда:

Модой непрерывной СВ называется ее значение, при котором плотность вероятности принимает максимальное Рис.2 значение (рис.2). Модой непрерывной СВ называется ее значение, при котором плотность вероятности принимает максимальное Рис.2 значение (рис.2).

Слайд 12

Описание слайда:

Медианой СВ называется такое ее значение Ме, для которого P(X

Слайд 13

Описание слайда:

§3.2.2. Характеристики рассеивания и взаимодействия Моменты двух видов: начальные и центральные. Начальным моментом k-го порядка k[X] СВ Х называется МО k-ой степени от этой СВ, т.е. k[X]=M[Xk]. Для дискретной СВ: k[X]= Для непрерывной СВ: k[X]=

Слайд 14

Описание слайда:

Центрированной СВ Х, соответствующей СВ Х, называется отклонение СВ от ее МО M[X]=m, т.е. Х=Х-m. Центрированной СВ Х, соответствующей СВ Х, называется отклонение СВ от ее МО M[X]=m, т.е. Х=Х-m. M[X]=0. Для дискретной СВ Х: M[X]=M[X-m]= = Центральным моментом k-го порядка k[X] СВ Х называется МО k-ой степени центрированной СВ X, т.е. k[X]= M[(X)k]=M[(X-m)k].

Слайд 15

Описание слайда:

Для дискретной СВ Х: k[X]= Для дискретной СВ Х: k[X]= Для непрерывной СВ Х: k[X]= = 1[X]=M[X]= M[X-m]=0. 2[X]= M[(X)2]=M[(X-m)2]= = =

Слайд 16

Описание слайда:

2[X]=D[X]=Dx=2 . 2[X]=D[X]=Dx=2 . Для дискретной СВ:D[X]= M[(X)2]= M[(X- -m)2]= Для непрерывной СВ: D[X]= = Среднее квадратическое или стандартное отклонение СВ : =

Слайд 17

Описание слайда:

Свойства дисперсии: D[X]0. При Х=С : D[С]=0. D[СX]=С2D[X]. D[X1+X2+… +Xn]= D[X1] + D[Х2] + …+ D[Хn]. D[С+Х]= D[Х]. D[Х-Y]= D[Х]+D[Y]. D[Х+Y]= D[Х]+D[Y]+2K(x,y).