Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Геометрическое распределение

Распределение Пуассона

Определение 4. Случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром l, если , m = 0, 1, …

Покажем, что Σp_m = 1. .

Биномиальное распределение

Определение 5. Случайная величина X имеет биномиальное распределение, если , m = 0, 1, …, n,

где n – число испытаний по схеме Бернулли, m – число успехов, р – вероятность успеха в единичном исходе, q = 1–p.

Гипергеометрическое распределение

Определение 2. Случайная величина Х, принимающая целочисленные значения, имеет гипергеометрическое распределение, если , m = 0, 1, …, min (n, M). Можно показать, что .

Геометрическое распределение

Определение 3. Случайная величина X имеет геометрическое распределение, если

P (Х = m) = P_m= q^m-1p, m = 1, …

где q = 1–p, p Î(0, 1). Геометрическое распределение имеет случайная величина X, равная числу испытаний по схеме Бернулли до первого наступления успеха с вероятностью успеха в единичном испытании р. Покажем, что Σ p _i = 1

.

Мат ожидание

Основной наиболее употребляемой характеристикой центральной тенденции является математическое ожидание МХ случайной величины.

Определений 1. Пусть Х – дискретная случайная величина, , , тогда

, (1)

если ряд сходится абсолютно.

Определений 2. Пусть Х – непрерывная случайная величина, p(x) – плотность распределения, тогда

, (2)

если интеграл сходится абсолютно.

Найдем математические ожидания случайных величин некоторых известных законов распределения.

1. Пусть Х имеет пуассоновское распределениес параметром l.

, l>0, m = 0, 1, 2,…

По формуле (1) имеем . Следовательно,

МХ = l. (3)

2. Пусть Х имеет экспоненциальное распределение с параметром l,

.

По формуле (2) имеем

.

Следовательно

МХ = . (4)

Пусть Х имеет равномерное распределение на интервале [ a,b ]

.

Тогда по формуле (2) имеем

Следовательно

МХ = .

MX = 1 c = c.

2. M (сX) = сMX.

Это свойство следует из теорем 1, 2.

3. Если определены MX и MY, то

M (X + Y) = MX + MY,

Если Х и Y независимы, то M (X Y) = MX MY

Дисперсией случайной величины X называют число, равное математическому ожиданию квадрата отклонения случайной величины от её математического ожидания:

. (1)

Если Х – непрерывная, то . (2)

Если Х – дискретная, то .