На головну

 Формула повної ймовірності. Імовірність гіпотез. Формула Бейеса. |  Формула Байєса (теорема гіпотез) |  Дискретні випадкові величини і їх характеристика. Закон розподілу ймовірностей ДСВ. Математичне сподівання ДСВ. Властивості математичного очікування. |  Відхилення випадкової величини від її математичного очікування. Дисперсія ДСВ. Властивості дисперсії. |  Безперервні випадкові величини і їх характеристики. Функції розподілу. Властивості функції розподілу. Графік функції розподілу. |  Щільність розподілу ймовірностей НСВ. Ймовірність влучення НСВ. Властивості щільності розподілу. Числові характеристики НСВ. |  Рівномірний закон розподілу. |  Числові характеристики неперервних випадкових величин. |  Теореми Чебишева і Бернуллі. |  Теорема Бернуллі. |

Показовий розподіл.

  1.  А. Експоненціальне (показовий) розподіл.
  2.  Антиутопія. Зразково-показовий колекторське агентство.
  3.  Бета розподіл.
  4.  Біноміальний розподіл. Найімовірніше число настання подій
  5.  Геометричний розподіл.
  6.  Гіпергеометричний розподіл.
  7.  Гіпергеометричний розподіл.

Показовим (експоненціальним)називають розподіл ймовірностей неперервної випадкової величини Х, Яке описується щільністю

 (6.5)

На відміну від нормального розподілу, показовий закон визначається тільки одним параметром ?. У цьому його перевага, так як зазвичай параметри розподілу заздалегідь не відомі і їх доводиться оцінювати наближено. Зрозуміло, що оцінити один параметр простіше, ніж кілька.

Знайдемо функцію розподілу показового закону:

 отже,

 (6.6)

Тепер можна знайти ймовірність попадання показово розподіленої випадкової величини в інтервал (а, b):

 . (6.7)

значення функції е можна знайти з таблиць.



 Закон розподілу випадкових величин. Нормальний розподіл. Показовий розподіл. Рівномірний розподіл. Деякі інші види розподілу. |  Інші види розподілів
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати