SLUChAJNYE_VELIChINY

Содержание

Слайд 2

Определение: Случайной называют такую величину, которая принимает значения в зависимости от стечения

Определение: Случайной называют такую величину, которая принимает значения в зависимости от стечения
случайных обстоятельств.
Например: число очков, выпадающее при бросании игрального кубика, число студентов на лекции, продолжительность жизни человека, рост людей и т. д.
Случайные величины обычно обозначают заглавными буквами латинского алфавита X, Y, а их возможные значения - строчными буквами x1, x2, y1, y2, ...

Слайд 3

СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

Слайд 4

ДИСКРЕТНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
Законом распределения случайной величины называется совокупность всех возможных значений этой

ДИСКРЕТНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ Законом распределения случайной величины называется совокупность всех возможных значений
величины и, соответствующих этим значениям, вероятностей (или частот встречаемости).
Например:
или

Слайд 5

Закон распределения может быть представлен также в виде формулы или графика

Закон распределения может быть представлен также в виде формулы или графика (т.е.
(т.е. графически).
Основные особенности закона распределения случайной величины можно описать несколькими числами, определяемыми соответствующими формулами. Эти числа называются числовыми характеристиками случайной величины:  
1. Математическое ожидание - (среднее значение) случайной величины есть сумма произведений всех возможных ее значений на вероятности этих значений:
Модой распределения дискретной случайной величины называют такое значение случайной величины xm, вероятность которого больше вероятности предыдущего и последующего значений, т. е. вероятность имеет максимум в точке xm.

Слайд 6

В законе распределения могут быть один, два и более максимумов вероятности. Каждое

В законе распределения могут быть один, два и более максимумов вероятности. Каждое
значение случайной величины, соответствующее максимуму вероятности, называется модой. Распределения, имеющие одну моду, называются одномодальными, а распределения, имеющие две или более мод, называются двухмодальными или многомодальными.
2. Дисперсия случайной величины - это математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.
3. Средним квадратическим отклонением случайной величины называется квадратный корень из дисперсии.

Слайд 7

ЗАДАЧИ
1. При исследовании скорости распространения механической волны на поражённых участках кожи у

ЗАДАЧИ 1. При исследовании скорости распространения механической волны на поражённых участках кожи
больных псориазом в регрессирующей стадии были получены следующие результаты, м/с: 38, 39, 41,41, 38, 43, 40, 40, 42, 38, 38, 39, 38, 41, 42, 41, 42, 41, 39, 43, 42, 43, 40, 39, 40, 38, 43, 42, 39, 42. Составить закон распределения случайной величины, которой является скорость распространения механической волны. Найти его моду.
Решение: всего 30 элементов. Значение 38 встречается 6 раз, 39-5 раз, 40-4 раза, 41- 5 раз, 42 – 6 раз, 43 – 4 раза. Вычислим вероятности и составим таблицу.
Модой являются значения 38 и 42.

Слайд 8

ЗАДАЧИ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО РЕШЕНИЯ
1. Число девушек в двадцати учебных группах равно соответственно

ЗАДАЧИ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО РЕШЕНИЯ 1. Число девушек в двадцати учебных группах равно
8, 5, 7, 8, 4, 6, 7, 5, 8, 6, 9, 6, 7, 5, 7, 4, 8, 4, 5, 7. Число девушек в группе, выбранной наугад, является случайной величиной. Составить ее закон распределения. Найти его моду.
2. На экзамене по математике студенты получили 13 пятерок, 38 четверок, 33 тройки. Составить закон распределения случайной величины, которой является оценка, полученная на экзамене наугад выбранным студентом. Найти его моду.
3. Игральный кубик имеет 6 одинаковых граней с числом очков от 1 до 6. Составить закон распределения для случайной величины, представляющей собой число очков, выпадающих при бросании кубика. 

Слайд 9

НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
В случае непрерывной случайной величины нельзя написать закон распределения в

НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ В случае непрерывной случайной величины нельзя написать закон распределения
виде таблицы, поскольку непрерывная случайная величина может принимать любые значения из некоторого промежутка. Для характеристики распределения непрерывной случайной величины используют функцию распределения и плотность распределения вероятностей.
Функцией распределения непрерывной случайной величины X называется функция F(x), равная вероятности того, что в результате испытания случайная величина примет значение, меньшее x:
где F(x) - функция распределения; x - аргумент функции распределения; X - случайная величина; P(X < x) - вероятность того, что случайная величина X примет какое-либо значение, меньшее x.
Каждая непрерывная случайная величина имеет свою функцию распределения.
Функция распределения F(x) неубывающая и принимает значения в пределах от 0 до 1.

Слайд 10

Плотностью распределения вероятностей (плотностью вероятности) f(x) непрерывной случайной величины X называется производная функции распределения F(x) этой

Плотностью распределения вероятностей (плотностью вероятности) f(x) непрерывной случайной величины X называется производная
случайной величины:
f (x) = F ' (x). 
f(x) - плотность вероятности; 
F(x) - функция распределения.
График плотности вероятности f (x)
непрерывной случайной величины

Слайд 11

Плотность вероятности (функция распределения) показывает, как меняется вероятность, отнесенная к интервалу dx

Плотность вероятности (функция распределения) показывает, как меняется вероятность, отнесенная к интервалу dx
случайной величины, в зависимости от значения самой величины:
Числовые характеристики непрерывной случайной величины:  
1. Математическое ожидание;
2. Дисперсия;
3. СКО.
НОРМАЛЬНЫЙ ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Закон распределения непрерывной случайной величины X называется нормальным, если плотность вероятности описывается формулой:
где μ - математическое ожидание;
σ - среднее квадратическое отклонение.

Слайд 12

Нормальный закон распределения называется также законом Гаусса по имени великого немецкого математика

Нормальный закон распределения называется также законом Гаусса по имени великого немецкого математика
и физика Карла Гаусса, подробно исследовавшего этот закон. Многие случайные величины, встречающиеся в природе (в том числе в медицине и фармации), распределены приблизительно по нормальному закону с различными значениями μ и σ.
График кривой нормального распределения (кривая Гаусса). Он симметричен относительно точки x = μ.

Слайд 13

Нормальное распределение определяется двумя параметрами - математическим ожиданием μ и средним квадратическим

Нормальное распределение определяется двумя параметрами - математическим ожиданием μ и средним квадратическим
отклонением σ. Различные случайные величины, распределенные по нормальному закону, имеют разные μ и σ. При изменении математического ожидания μ и неизменном σ кривая нормального распределения, не изменяя своей формы, смещается вдоль оси ох.

Слайд 14

Среднее квадратическое отклонение σ определяет среднее отклонение возможных значений случайной величины относительно

Среднее квадратическое отклонение σ определяет среднее отклонение возможных значений случайной величины относительно
математического ожидания. Таким образом, более широкая форма кривой при больших значениях σ наглядно показывает увеличение среднего отклонения значений случайной величины.