Материал: нефти и газа

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

ти. Найти функцию распределения и плотность вероятности случай-

ной величины , равной расстоянию от точки до центра круга.

7.27. Автобусы движутся по маршруту с интервалом 10 мин. Время ожидания T автобуса на остановке имеет равномерное распределение.

Найти: а) функцию распределения и плотность вероятности; б) сред-

нее время ожидания автобуса и среднее квадратическое отклонение этого времени; в) вероятность того, что время ожидания автобуса не превысит 4 минут.

7.28. Правитель острова Хазерталь, решив ограничить численность женского населения в своем государстве, издал декрет, состоящий из двух пунктов:

1)каждой семье разрешается обзавестись не более чем одной дочерью. После рождения девочки дальнейшее увеличение семьи не разрешается;

2)общее количество детей в семье не может превышать четы-

рех.

Приняв вероятность рождения мальчика равной 0,5, выяснить,

какую часть населения острова по прошествии длительного времени будут составлять мужчины.

7.29. Решить предыдущую задачу после отмены правителем второго пункта указа.

80

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

8. Специальные виды распределений

екоторые частные виды распределения дискретных и непре-

Нрывных случайных величин особенно часто встречаются в при-

кладных задачах теории вероятностей. Для вычисления их основных числовых характеристик удобно пользоваться готовыми формулами.

Рассмотрим основные виды дискретных распределений.

Биномиальное распределение

Случайная величина ξ имеет биномиальное распределение с па-

раметрами (n, p), (0 < p < 1, n 1), если она принимает значение ξ = k

с вероятностью

P k Cnk pk 1 p n k , k = 0, …, n.

Математическое ожидание и дисперсия биномиально распреде-

ленной случайной величины ξ определяются выражениями: Mξ = np;

Dξ = npq, где q = 1 p.

Геометрическое распределение

Случайная величина ξ имеет геометрическое распределение с

параметром р, (0 < p < 1), если она принимает значение ξ = k с веро-

ятностью

P{ξ = k} = p(1– p)k; k = 0, 1, 2, … .

Геометрически распределенная случайная величина имеет харак-

теристики:

M

1 p

; D

1 p

.

 

 

 

 

p

 

p2

81

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

Распределение Пуассона

Случайная величина ξ имеет распределение Пуассона с пара-

метром a, (где a > 0), если

 

 

P k

ak

e a ,

k = 0, 1, 2, ….

k !

 

 

 

Для распределения Пуассона Mξ = a;

Dξ = a.

Опишем теперь важнейшие непрерывные распределения слу-

чайных величин.

Равномерное распределение

Случайная величина ξ имеет на интервале [a; b] равномерное распределение, если ее плотность вероятности постоянна на этом ин-

тервале (рис. 17), т.е.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

, x a;b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

f ( x) b

x a;b .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,

 

 

 

 

 

f (x)

 

 

 

 

 

 

 

f (x)

 

 

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

a

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

a

b

 

x

 

0

x

 

Рис. 17. Равномерное

 

Рис. 18. Показательное

 

 

 

распределение

 

распределение

 

Математическое ожидание равномерно распределенной случай-

ной величины ξ есть M

a b

, дисперсия D b a 2 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

82

 

 

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

Показательное (экспоненциальное) распределение

Случайная величина ξ имеет показательное распределение с

параметром λ, (λ > 0), если ее плотность вероятности (рис. 18) опре-

деляется зависимостью

 

 

 

 

 

 

 

x

, x 0

 

 

 

 

 

 

e

 

 

 

 

 

f ( x)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,

 

x 0.

Показательно распределенная случайная величина ξ имеет ха-

рактеристики:

M

1

;

D

1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

Нормальное распределение

Случайная величина ξ имеет нормальное (гауссовское) распре-

деление с параметрами (a; 2), если ее плотность вероятности опре-

деляется выражением:

( x a)2

f ( x) 1 e 2 2 , x ; . 2

Функция распределения нормально распределенной случайной величины представляется интегралом, не выражаемым через элемен-

тарные функции:

 

 

 

 

x

 

(t a)2

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

2 2

 

F ( x)

 

 

e

 

dt .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Параметр a нормального распределения имеет смысл математи-

ческого ожидания случайной величины ξ: Mξ = a; параметр 2 пред-

ставляет ее дисперсию: Dξ = 2. Медиана нормального распределения

83

https://new.guap.ru/i04/contacts

СПБГУАП

совпадает с математическим ожиданием: Me = Mξ = a; асимметрия равна нулю: A = 0.

График функции f (x) носит название гауссовой кривой (рис.19).

Там же справа представлена банкнота в 10 марок ФРГ, которая ис-

пользовалась до введения евро. На банкноте была изображена гауссо-

ва кривая и ее первооткрыватель – великий немецкий математик Карл Фридрих Гаусс (1777 – 1855).

f (x)

0 a x

Рис. 19. Нормальное (гауссовское) распределение

Для краткости нормальное распределение с параметрами (a; 2)

обозначают N(a; 2). Если случайную величину ξ нормировать, т.е.

вычесть из нее постоянную величину a и разделить на , то получен-

ная случайная величина a будет иметь распределение N(0;1)

так называемое, стандартное нормальное распределение.

Функция распределения стандартного нормального распределе-

ния табулирована и обозначается через Fo(x):

Fo (x)

 

1

 

 

 

x

e t

2

/2dt .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

84