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 |
|
|
|
|
||