Моменты распределения случайной величины (дискретной, непрерывной). Коэффициент асимметрии. Эксцесс. Нормальный закон распределения

Автор: Пользователь скрыл имя, 08 Декабря 2010 в 21:59, реферат

Описание работы

Случайная величина является вторым (после случайного события) основным объектом изучения теории вероятностей и обеспечивает более общий способ описания опыта со случайным исходом, чем совокупность случайных событий.
Математическое ожидание и дисперсия являются примерами моментов случайной величины, которые определяются следующим образом.
Два числа не отражают всех особенностей плотности, в частности, степень симметрии или асимметрии плотности относительно математического ожидания - это новая характеристика, которую можно определить как некоторое число.

Содержание

1. Случайные величины 2
2. Моменты случайной величины 4
3. Коэффициент асимметрии 6
4. Коэффициент эксцесса 8
5. Нормальный закон распределения. 9

Работа содержит 1 файл

Моменты распределения случайной величины (дискретно, непрерывной), Коэффициент ассиметрии..doc

— 180.00 Кб (Скачать)
 

 

     Характеристикой степени сглаженности вершины плотности  вероятности является число

            ,      (4.1)

     называемое  коэффициентом эксцесса.

     Определим для нормального распределения. Поскольку , то осталось вычислить

      .

     Пусть , тогда

      .

     Вычислим  интеграл способом «по частям»:

      .

     Таким образом, . Подставим полученные результаты тогда .

     Если  , то плотность вероятности имеет более высокую и более острую вершину, чем кривая плотности нормального распределения с той же дисперсией. Если , то вершина плотности распределения более плоская, чем у нормального распределения.

     5. Нормальный закон распределения.

     Случайная величина называется нормальной (или гауссовой), если ее плотность распределения вероятностей:

       ,    (5.1)

     где , - числа, называемые параметрами функции . При функция принимает свое максимальное значение: . Параметр имеет смысл эффективной ширины . Кроме этой геометрической интерпретации параметры , имеют и вероятностную трактовку, которая будет рассмотрена в последующем.

     Из (5.2) следует выражение для функции распределения вероятностей

      ,  (5.3)

     где - функция Лапласа. На рис. 1 представлены графики функций и нормальной случайной величины. Для обозначения того, что случайная величина имеет нормальное распределение с параметрами и часто используется запись .                    

     

     Рис. 1 Графики плотности и функции распределения

       нормальной случайной  величины.

 

      Список литературы.

    1. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебно-практическое пособие / Мхитарян В.С., Трошин Л.И., Адамова Е.В. М:-МЭСИ, 1998. 170с.
    2. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов / В.Е.Гмурман. – 9-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2003. – 479 с.

Информация о работе Моменты распределения случайной величины (дискретной, непрерывной). Коэффициент асимметрии. Эксцесс. Нормальный закон распределения