Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Неравенство Чебышева. Лемма: Если случайная величина Х имеет конечные математическое ожидание М(Х) и дисперсию D(Х), то для любого положительного справедливо неравенство:




Лемма: Если случайная величина Х имеет конечные математическое ожидание М(Х) и дисперсию D(Х), то для любого положительного справедливо неравенство:

Теорема Чебышева.

Теорема Чебышева: При достаточно большом числе независимых случайных величин Х1, Х2, Х3,..., Хn, дисперсия каждой из которых не превышает одного и того же постоянного числа В, для произвольного сколько угодно малого числа справедливо неравенство

Из теоремы следует, что среднее арифметичес­кое случайных величин при возрастании их числа проявляет свойство устойчивости, т. е. стремится по вероятности к неслучайной величине, которой является среднее арифметическое математических ожиданий этих величин, т.е. вероятность отклонения по абсолютной величине среднего арифметического случайных величин от среднего арифметического их математических ожиданий меньше чем на при неограниченном возрастании n стремится к 1, т.е. становится практически достоверным событием.

 

Вопрос 71

 

Ранжированием опытных данных называется:

Операция, заключающаяся в том, что результаты наблюдений над случайной величиной, т. е. наблюдаемые значения случайной величины, располагают в порядке неубывания.

Интервальным вариационным рядом называется упорядоченная совокупность интервалов варьирования значений случайной величины с соответствующими частотами попаданий в каждый из них значений величины.

Дискретным вариационным рядом распределения называется ранжированная совокупность вариантов с соответствующими им частотами или частностями.

Выборочная (или эмпирическая) функция распределения – это неубывающая функция FI (x), которая равна нулю при x < и равна 1 при x. Между этими двумя точками функция FI (x) ступенчато возрастает на величину 1/ I каждый раз при переходе через следующую точку x (i) –

.

Выборочная функция распределения имеет важное теоретическое значение, т.к. при увеличении объема выборки I эмпирическая функция сходится к истинной функции распределения. Однако в практических приложениях чаще используется гистограмма.

 

 






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных