Теория вероятностей и математическая статистика. Блатов И.А - 264 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУТИ | Самара

Составители: 

Рубрика: 

264
принадлежат все возможные значения случайной величины,
плотность распределения сохраняет постоянное значение
 
bax
bax
ab
xf
,,0
,,
1
Распределение Вейбулла с параметрами m и a -показательное
распределение случайной величины X с плотностью
распределения
 
m
a
x
m
ex
a
m
xf
1
Стандартное нормальное распределение
1,0N
- нормальное
распределение с математическим ожиданием 0 и
стандартным отклонением 1
Функция Лапласа - функция распределения стандартной
нормальной случайной величины
1,0~ NX
dyey
y
y
2
2
2
1
Φ
Экспоненциальное распределение - показательное распределение
случайной величины X имеет с параметром
0
, если
плотность распределения .
К лекции 8
Ковариация или корреляционный момент
xy
K
случайных
величин
X
и
Y
- математическое ожидание произведения
отклонений этих величин от своих математических
ожиданий.
 
yMYxMXMK
xy
для дискретных случайных величин корреляционный момент 
   принадлежат все возможные значения случайной величины,
   плотность распределения сохраняет постоянное значение
                             1
                                   , x  a, b
                   f x    b  a
                            0, x  a, b
Распределение Вейбулла с параметрами m и a -показательное
   распределение случайной величины X с плотностью
   распределения
                                                 m
                                          x
                                          
                    f x  
                               m    m 1  a 
                                   x e
                               a
Стандартное нормальное распределение N 0,1 - нормальное
   распределение с математическим ожиданием 0 и
   стандартным отклонением 1
Функция Лапласа - функция распределения стандартной
   нормальной случайной величины X ~ N 0,1
                                      y y
                                           2



                   Φ y  
                             1
                                 
                             2  
                                   e 2 dy

Экспоненциальное распределение - показательное распределение
   случайной величины X имеет с параметром   0 , если
   плотность распределения .
                             e   x , x  0
                  f  x  
                           0,            x0

   К лекции 8

Ковариация или корреляционный момент                 K xy   случайных
    величин X и Y - математическое ожидание произведения
    отклонений этих величин от своих математических
    ожиданий.
              K xy  M  X  M  x   Y  M  y 
для дискретных случайных величин корреляционный момент

   264

Страницы