Вероятностные методы расчета технологического процесса ткачества. Быкадоров Р.В - 25 стр.

UptoLike

Рубрика: 

25
Биномиальное распределение определяется двумя параметрами:
1) р- может иметь любое значение между 0 и 1;
2) п- целое положительное число.
При р= 0,5 закон распределения симметричный. При р0,5 закон
распределения несимметричный, причем несимметричность становится
менее резко выраженной при увеличении числа
n , а также при приближении
значения р к 0,5. На рис. 2.6 для примера показаны вероятности Р
т
биномиального распределения для случаев п= 5, р= 0,05 и п= 8, р=0,40.
Чтобы получить наглядное представление о виде биномиального
распределения, нужно графически представить вероятности уравнения (2.1)
для конкретных значений п и р. Для этого по оси абсцисс декартовой
системы координат откладываются значения т=0,1п, а по оси ординат
соответствующие вероятности Р
т
.
Рис. 2.6. Вероятности Р
т
биномиального распределения
Математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратическое
отклонение биномиального распределения определяются формулами:
{}
(2.14) , pnXM =
     Биномиальное распределение определяется двумя параметрами:
1) р- может иметь любое значение между 0 и 1;
2) п- целое положительное число.
     При р= 0,5 закон распределения симметричный. При р≠0,5 закон
распределения несимметричный, причем несимметричность становится
менее резко выраженной при увеличении числа n , а также при приближении
значения р к 0,5. На рис. 2.6       для примера показаны вероятности Рт
биномиального распределения для случаев п= 5, р= 0,05 и п= 8, р=0,40.
Чтобы   получить    наглядное      представление   о   виде   биномиального
распределения, нужно графически представить вероятности уравнения (2.1)
для конкретных значений п и р.        Для этого по оси абсцисс декартовой
системы координат откладываются значения т=0,1…п, а по оси ординат –
соответствующие вероятности Рт.




          Рис. 2.6. Вероятности Рт биномиального распределения

     Математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратическое
отклонение биномиального распределения определяются формулами:


                          M {X } = n p ,                           (2.14)




25