Информационно-статистическая теория измерений. Федотов Л.В - 6 стр.

UptoLike

Составители: 

5
()
))(1(
1
)(
222
axaxa
a
xp
+
=
+
=
ππ
Это распределение (рис. 1.1, а) близко к предельно пологому, так как
при более пологих, чем 1/x
1+α
(где αсколь угодно малая положительная
величина), спадах площадь под кривой бесконечна и не может быть
приравнена единице, т. е. не выполняется условие нормирования, и такие
кривые не могут описывать плотность распределения вероятностей.
Другим законом распределения, с более быстроспадающей плотностью
при отклонении от центра распределения, является распределение Лапласа
(рис
. 1.1,б) с плотностью
()
x
exp
=
2
1
,
т. е. двустороннее экспоненциальное распределение.
Наиболее часто используемым в теории вероятностей законом
распределения является нормальный (распределение Гаусса), плотность
вероятности которого описывается выражением
()
=
2
2
1
exp
2
1
σ
πσ
x
xp
,
Рис.1.1