Составители:
Рубрика:
Приложение A. Обработка данных на компьютере
1
2
1
4
√
2 e
−
1
2
(−
√
t−µ
1
)
2
σ
2
1
√
πσ
1
+
1
4
√
2 e
−
1
2
(−
√
t−µ
2
)
2
σ
2
2
√
πσ
2
+
1
4
√
2 e
−
1
2
(
√
t−µ
1
)
2
σ
2
1
√
πσ
1
+
1
4
√
2 e
−
1
2
(
√
t−µ
2
)
2
σ
2
2
√
πσ
2
√
t
Полученную формулу можно упростить средствами Maple
– привести ее к более удобному виду с помощью функций
simplify, expand, combine, numer, denom, factor, coeff, collect и
др. Описание и приемы работы с этими функциями выходят
за рамки нашего пособия, см. [2], [5].
1.4 Числовые значения параметров
Чтобы подставить в символьные формулы числовые значе-
ния, в Maple имеются две функции: eval() и subs(). Для слу-
чайных величин эти функции не подходят. Мы можем подста-
вить значения лишь в формулы отдельных характеристик –
м.о., п.р. и т.д. Получить случайную выборку для распределе-
ния с неопределенными параметрами невозможно в принципе.
Поэтому, исследовав с.в. аналитически, мы вынуждены повто-
рить их определения с заданными числовыми параметрами.
Пример 1.4. Рассмотрим биномиальную с.в. с числовыми па-
раметрами n = 50, p =
2
3
. Построим график распределения ве-
роятностей. Для вывода графиков существуют общая функция
plot() и функция DensityP lot() пакета Statistics, которая вы-
водит для дискретных с.в. распределение вероятностей, а для
непрерывных – п.р.
> B_:=RandomVariable(Binomial(50, 2/3)):
> ProbabilityFunction(B_, k);
> DensityPlot(B_, range=20..45);
223
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 221
- 222
- 223
- 224
- 225
- …
- следующая ›
- последняя »
