ВУЗ:
Составители:
44
Математическое ожидание
n
k
n
ГXM
1
1
1)(
−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+=
.
Дисперсия
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+=
−
n
Г
n
ГkXD
n
1
1
2
1)(
2
2
.
Мода:
при n > 1
n
kn
n
XMo
1
1
)(
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−
=
;
при n < 1
0)(
=
XMo .
Медиана
n
k
XMe
1
2ln
)(
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
=
.
На характер кривой плотности распределения в большей степе-
ни оказывает влияние параметр n. При n > 1 кривая имеет вершину,
при n ≤ 1 она асимптотически приближается к оси х. При n = 2 рас-
пределение Вейбулла преобразуется в распределение Релея, а при n =
1 - в показательное.
Параметр к связан с параметром n и средней величиной
x
соот-
ношением
n
x
n
Г
k
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+
=
1
1
.
Параметр n связан с коэффициентом вариации через гамма-
функцию
1
1
1
2
1
100
2
−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+
=
n
Г
n
Г
V ,
Математическое ожидание
1
⎛ 1⎞ −
M ( X ) = Г ⎜1 + ⎟ k n .
⎝ n⎠
Дисперсия
2
− ⎡ ⎛ 2⎞ 2⎛ 1 ⎞⎤
D( X ) = k ⎢ Г ⎜1 + n ⎟ − Г ⎜1 + n ⎟ ⎥ .
n
⎣ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎦
Мода:
1
⎛ n −1 ⎞ n
при n > 1 Mo( X ) = ⎜ ⎟ ;
⎝ kn ⎠
при n < 1 Mo( X ) = 0 .
Медиана
1
⎛ ln 2 ⎞ n
Me( X ) = ⎜ ⎟ .
⎝ k ⎠
На характер кривой плотности распределения в большей степе-
ни оказывает влияние параметр n. При n > 1 кривая имеет вершину,
при n ≤ 1 она асимптотически приближается к оси х. При n = 2 рас-
пределение Вейбулла преобразуется в распределение Релея, а при n =
1 - в показательное.
Параметр к связан с параметром n и средней величиной x соот-
ношением
n
⎡ ⎛ 1 ⎞⎤
⎢ Г ⎜1 + n ⎟ ⎥
k=⎢ ⎝ ⎠⎥ .
⎢ x ⎥
⎢ ⎥
⎣ ⎦
Параметр n связан с коэффициентом вариации через гамма-
функцию
⎛ 2⎞
Г ⎜1 + ⎟
V = 100 ⎝ n ⎠ −1 ,
⎛ 1⎞
Г 2 ⎜1 + ⎟
⎝ n⎠
44
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- …
- следующая ›
- последняя »
