Составители:
Рубрика:
65
■ Так как
2
2
2
1
x
e
−
π
- плотность распределения случайной
величины N(0, 1), то
∫
∞+
∞−
−
= .1
2
1
2
2
dte
t
π
Поэтому
∫
∞+
−
=
0
2
.5,0
2
1
2
dte
t
π
■
Вычислим, используя интегральную функцию Лапласа, ве-
роятность
)),((
21
xaNxP
<
<
σ
.
По известной формуле
∫∫
−
−
==<<
2
1
2
2
2
1
.
2
1
)()),((
2
)(
21
x
x
ax
x
x
dxexpxaNxP
σ
σπ
σ
Сделаем замену переменных
tax
=
−
σ
/)(
. Получим
2
2
2
1
12
21
1
((,))
2
.
xa
t
xa
Px Na x e dt
x
axa
σ
σ
σ
πσ
σσ
−
−
−
<<= =
−−
⎛⎞⎛⎞
=Φ −Φ
⎜⎟⎜⎟
⎝⎠⎝⎠
∫
Тем самым доказана формула
.)),((
12
21
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−
Φ−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−
Φ=<<
σσ
σ
axax
xaNxP
(10)
* Пример 3.3. Сколько значений случайной величины
N (25, 3) нужно взять, чтобы с вероятностью 0,99 хотя бы одно
из них попало на интервал (20, 28). •
• Пусть n - искомое наименьшее число и P - вероятность
попадания одного значения случайной величины N (25, 3) на
указанный интервал. По формуле (10)
x2
1 −2
■ Так как e - плотность распределения случайной
2π
2
+∞ − t
1
2π −∫∞
величины N(0, 1), то e 2 dt = 1. Поэтому
2
+∞ − t
1
2π ∫0
e 2 dt = 0,5. ■
Вычислим, используя интегральную функцию Лапласа, ве-
роятность P ( x1 < N ( a ,σ ) < x2 ) .
По известной формуле
2
x2 x2 − ( x − a)
1 2
∫ p( x ) = e 2σ dx.
2π σ x∫
P( x1 < N ( a,σ ) < x2 ) =
x1 1
Сделаем замену переменных ( x − a ) / σ = t . Получим
x2 − a
σ t2
1 − 2
P( x1 < N ( a, σ ) < x2 ) =
2π σ ∫
x1 − a
e dt =
σ
⎛ x −a⎞ ⎛ x1 − a ⎞
= Φ⎜ 2 ⎟ −Φ⎜ ⎟.
⎝ σ ⎠ ⎝ σ ⎠
Тем самым доказана формула
⎛ x −a⎞ ⎛ x −a⎞
P ( x1 < N ( a,σ ) < x2 ) = Φ ⎜ 2 ⎟ − Φ⎜ 1 ⎟. (10)
⎝ σ ⎠ ⎝ σ ⎠
* Пример 3.3. Сколько значений случайной величины
N (25, 3) нужно взять, чтобы с вероятностью 0,99 хотя бы одно
из них попало на интервал (20, 28). •
• Пусть n - искомое наименьшее число и P - вероятность
попадания одного значения случайной величины N (25, 3) на
указанный интервал. По формуле (10)
65
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- …
- следующая ›
- последняя »
