Составители:
142
распространенные законы распределения дискретных случайных величин»). Её ряд
распределения с параметрами n = 8, p = 0.5 имеет вид(
см. формулу Бернулли):
x
i
0 1 2 3 4 5 6 7 8
p
i
0,0039 0,0312 0,1094 0,2187 0,2735 0,2187 0,1094 0,0312 0,0039
а функция распределения:
x
i
0 1 2 3 4 5 6 7 8
F(x
i
) 0.0000 0.0039 0.0.0351 0.1445 0.3632 0.6367 0.8554 0.9648 0.9960
Решение. Пусть в условиях сформулированного выше примера первое
случайное число из датчика случайных чисел равно 0,47. Тогда p
0
+ p
1
+ p
2
+ p
3
+
p
4
= 0,0039 + 0,0,0312 + 0,1094 + 0,2187 = 0,3632 < r = 0, 47 < p
0
+ p
1
+ p
2
+ p
3
+ p
4
+
p
5
= 0,0039 + 0,0,0312 + 0,1094 + 0,2187 + 0,2735= 0,6367, значит, X = x
4
= 4, то есть,
в этот раз всего 4 студента выполнили поручение преподавателя. В следующем
розыгрыше второе случайное число из датчика случайных чисел равно 0,78, то
есть, на второе занятие 5 студентов получили учебное пособие в библиотеке. (На
воспитательное воздействие «откликнулся» всего один обучаемый.)
3.4.2. Моделирование непрерывной случайной величины
Рассмотрим более детально моделирование непрерывной случайной
величины. Пусть имеется непрерывная случайная величина Х с известной
функцией распределения F(x).
Рассмотрим случайную величину Y = F(X). Возможные значения случайной
величины Y лежат в интервале (0, 1). Найдем ее закон распределения.
Нетрудно видеть, что события X < х и У < у = F (х) равносильные, поскольку
F{х) неубывающая (рис.). Из условия равносильности событий следует F(x) = F
1
(у)
=у.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 140
- 141
- 142
- 143
- 144
- …
- следующая ›
- последняя »
