Математические методы и модели в фармацевтической науке и практике. Зубов Н.Н - 69 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВМА им. Кирова | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

69
).3(,0
1
),......1(,0
3
11
),.....3(,0
3
11
22
========
λ
σ
λ
λ
xxx Dm
То есть, пациенты будут появляться, в среднем, через одну треть часа = через
двадцать минут.
Кстати, можно найти вероятность того, что за полчаса к сотруднику аптеки
не обратится ни один пациент:
6065,0)5,0()(
5,0*3
==>==>
−−
eTPetTP
t
λ
а, например, за всю половину рабочей смены:
01832,0)4()(
4*3
==>==>
−−
eTPetTP
t
λ
Нормальный закон распределения НСВ
Как и в изложении предыдущих законов распределения, стоит упомянуть, в
каких условиях проявляется случайная величина, подчиняющаяся этому закону;
что она собой представляет, каковы её числовые характеристики. Условия
формирования случайной величины, подчиняющейся нормальному закону
распределения, описывает центральная предельная теорема.
Центральная предельная теорема
Центральную предельную теорему сформулировал
и доказал Александр
Михайлович Ляпунов (один из лучших учеников П.Л.Чебышёва) в 1900 году; вот
одна из её возможных формулировок [4]:
Закон распределения суммы случайных величин
XX
n
i
i
=
∑
=1
независимо
от законов распределения слагаемых при увеличении числа слагаемых n будет
неограниченно приближаться к нормальному, если все случайные величины,
входящие в сумму, независимы и имеют дисперсии одного порядка, то есть,
влияние каждой из слагаемых величин Xi на сумму незначительно и
приблизительно одинаково.
Александр Михайлович Ляпунов (1857 – 1918) –

Страницы