Создан заказ №3338450
15 ноября 2018
Анализ вида распределения случайной величины
Как заказчик описал требования к работе:
-особенности нормального распределения(Гаусса-Лапласа)
-кривая нормального распределения
-точка перегиба
-соотвествия между диапазоном значений и площадью под кривой...
Фрагмент выполненной работы:
Введение
Теория вероятностей является одним из классических разделов математики. Она имеет длительную историю. Основы этого раздела науки были заложены великими математиками. Назову, например, Ферма, Бернулли, Паскаля. Позднее развитие теории вероятностей определились в работах многих ученых. Большой вклад в теорию вероятностей внесли ученые нашей страны: П.Л. Чебышев, А.М. Ляпунов, А.А. Марков, А.Н. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Колмогоров. Вероятностные и статистические методы в настоящее время глубоко проникли в приложения. Они используются в физике, технике, экономке, биологии и медицине. Особенно возросла их роль в связи с развитием вычислительной техники.
Например, для изучения физических явлений производят наблюдения или опыты. Их результаты обычно регистрируют в виде значений некоторых наблюдаемых величин. При повторении опытов мы обнаруживаем разброс их результатов. Например, повторяя измерения одной и той же величины одним и тем же прибором при сохранении определенных условий (температура, влажность и т.п.), мы получаем результаты, которые хоть немного, но все же отличаются друг от друга. Даже многократные измерения не дают возможности точно предсказать результат следующего измерения. В этом смысле говорят, что результат измерения есть величина случайная. Еще более наглядным примером случайной величины может служить номер выигрышного билета в лотерее. Можно привести много других примеров случайных величин. Все же и в мире случайностей обнаруживаются определенные закономерности. Математический аппарат для изучения таких закономерностей и дает теория вероятностей. Таким образом, теория вероятностей занимается математическим анализом случайных событий и связанных с ними случайных величин.
В данной работе мы познакомимся с особенностями нормального распределения, критериями Пирсона и Колмогорова и анализом генеральной совокупности.
1 Особенности нормального распределения (распределение Гаусса-Лапласа)
Наиболее известным и часто применяемым в теории вероятностей законом является нормальный закон распределения или закон Гаусса.
Нормальное распределение, также именуемое распределением Гаусса, - распределение вероятностей, которое играет важнейшую роль во многих областях знаний, особенно в физике. Физическая величина подчиняется нормальному распределению, когда она подвержена влиянию огромного числа случайных помех. Ясно, что такая ситуация крайне распространена, поэтому можно сказать, что из всех распределений, в природе чаще всего встречается именно нормальное распределение - отсюда и произошло одно из его названий.
Закон нормального распределения имеет следующую формулировку: «Если индивидуальная изменчивость некоторого свойства есть следствие действия множества причин, то распределение частот для всего многообразия проявлений этого свойства в генеральной совокупности соответствует кривой нормального распределения».
Главная особенность нормального закона распределения заключается в том, что он является предельным законом для других законов распределения.
Будем говорить, что непрерывная случайная величина Х, принимающая действительные значения, подчиняется нормальному закону, если её плотность распределения (дифференциальная функция) имеет виПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией для внесения правок на основе комментариев преподавателя
16 ноября 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой

5

Анализ вида распределения случайной величины .docx
2018-11-19 19:11
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5

Положительно
Спасибо большое автору, работа выполнена грамотно, в срок! Рекомендую и сама еще не раз обращаться буду!