Случайные величины
Реферат, 18 Июля 2014
Случайная величина - второе основное понятие теории вероятностей.
Случайная величина - величина, которая может принимать от случая к случаю то или иное значение.
Случайные величины - делятся на величины, распределенные дискретно и непрерывно.
Дискретная случайная величина может принимать лишь определенные значения. Ее возможные значения отделены друг от друга конечными промежутками, т.е. отрезками числовой оси.
Распределение случайной величины
Лабораторная работа, 17 Сентября 2014
Построение эмпирической функции плотности распределения и эмпирической функции распределения.
Оценка параметров закона распределения случайной величины методом моментов и методом максимального правдоподобия.
Оценка основных числовых характеристик случайной величины.
Моделирование непрерывной случайной величины
Практическая работа, 30 Декабря 2013
Для моделирования распределения Гаусса необходимо рассчитать теоретическую плотность распределения НСВ на некоторых интервалах по формуле: f(x)=e^(-〖(x-a)〗^2/(2σ^2 ))*1/√2π . Здесь a – наиболее вероятное значение СВ, σ – среднее квадратическое отклонение. Это параметры распределения Гаусса; x – центр интервала.
Случайные величины, распределение вероятностей
Творческая работа, 18 Ноября 2012
Теория вероятностей является одним из классических разделов математики. Она имеет длительную историю. Основы этого раздела науки были заложены великими математиками. 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.Колмогоров.
Законы распределения непрерывной случайной величины
Лекция, 30 Сентября 2013
1. Равномерный закон распределения.
2. Нормальный закон распределения.
2.1. Интегральная и дифференциальная функции распределения. Вероятность попадания в заданный интервал.
2.2. Вычисление вероятности заданного отклонения.
2.3. Правило трех сигм.
3. Показательный закон распределения.
3.1. Интегральная и дифференциальная функции распределения.
3.2. Числовые характеристики.
3.3. Функция надежности.
Определение числовых характеристик случайных величин
Курсовая работа, 16 Января 2014
При создании новой техники и ее совершенствовании используется определенная методика. Она подразделяется на несколько частей. Одна из главных частей это стендовые прочностные испытания. При помощи их проверяются заданные характеристики на практике. Для получения точных данных и при минимальной затрате времени применяют различные программы.
Законы распределения случайных величин и их применение
Реферат, 08 Января 2014
1. Случайные величины.
2. Равномерное распределение.
3. Биномиальное распределение.
Моделирование случайных величин в табличном процессоре Microsoft Office Excel
Реферат, 17 Апреля 2013
Для формирования «истинно» случайных чисел используются аналого-цифровые преобразователи естественных источников случайных шумов (шумы электронных и полупроводниковых устройств, радиоактивный распад и т.п.) [1]. Случайные числа, генерируемые на ЭВМ (аппаратно или программно), называются псевдослучайными (ПСЧ). Последовательность псевдослучайных чисел всегда бывает периодической, т.е. в ней можно выделить повторяющиеся фрагменты.
К псевдослучайным числам предъявляются следующие требования:
Псевдослучайные числа должны быть равномерно распределены на интервале [0; 1].
Псевдослучайные числа должны быть независимыми.
Период последовательности псевдослучайных чисел должен быть большим.