Главная страница
Навигация по странице:

  • Математическое ожидание . M[X] = np = 4x0.6 = 2.4 Дисперсия

  • Случайная величина x имеет область значений (0.,n). Вероятности этих значений можно найти по формуле


    Скачать 8.42 Kb.
    НазваниеСлучайная величина x имеет область значений (0.,n). Вероятности этих значений можно найти по формуле
    Дата06.12.2021
    Размер8.42 Kb.
    Формат файлаrtf
    Имя файла1122312340.rtf
    ТипДокументы
    #294233


    Схема Бернулли.

    Случайная величина X имеет область значений (0,1,2,...,n). Вероятности этих значений можно найти по формуле:

    Pn(m) = Cmnpmqn-m

    где Cmn - число сочетаний из n по m.
    Найдем ряд распределения X.

    P4(0) = (1-p)n = (1-0.6)4 = 0.0256

    P4(1) = np(1-p)n-1 = 4(1-0.6)4-1 = 0.154

    P4(4) = pn = 0.64 = 0.13

    Математическое ожидание.

    M[X] = np = 4x0.6 = 2.4

    Дисперсия.

    D[X] = npq = 4x0.6x(1-0.6) = 0.96

    Проверим найденные числовые характеристики исходя из закона распределения.

    xi

    0

    1

    2

    3

    4

    pi

    0.026

    0.15

    0.35

    0.35

    0.13


    Математическое ожидание находим по формуле m = ∑xipi.

    Математическое ожидание M[X].

    M[x] = 0*0.0256 + 1*0.154 + 2*0.346 + 3*0.346 + 4*0.13 = 2.4

    Дисперсию находим по формуле d = ∑x2ipi - M[x]2.

    Дисперсия D[X].

    D[X] = 02*0.0256 + 12*0.154 + 22*0.346 + 32*0.346 + 42*0.13 - 2.42 = 0.96

    Среднее квадратическое отклонение σ(x).


    Решение было получено и оформлено с помощью сервиса:

    Схема Бернулли

    С этой задачей решают также:

    Распределение Пуассона

    Математическое ожидание непрерывной случайной величины

    Математическое ожидание дискретной случайной величины

    Проверка гипотезы о виде распределения

    Теория вероятностей онлайн

    Наивероятнейшее число событий

    Производная функции онлайн


    написать администратору сайта