числовая характеристика непрерывной случайной величины, характеристика рассеивания, возможные значения которой принадлежат отрезку [a,b].
Отметим здесь основные понятия и формулы, связанные с показательным распределением непрерывной случайной...
Определение 1
Показательным или экспоненциальным распределения непрерывной случайной величины $X$...
Вероятность попадания случайной величины при показательном распределении
Вероятность попадания непрерывной...
На участке области определения $\left[0,\infty )\right.$ случайная величина $X$ имеет плотность вида...
Найти вероятность того, что случайная величина попадет в интервал $(0,2;;0,4)$.
Стохастические процессы, в которых случайные величины имеют конечное математическое ожидание и дисперсию, оценка которой невозможна, возникают при выполнении алгоритмов, связанных с экономико-статистическим анализом и прогнозированием в строительстве, маркетинге, медицине и в особенности при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций и экономических катастроф. При этом реализация экономических процессов, обладающих особо значительной распыленностью, при полной конкретике среднего значения, может столкнуться с неожиданными проблемами, а исследователь подобных процессов с подводными рифами, порожденными несогласованностью аналитических и графических подходов к их решению. Построен контрпример, который уточняет, в каком смысле надо понимать математическое ожидание такой непрерывной случайной величины. Исследуется динамика функции риска в зависимости от роста дисперсии такой непрерывной случайной величины.
величины называется ее наиболее вероятное значение, непрерывной -- значение, при котором плотность распределения...
случайная величина $\eta =\xi -M\xi $....
из ее дисперсии, то есть,
\[\sigma \xi =\sqrt{D\xi } .\]
Замечание
Математическое ожидание случайной...
величины есть характеристика ее среднего значения, дисперсия -- мера рассеивания ее значений вокруг...
величины есть математическое ожидание, центральный момент 2-го порядка -- дисперсия.
Случайная величина полностью определяется её законом распределения, но для многих задач эта информация излишне полна и в то же время на практике часто закон распределения не известен и приходится довольствоваться меньшими сведениями. В таких случаях пользуются некоторыми суммарными характеристиками случайной величины. Для понимания очень полезна механическая аналогия. Трактуя возможные значения случайной величины как координаты точек на оси, а соответствующие им вероятности - как некоторые (вероятностные) массы, можно заметить, что математическое ожидание является аналогом понятия центра масс, то есть является «средним», «центральным» значением .
всякое множество событий U, в котором выполняются следующие условия: − введены операции сложения и умножения, результаты выполнения которых также содержатся в U; − содержит достоверные события; − для каждого события А содержится ему противоположное A .
частоты и относительные частоты.
правило, согласно которому каждому возможному значению ставится в соответствие вероятность, с которой случайная величина может принять это значение
Возможность создать свои термины в разработке
Еще чуть-чуть и ты сможешь писать определения на платформе Автор24. Укажи почту и мы пришлем уведомление с обновлением ☺️
Включи камеру на своем телефоне и наведи на Qr-код.
Кампус Хаб бот откроется на устройстве
