Дискретные св и законы их распределения.

cB-величина, кот в рез-те опыта может принимать то или иное значение неизвестно заранее какое именно(№:выпадание чисел при брос игральн карты)

Примеры случайных величин: Число выпавших очков при подбрасывании игральной кости (значения: 0,1, 2, 3, 4, 5, 6), Число попаданий в цель при n выстрелах (значения: 0, 1, 2,…, n), Количество бракованных изделий в партии (значения: 0, 1, 2,…, n), Ошибки при измерении физической величины.

Виды СВ: 1. Дискретные

2. Непрерывные

Дискретные-величина,кот в рез-те опыта может принимать только конечное или счетное число значений(№:выпад чисел при однократ бросании кости)

Примеры дискретных случайных величин:

• число попаданий при n выстрелах: Х={0,1,2…n};

• число очков при бросании игральной кости: Х={0,1,2,3,4,5,6}

Непрерывная-величина.кот может принимать любое знач-е в пределах некоторого промежутка(№:отклонение снаряда от цели при 1 выстреле)

Полной, исчерпывающей хар-кой CB явл закон распредел-я СВ

Закон распредел-я СВ-соотношение, устанавливающее связь м/д возможными значениями случ величины и отличающими их вероятностями.

Формы законов распределения св

Для дискретных СВ сущ формы:

1. Ряд распределения

Х-СВ	х1	Х2	…	хn
pi	p1	p2	…	pn

-возможные значения вероятностей

-событий

2. Многоугольник распределения-графическое изображение выражения ряда распределения.

ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

3. Функция распределения-вероятность события сост в том, что случайная величина Х примет значение меньшее фиксируемого значения х.

*вероятность не м.б. >1

Свойства:

1. Возрастающая по своему физическому смыслу

2. F(-∞)=0 F(+∞)=1

3. F(x₁)= P(Х<x₁)=Р(-∞<X<х₁)

F(x₂)= P(Х<x₂)=Р(-∞<X<х₂)

Р(х₁<=X<x₂)= F(x₂)-F(x₁)

Законы распределения наиболее часто встречающихся на практике св. Закон распределения дискретных св.

1. Биномиальный закон (я.Бернулли)

Дискретная СВ X имеет биномиальное распределение, если ее возможные значения 0,1,2,n (конечно число значений) и отвечающие им вероятности рассчит по формуле: Р_m=P(X=m)=C_n^mp^mq^n-m

P(X=m)-вероятность того,что СВ примет значение равное m

р-вероятность появления события А в одном опыте

q=(1-р)-вероятность не появл-я -//-

n-число проведенных опытов

*Р-не изм в каждом опыте. Все проводимые опыты должны провод в одинак условиях. №: на практике при контроле партии: выним из коробки,проверяют,записывают,кладут обратно в коробку. Затем берут др и тд. Если брак запис и возвр в контрол партию, тогда число подчин биномиальн закону.

Хар-ки закона:

M(x)=n*p-мат ожидание Dx=h*p*q-дисперсия σ_х=√ h*p*q-среднее квадратическое отклонение

2. Закон Пуассона

Распределение Пуассона-предельное распределение,к кот стремится биномиальное распределение. При увел числа n опытов и одновременном уменьшении вероятности появления события в одном опыте. n→∞, p→0

закон Пуассона часто называют ЗАКОНОМ РЕДКИХ СОБЫТИЙ, т.к. вероятность столь мала.

СВ X имеет распределение Пуассона если ее возможные значения в серии из n испытаний: X 0,1,2,…m, … а соответствующие им вероятности: Р_m= P(X=m)=(a^m:m!)e^-a

a-параметр закона Пуассона a=n*p e-иррац число (2ой замечат предел) 2<e<3 n-число которое примет х

Хар-ки закона:

M(x)=a-мат ожидание

Dx=a-дисперсия

σ_ч=√ a-среднее квадратическое отклонение

на практике данный закон применяется при многократном контроле продукции прибором высокой надежности (многокр контроль m→∞, p→0, вероятность отказа стрм к 0)