21.Геометрическое распределение

Со схемой испытаний Бернулли можно связать еще одну случайную величину x - число испытаний до первого успеха. Эта величина принимает бесконечное множество значений от 0 до + и ее распределение определяется формулой

pk = P(x= k) = qk-1 p, 0 <p <1, k=1, 2, … , , , .

Гипергеометрическое распределение

В партии из N изделий имеется M (M < N) доброкачественных и N - M дефектных изделий. Если случайным образом из всей партии выбрать контрольную партию из n изделий, то число доброкачественных изделий в контрольной партии - случайная величина, которую обозначим x. Распределение такой случайной величины называется гипергеометрическим и имеет вид:

, k = 0, 1, …, min(n,M), ,

,

22.Равномерное распределение непрерывной случайной величины

Определение. Непрерывная случайная величина имеет равномерное распределение на отрезке [a, b], если на этом отрезке плотность распределения случайной величины постоянна, а вне его равна нулю.

Постоянная величина С может быть определена из условия равенства единице площади, ограниченной кривой распределения.  f(x)

0 a b x

Получаем.

 

  Найдем функцию распределения F(x) на отрезке [a,b].   Для того, чтобы случайная величина подчинялась закону равномерного распределения необходимо, чтобы ее значения лежали внутри некоторого определенного интервала, и внутри этого интервала значения этой случайной величины были бы равновероятны. Определим математическое ожидание и дисперсию случайной величины, подчиненной равномерному закону распределения. Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал:

23.Показательное распределение. Показательным (экспоненциальным) называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины Х, которое описывается плотностью В отличие от нормального распределения, показательный закон определяется только одним параметром λ. В этом его преимущество, так как обычно параметры распределения заранее не известны и их приходится оценивать приближенно. Понятно, что оценить один параметр проще, чем несколько.

Найдем функцию распределения показательного закона:    Следовательно, Теперь можно найти вероятность попадания показательно распределенной случайной величины в интервал (а, b): . Значения функции е^-х можно найти из таблиц. Функция надежности. Пусть элемент (то есть некоторое устройство) начинает работать в момент времени t₀ = 0 и должен проработать в течение периода времени t. Обозначим за Т непрерывную случайную величину – время безотказной работы элемента, тогда функция F(t) = p(T > t) определяет вероятность отказа за время t. Следовательно, вероятность безотказной работы за это же время равна R(t) = p(T > t) = 1 – F(t). Эта функция называется функцией надежности.                Показательный закон надежности. Часто длительность безотказной работы элемента имеет показательное распределение, то есть     F(t) = 1 – e^-λt . Следовательно, функция надежности в этом случае имеет вид:

R(t) = 1 – F(t) = 1 – (1 – e^-λt) = e^-λt . Определение 6.4. Показательным законом надежности называют функцию надежности, определяемую равенством R(t) = e^-λt где λ – интенсивность отказов. Пример. Пусть время безотказной работы элемента распределено по показательному закону с плотностью распределения  f(t) = 0,1 e^-0,1t при  t ≥ 0. Найти вероятность того, что элемент проработает безотказно в течение 10 часов. Решение. Так как λ = 0,1, R(10) = e^-0,1·10 = e^-1 = 0,368.