- •Математическое ожидание дискретной случайной величины и его свойства.
- •Дисперсия дискретной случайной величины и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение.
- •Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- •Биномиальное распределение.
- •Распределение Пуассона.
- •Равномерное распределение.
- •Нормальное распределение.
- •Свойства нормального распределения (кривой Гаусса).
- •Связь числовых характеристик и параметров распределений (биномиальное, равномерное, нормальное, распределение Пуассона).???
- •Предмет, цель и задачи теории массового обслуживания???
- •Показатели эффективности использования смо.???
- •Показатели качества обслуживания заявок.???
- •Классификация систем массового обслуживания.
- •Потоки событий и его свойства.
- •Простейший поток.
- •Поток Пальма.
- •Потоки Эрланга.
- •Понятие марковского случайного процесса.
- •Граф состояний и переходов.
- •Уравнения Колмогорова для вероятностей состояния.
- •Финальные вероятности состояния.
- •Процессы гибели и размножения
- •Формула Литтла.
- •Одноканальная смо с отказами.
- •Показатели эффективности смо с отказами???
- •Многоканальная смо с отказами
- •Одноканальная смо с ожиданием и ограничением на длину очереди
- •Одноканальная смо с неограниченным ожиданием.
Нормальное распределение.
Нормальное распределение - одно из важнейших распределений вероятностей. Термин "Н. р." применяют как по отношению к распределениям вероятностей случайных величин, так и по отношению к совместным распределениям вероятностей нескольких случайных величин (т. е. к распределениям конечномерных случайных векторов). Общее определение нормального распределения сводится к одномерному случаю.
Распределение вероятностей случайной величины X называется нормальным, если оно имеет плотность вероятности
(*)
Семейство (*) зависит, таким образом, от двух параметров a и σ > 0. При этом математическое ожидание X равно a, дисперсия X равна σ2, а характеристическая функция имеет вид
Кривая (рис. 1) нормального распределения y=p(x; a, σ) симметрична относительно ординаты, проходящей через точку x = a, и имеет в этой точке единственный максимум, равный . С уменьшением σ кривая нормального распределения становится всё более островершинной. Изменение a при постоянном σ не меняет форму кривой, а вызывает лишь её смещение по оси абсцисс. Площадь, заключённая под кривой нормального распределения, всегда равна единице. При a = 0, σ = 1 соответствующая функция распределения равна
Рис. 1. Кривые плотности нормального распределения для различных значений параметров a и σ
Свойства нормального распределения (кривой Гаусса).
Рассмотрим свойства функции f(x):
1°. Областью определения функции f(x) является вся числовая ось.
2°. Функция f{x) может принимать только положительные значения, т. е. f(x}>0.
3°. Предел функции f(x) при неограниченном возрастании |х| равен нулю, т. е. ось ОХ является горизонтальной асимптотой графика функции.
4°. Функция f{x) имеет в точке х = a максимум, равный
5°. График функции f(x) симметричен относительно прямой х = а.
6°. Нормальная кривая в точках х = а +s имеет перегиб,
На основании доказанных свойств построим график плотности нормального распределения f(x).
Как видно из рисунка, нормальная кривая имеет колоколообразную форму. Эта форма является отличительной чертой нормального распределения. Иногда нормальную кривую называют кривой Гаусса.
При изменении параметра а форма нормальной кривой не изменяется. В этом случае, если математическое ожидание (параметр а) уменьшилось или увеличилось, график нормальной кривой сдвигается влево или вправо .
При изменении параметра s изменяется форма нормальной кривой. Если этот параметр увеличивается, то максимальное значение функции f(x) убывает, и наоборот. Так как площадь, ограниченная кривой распределения и осью Ох, должна быть постоянной и равной 1, то с увеличением параметра кривая приближается к оси Ох и растягивается вдоль нее, а с уменьшением s кривая стягивается к прямой х=а .
Использование формул f(x) и F(x) для практических расчетов затруднительно. Но решение задач по этим формулам можно упростить, если от нормального распределения с произвольными параметрами а и s перейти к нормальному распределению с параметрами а=0, s = 1.