Дискретні розподіли - Історія редагувань

Ivasyuk.Taras в 08:00, 9 березня 2011

2011-03-09T08:00:46Z

VicktoR в 07:58, 9 березня 2011

2011-03-09T07:58:23Z

VicktoR в 21:55, 5 березня 2011

2011-03-05T21:55:03Z

Ivasyuk.Taras в 17:43, 4 березня 2011

2011-03-04T17:43:02Z

Ivasyuk.Taras в 17:28, 4 березня 2011

2011-03-04T17:28:29Z

Ivasyuk.Taras в 17:08, 4 березня 2011

2011-03-04T17:08:59Z

Ivasyuk.Taras в 16:48, 4 березня 2011

2011-03-04T16:48:50Z

Ivasyuk.Taras в 16:47, 4 березня 2011

2011-03-04T16:47:59Z

Ivasyuk.Taras: /* Вступ */

2011-03-04T16:47:34Z

‎Вступ

Ivasyuk.Taras: /* Вступ */

2011-03-04T16:30:33Z

‎Вступ

← Попередня версія		Версія за 08:00, 9 березня 2011
Рядок 1:		Рядок 1:
		+	{{Завдання\|Івасюк Т. А.\|Назаревич О. Б.\| 09 березня 2011}}
		+
	<center>{{Невідредаговано}}</center>		<center>{{Невідредаговано}}</center>

← Попередня версія		Версія за 07:58, 9 березня 2011
Рядок 1:		Рядок 1:
		+	<center>{{Невідредаговано}}</center>
		+
	<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">		<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

← Попередня версія		Версія за 21:55, 5 березня 2011
Рядок 97:		Рядок 97:

	2. Теорія ймовірностей, випадкові процеси та математична статистика / В. П. Бабак, Б. Г. Марченко, М. Є. Фриз.-К.:Техніка,2004.-285с.		2. Теорія ймовірностей, випадкові процеси та математична статистика / В. П. Бабак, Б. Г. Марченко, М. Є. Фриз.-К.:Техніка,2004.-285с.
		+
		+	[[Категорія:Виступ на семінарі]]
		+	[[Категорія:Планування експерименту]]

@@ Рядок 84: / Рядок 84: @@
 Для випвдкової величини x з дискретним рівномірним розподілом
 <center><math>Mx=\frac{n+1}{2}</math>,       <math>Dx=\frac{n^2-1}{12}</math></center>
 == Список використаних джерел ==

@@ Рядок 76: / Рядок 76: @@
 == Дискретний рівномірний розподіл ==
-Нехай маємо урну, в якій є n однакових кульок, пронумерованих числами 1,2,...,n. Яка ймовірність вийняти з урни кульку з номером m?
+Нехай маємо урну, в якій є ''n'' однакових кульок, пронумерованих числами ''1,2,...,n''. Яка ймовірність вийняти з урни кульку з номером ''m''?
 Очевидно, що шукана ймовірність
 <center><math>P(m)=\frac{1}{n},\quad{m=1,2,...,n.}\qquad{(1.1)}</math></center>
+Розподіл (1.1) називається ''дискретним рівномірним розподілом''.
 == Список використаних джерел ==
 . Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

@@ Рядок 45: / Рядок 45: @@
-В основі біноміального закону розподілу лежить загальна схема, названа ім'ям відомого швейцарського вченого математика Якоба Бернуллі. Нехай випадкова величина ''х'' набуває тільки двох значень: ''1'' та ''0'', причому результати кожного випробування не залежать одні від одних. Ця вимога задовольняється при підкиданні правильної монети. У випадку виймання навздогад білих або чорних куль з урни вона задовольняється за умови, якщо перед черговим випробуванням опускати раніше вийняті кулю назад в урну. Така схема випробувань лежить в основі широкого кола експериментів, наслідки яких належать двом взаємовиключаючим класам, а розподіл змінної ''х'', яка може набувати тільки двох значень (''х = 1'' з імовірністю ''р'' або ''х = 0'' з імовірністю ''q = 1 – р''), називається розподілом Бернуллі.
+В основі біноміального закону розподілу лежить загальна схема, названа ім'ям відомого швейцарського вченого математика Якоба Бернуллі. Нехай випадкова величина ''х'' набуває тільки двох значень: ''1'' та ''0'', причому результати кожного випробування не залежать одні від одних. Ця вимога задовольняється при підкиданні правильної монети. Така схема випробувань лежить в основі широкого кола експериментів, наслідки яких належать двом взаємовиключаючим класам, а розподіл змінної ''х'', яка може набувати тільки двох значень (''х = 1'' з імовірністю ''р'' або ''х = 0'' з імовірністю ''q = 1 – р''), називається розподілом Бернуллі.
 Якщо нас цікавить, яка імовірність сприятливого наслідку в серії з ''N'' дослідів, то треба врахувати, що число цих наслідків ''k'' може набувати будь-яких цілих значень від ''0'' до ''N'', а число протилежних наслідків дорівнює ''N – k''. При цьому імовірність ''р (N, k)'' обчислюється за біноміальним законом
@@ Рядок 73: / Рядок 73: @@
 Для обчислення ''р(N, k)'', починаючи з ''р(N, 0)'', можна користуватися також рекурентною формулою:
 <center><math>\frac{p(N,k)}{p(N,k-1)}=\frac{(N-k+1)p}{kq}.</math></center>
 == Список використаних джерел ==
 . Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

@@ Рядок 22: / Рядок 22: @@
 <td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
 </td></tr></table>
 == Вступ ==
 Нормальний закон розподілу стосується неперервних випадкових величин. Для дискретних величин він може застосовуватися лише за певних умов, зокрема при великому числі випробувань. Разом з тим число дискретних величин часто не може бути великим (обсяг вибірки невеликий), а крім того, на імовірність тієї чи іншої події (наслідку) впливають деякі обмеження.

← Попередня версія		Версія за 16:47, 4 березня 2011
Рядок 22:		Рядок 22:
	<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055		<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
	</td></tr></table>		</td></tr></table>
		+

← Попередня версія		Версія за 16:30, 4 березня 2011
Рядок 1:		Рядок 1:
		+	<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">
		+
		+	<tr>
		+	<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
		+	</td></tr>
		+	<tr>
		+	<td> Імя </td><td> Тарас
		+	</td></tr>
		+	<tr>
		+	<td> Прізвище </td><td> Івасюк
		+	</td></tr>
		+	<tr>
		+	<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
		+	</td></tr>
		+	<tr>
		+	<td> Факультет </td><td> ФІС
		+	</td></tr>
		+	<tr>
		+	<td> Група </td><td> СН-51
		+	</td></tr>
		+	<tr>
		+	<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
		+	</td></tr></table>
		+
		+
		+
		+
		+
		+
		+
		+
		+
		+
		+
		+
	== Вступ ==		== Вступ ==
	Нормальний закон розподілу стосується неперервних випадкових величин. Для дискретних величин він може застосовуватися лише за певних умов, зокрема при великому числі випробувань. Разом з тим число дискретних величин часто не може бути великим (обсяг вибірки невеликий), а крім того, на імовірність тієї чи іншої події (наслідку) впливають деякі обмеження.		Нормальний закон розподілу стосується неперервних випадкових величин. Для дискретних величин він може застосовуватися лише за певних умов, зокрема при великому числі випробувань. Разом з тим число дискретних величин часто не може бути великим (обсяг вибірки невеликий), а крім того, на імовірність тієї чи іншої події (наслідку) впливають деякі обмеження.