Лекция
Привет, Вы узнаете о том , что такое закон равномерной плотности, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое закон равномерной плотности , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ .
В некоторых задачах практики встречаются непрерывно случайные величины, о которых заранее известно, что их возможные значения лежат в пределах некоторого определенного интервала; кроме того, известно, что в пределах этого интервала все значения случайной величины одинаково вероятны (точнее, обладают одной и той же плотностью распределения вероятности). О таких случайных величинах говорят, что они распределены по закону равномерной плотности.
Приведем несколько примеров подобных случайных величин.
Пример 1. Произведено взвешивание тела на точных весах, но в распоряжении взвешивающего имеются только разновески весом не менее 1г; результат взвешивания показывает, что вес тела заключен между и граммами. Вес тела принят равным граммам. Допущенная при этом ошибка , очевидно, есть случайная величина, распределенная с равномерной плотностью на участке г.
Пример 2. Вертикально поставленное симметричное колесо (рис. 5.8.1) приводится во вращение и затем останавливается вследствие трения. Рассматривается случайная величина - угол, который после остановки будет составлять с горизонтом фиксированный радиус колеса ОА. Очевидно, величина распределена с равномерной плотностью на участке .
Рис. 5.8.1.
Пример 3. Поезда метро идут с интервалом 2 мин. Пассажир выходит на платформу в некоторый момент времени. Время Т, в течение которого ему придется ждать поезда, представляет собой случайную величину, распределенную с равномерной плотностью на участке (0,2) минут.
Рис. 5.8.2.
Рассмотрим случайную величину , подчиненную закону равномерной плотности на участке от до (рис. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . 5.8.2), и напишем для нее выражение плотности распределения . Плотность постоянна и равна с на отрезке ; вне этого отрезка она равна нулю:
Так как площадь, ограниченная кривой распределения, равна единице:
то
и плотность распределения имеет вид:
(5.8.1)
Формула (5.8.1) и выражает закон равномерной плотности на участке .
Напишем выражение для функции распределения . Функция распределения выражается площадью кривой распределения, лежащей левее точки . Следовательно,
График функции приведен на рис. 5.8.3.
Рис. 5.8.3.
Определим основные числовые характеристики случайной величины , подчиненной закону равномерной плотности на участке от до .
Математическое ожидание величины Х:
(5.8.2)
В силу симметричности равномерного распределения медиана величины также равна .
Моды закон равномерности плотности не имеет.
По формуле (5.7.16) находим дисперсию величины :
(5.8.3)
откуда среднее квадратическое отклонение
(5.8.4)
В силу симметричности распределения его асимметрия равна нулю:
. (5.8.5)
Для определения эксцесса находим четвертый центральный момент:
откуда
(5.8.6)
Определяем среднее арифметическое отклонение:
(5.8.7)
Наконец, найдем вероятность попадания случайной величины , распределенной по закону равномерной плотности, на участок , представляющий собой часть участка (рис. 5.8.4). Геометрически эта вероятность представляет собой площадь, заштрихованную на рис. 5.8.4. Очевидно, она равна:
(5.8.8)
т.е. отношению длины отрезка ко всей длине участка , на котором задано равномерное распределение.
Рис. 5.8.4.
Информация, изложенная в данной статье про закон равномерной плотности , подчеркивают роль современных технологий в обеспечении масштабируемости и доступности. Надеюсь, что теперь ты понял что такое закон равномерной плотности и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про закон равномерной плотности
Комментарии
Оставить комментарий
Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ
Термины: Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ