рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Образование
/
Геометрическое распределение

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Геометрическое распределение

Геометрическое распределение - раздел Образование, Функции распределения, плотность распределения Определение. Свдт Х Имеет Геометрическое Распредел...

Определение. СВДТ Х имеет геометрическое распределение, если ее возможные значения (реализации) , где (счетное множество значений), а соответствующие им вероятности выражаются формулой , где ; .

Вероятности для последовательных значений m образуют геометрическую прогрессию с первым членом p и знаменателем q (отсюда и название – «геометрическое распределение»).

Замечание. Это распределение зависит от одного параметра p, поэтому пишут .

Геометрическое распределение появляется в следующих условиях. Пусть производится ряд независимых опытов с целью получения какого-то результата («успеха»). При каждом опыте «успех» достигается с вероятностью p. СВ Х – это число «безуспешных» попыток (до первой попытки, в которой появляется «успешный» результат).

Очевидно, что наиболее вероятное значение случайной величины , т.е. мода .

Важнейшие числовые характеристики случайной величины X, имеющей геометрическое распределение:

, , .

На практике чаще приходится рассматривать не случайную величину Х, имеющую геометрическое распределение, а другую случайную величину Y –число попыток до первого «успеха», включая удавшуюся. Ряд распределения случайной величины Y имеет вид:

Y			…	m	…
P	p	qp	…		…

Такое распределение часто называют «геометрическим, сдвинутым на единицу», или «геометрическим + 1».

Очевидно, что наиболее вероятное значение случайной величины Y, т.е. мода .

Важнейшие числовые характеристики случайной величины Y:

; , .

Пример 2.1.31. Стрелку выдаются патроны до тех пор, пока он не промахнется. Вероятность его попадания в цель при каждом выстреле – . Какова вероятность того, что он получит не менее трех патронов?

Решение. Пусть случайная величина Х – это количество патронов, которое получит стрелок. Тогда:

X				…
P	0,1	0,9×0,1	0,9²×0,1	…

Отсюда .

Ответ: 0,81.

Пример 2.1.32. Вероятность попадания баскетболистом в корзину при штрафном броске равна . На тренировке баскетболист выполняет штрафные броски до тех пор, пока не попадет в корзину, а затем передает мяч другому игроку. Пусть X – количество бросков, сделанных баскетболистом. Составить закон распределения случайной величины X, найти ее наиболее вероятное значение (моду), и .

Решение. Случайная величина X имеет «геометрическое + 1» распределение, в котором , . Тогда закон распределения случайной величины X удобно задать аналитически:

, где .

Наиболее вероятное значение (мода) , , .

Ответ: , , .

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Функции распределения, плотность распределения

функции распределения плотность распределения... Мат ожидание дисперсия... Практика...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Геометрическое распределение

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Случайной величины
Пусть (, F, P) – произвольное вероятностное пространство. Определение

Дискретные случайные величины
Определение. Случайная величина называется дискретной, или дискретного типа (сокращенно СВДТ), если множество ее возможных значений конечно или счетно. Прост

Непрерывные случайные величины
Рассмотрим случай, когда множество возможных значений случайной величины несчетно. Определение. Случайная величина X с непрерывной функцией распределения

Числовые характеристики случайных величин
В предыдущих пунктах была описана исчерпывающая характеристика любой случайной величины – ее закон распределения. Универсальным видом закона распределения случайной величины является функ

Моменты распределения случайной величины
Среди числовых характеристик особое значение имеют моменты – начальные и центральные. Определение. Начальным моментом s-го порядка случайной величины Х назыв

Статистическое истолкование математического ожидания
Пусть в некоторой лотерее имеется один выигрыш, размер которого случаен и равен или , или

Механическая интерпретация математического ожидания и дисперсии
Пусть на прямой в точках расположены точечные массы

Мода, медиана и квантили
Математическое ожидание не единственная характеристика положения, применяемая в теории вероятностей. Часто применяются и другие, например, мода и медиана. Определение.

Упражнения
2.1.1. Функция распределения случайной величины X непрерывна. Может ли случайная величина X быть СВДТ? 2.1.2. Случайная величина X пр

Биномиальное распределение
Определение. СВДТ Х имеет биномиальное распределение, если ее возможные значения (реализации)

Распределение Пуассона
Определение. СВДТ Х имеет распределение Пуассона с параметром , ес

Простейший пуассоновский поток
На практике часто встречаются ситуации, где имеет место распределение Пуассона. Рассмотрим следующую задачу. Пусть на оси времени 0t случайным образом возникают точки – моменты появ

Упражнения
Биномиальное распределение 2.1.16.Вероятность брака при производстве приборов составляет 10%. С какой вероятностью среди 6 приборов, взятых для контроля, окажется р

Равномерное распределение
Определение. СВНТ Х распределена равномерно на отрезке , если плот

Показательное (экспоненциальное) распределение
Определение. СВНТ Х имеет показательное (экспоненциальное) распределение с параметром

Нормальное распределение
Определение. СВНТ Х имеет нормальное (гауссовское) распределение с параметрами

Асимметрия и эксцесс
Нормальное распределение имеет широкое распространение в прикладных задачах. Поэтому при изучении распределений, отличных от нормального, возникает необходимость количественно оценить это различие.

Упражнения
Равномерное распределение 2.1.36.Случайная величина X имеет равномерное распределение на отрезке