Симуляция одним распределением другого — различия между версиями
(→См. также) |
|||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{В разработке}} | {{В разработке}} | ||
− | == | + | ==Распределение== |
− | ''' | + | '''Распределение — '''одно из основных понятий теории вероятностей и математической статистики. Распределение вероятностей какой-либо случайной величины задается в простейшем случае указанием возможных значений этой величины и соответствующих им вероятностей, в более сложных — т. н. функцией распределения или плотностью вероятности. |
− | ==Примеры | + | ==Примеры распределений== |
* Биномиальное распределение | * Биномиальное распределение | ||
* Нормальное распределение | * Нормальное распределение | ||
Строка 10: | Строка 10: | ||
==Симуляция распределений== | ==Симуляция распределений== | ||
− | Рассмотрим следуйщий случай. Допустим, у нас есть чесная монета. А нам надо получить распределения с вероятностьями | + | Рассмотрим следуйщий случай. Допустим, у нас есть чесная монета. А нам надо получить распределения с вероятностьями <tex>1/3</tex>. Проведем слдующий эксперимент. Подкинем монету дважды. И если выпадет два раза орел - повторим эксперимент. |
− | + | По формуле условной вероятности (при условии, что как минимум одна монета выпала решкой) | |
− | + | : <tex>{p}(A \mid B) = </tex> <tex dpi = "160"> \frac{{p}(A\cap B)}{{p}(B)}</tex>. | |
− | + | Предположим, что у нас есть последовательность экспериментов. Вероятность успеха - <tex>1/4</tex>. Сколько экспериментов будет проведено до того, как будет достигнут успех? Пусть случайная величина <tex>X</tex> равна количествуэкспериментов, необходимых для достижения успеха. Тогда <tex>X</tex> принимает значения <tex>\{1,2,...\}</tex> | |
Док -во | Док -во |
Версия 14:23, 14 января 2011
Эта статья находится в разработке!
Содержание
Распределение
Распределение — одно из основных понятий теории вероятностей и математической статистики. Распределение вероятностей какой-либо случайной величины задается в простейшем случае указанием возможных значений этой величины и соответствующих им вероятностей, в более сложных — т. н. функцией распределения или плотностью вероятности.
Примеры распределений
- Биномиальное распределение
- Нормальное распределение
- Равномерное распределение
Симуляция распределений
Рассмотрим следуйщий случай. Допустим, у нас есть чесная монета. А нам надо получить распределения с вероятностьями
. Проведем слдующий эксперимент. Подкинем монету дважды. И если выпадет два раза орел - повторим эксперимент. По формуле условной вероятности (при условии, что как минимум одна монета выпала решкой)- .
Предположим, что у нас есть последовательность экспериментов. Вероятность успеха -
. Сколько экспериментов будет проведено до того, как будет достигнут успех? Пусть случайная величина равна количествуэкспериментов, необходимых для достижения успеха. Тогда принимает значенияДок -во ОЛОЛО НУ ЯСНА Ж
См. также
БЛА БЛА БЛА СТАТЕЙКИ http://www.wikiznanie.ru/ru-wz/index.php/Категория:Теория_вероятностей
Литература
КНИЖКИ