Пример выполнения задания 2
Задана плотность
> restart: Вводим плотность распределения случайной величины > p: =x-> piecewise(x> =1 and x< =3, c*(x-1)^2, x< 1 and x> 3, 0); p: =x→ piecewise(1≤ x and x≤ 3, c(x-1)², x< 1 and x> 3, 0) а) Найдём параметр > c: =solve(int(p(x), x=-infinity..infinity)=1, c); c: =3/8 б) Функцию распределения находим по формуле > F: =int(p(x), x); в) Строим графики плотности и функции распределения случайной величины: > plot(p(x), x=-2..5); > plot(F, x=-2..5). г) Найдём математическое ожидание и дисперсию случайной величины > MO: =int(x*p(x), x=-infinity..infinity); > DIS: =int(x^2*p(x), x=-infinity..infinity)-MO^2; д) Найдём вероятность того, что случайная величина > P(2< xi and xi< 5): =int(p(x), x=2..5); Контрольные вопросы 1. Дайте определение случайной величины. 2. Какая с.в. называется дискретной (непрерывной)? Приведите примеры. 3. Что такое закон распределения случайной величины? 4. Что называется рядом распределения дискретной случайной величины? 5. Что такое функция распределения случайной величины? Какими свойствами она обладает? 6. Что называется функцией плотности распределения вероятностей случайной величины? Перечислите её свойства. 7. Чем различаются графики функций распределения дискретной и непрерывной случайных величин? 8. Что называется математическим ожиданием непрерывной и дискретной случайных величин? Что оно характеризует? Какими свойствами оно обладает? Какие ещё числовые характеристики случайных величин вам известны? 9. Дайте определение дисперсии случайной величины, перечислите её свойства. Что она характеризует? 10. Как определяются математическое ожидание и дисперсия для биномиального, равномерного, показательного, нормального распределений?
|