Распределение случайной величины (ДСВ) описывает вероятности возможных значений этой величины. Закон распределения задает правило, по которому вероятности определяются. В задаче нам не указан конкретный закон распределения, поэтому я дам примеры нескольких распределений и поясню их особенности.
1. Равномерное распределение:
В случае равномерного распределения, все возможные значения ДСВ имеют одинаковую вероятность. Например, если ДСВ представляет собой результат броска справедливого кубика, то каждая грань имеет вероятность \( \frac{1}{6} \) выпасть. Обозначается как \(X \sim U(a, b)\), где \(a\) и \(b\) — минимальное и максимальное возможные значения.
2. Биномиальное распределение:
Биномиальное распределение описывает количество успехов в серии независимых бернуллиевских испытаний. Здесь мы фиксируем вероятность успеха в одном испытании и число испытаний. Обозначается как \(X \sim B(n, p)\), где \(n\) — количество испытаний, а \(p\) — вероятность успеха в одном испытании.
3. Нормальное (Гауссово) распределение:
Нормальное распределение — самое распространенное и важное распределение в статистике. В нормальном распределении значения ДСВ сгруппированы вокруг среднего значения (математического ожидания) и симметрично распределены относительно него. Обозначается как \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\), где \(\mu\) — среднее значение, \(\sigma\) — стандартное отклонение.
Это лишь несколько примеров распределений, а в задании необходимо указать конкретный закон распределения, чтобы я мог дать более точный ответ. Если у вас есть дополнительная информация о задаче, пожалуйста, предоставьте ее, и я смогу помочь вам в более подробном решении.
Жираф_271 34
Распределение случайной величины (ДСВ) описывает вероятности возможных значений этой величины. Закон распределения задает правило, по которому вероятности определяются. В задаче нам не указан конкретный закон распределения, поэтому я дам примеры нескольких распределений и поясню их особенности.1. Равномерное распределение:
В случае равномерного распределения, все возможные значения ДСВ имеют одинаковую вероятность. Например, если ДСВ представляет собой результат броска справедливого кубика, то каждая грань имеет вероятность \( \frac{1}{6} \) выпасть. Обозначается как \(X \sim U(a, b)\), где \(a\) и \(b\) — минимальное и максимальное возможные значения.
2. Биномиальное распределение:
Биномиальное распределение описывает количество успехов в серии независимых бернуллиевских испытаний. Здесь мы фиксируем вероятность успеха в одном испытании и число испытаний. Обозначается как \(X \sim B(n, p)\), где \(n\) — количество испытаний, а \(p\) — вероятность успеха в одном испытании.
3. Нормальное (Гауссово) распределение:
Нормальное распределение — самое распространенное и важное распределение в статистике. В нормальном распределении значения ДСВ сгруппированы вокруг среднего значения (математического ожидания) и симметрично распределены относительно него. Обозначается как \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\), где \(\mu\) — среднее значение, \(\sigma\) — стандартное отклонение.
Это лишь несколько примеров распределений, а в задании необходимо указать конкретный закон распределения, чтобы я мог дать более точный ответ. Если у вас есть дополнительная информация о задаче, пожалуйста, предоставьте ее, и я смогу помочь вам в более подробном решении.