КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Распределение Вейбула
Где (4.6) Из представленных выражений 4.5 и 4.6 видно, что распределение Стьюдента определяется только объёмом выборки и не зависит от математического ожидания и СКО, что является большим достоинсвом данного закона распределения и активно используется при обработке результатов статистических наблюдений. С возрастанием числа степеней свободы распределение Стьюдента быстро приближается к нормальному и оно широко используется в математическом аппарате статистики.
5. Распределение Вейбула и Релея
В некоторых случаяхраспределение Эрланга (см. уч.вопрос №2 данной лекции) не может быть применено для вероятностного описания случайных величин из-за слишком медленного убывания плотности вероятностипри увеличении значений х. В этих случаях более адекватной моделью закона распределения случайной величины может служить распределение Вейбула, для которого плотность вероятностиопределяется формулой:
(5.1)
Интегральная функция распределения Вейбуладостаточно просто определяется по плотности вероятности: (5.2)
Если в данном интеграле сделать замену переменной интегрирования то получим:
(5.3)
Из формул (5.1) и (5.3) следует, чтораспределение Вейбула является двухпараметрическим законом распределения,так как плотность вероятности и функция распределения полностью определяются двумя параметрами и . При введенном обозначении параметр не следуетпутать со среднеквадратичным отклонением случайной величины . В зависимости от значений параметров и формула (5.1) позволяет получить широкое разнообразние графиков плотности вероятности случайных величин. Графики плотности вероятности и функции распределения случайной величины, имеющей закон распределения Вейбула при = 1 и = 1, 2,4, приведены на рис. 5.1 а) и б) соответственно
Рис.5.1. Плотность вероятности а) и функция распределения б) Вейбула.
Из формулы (5.1) следует, что при = 1 распределение Вейбула совпадает с экспоненциальным распределением при λ = 1/ . При = 2 получим другой частный случай распределения Вейбула, называемый распределением Релея.
Дата добавления: 2014-01-06; Просмотров: 612; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |