Основные понятия математической статистики, интервальные оценки. Метод моментов и метод максимального правдоподобия. Проверка статистических гипотез о виде закона распределения при помощи критерия Пирсона. Свойства оценок, непрерывные распределения.
При помощи функции плотности можно вычислять моментные характеристики случайной величины: = Случайная величина о имеет экспоненциальное (показательное) распределение c параметром l, если = , l>0, x?0. Случайная величина о имеет нормальное (гауссовское) распределение с параметрами m и у2, если = Случайная величина с параметрами m=0 и у2=1 называется стандартной нормальной величиной. Однако, учитывая возможность указанного выше преобразования, а также тот факт, что вероятность отклонения от нормально распределенной случайной величины от своего среднего m более, чем на 5у, не превышает 10-6, достаточно определить численно значения функции распределения стандартной нормальной величины в относительно небольшом интервале.
Список литературы
Болдин М.В. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. Лабораторные работы. М.: МАИ, 1992
Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 1992
Кибзун А.И., Наумов А.В. Лекции по теории вероятностей. М.: МАИ, 2000
Размещено на
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
