Птицы очень красиво поют ,а мы за ними всё следим и следим за ихними шагами,и т.д. Мы с друзьями долго наблюдали за ними даже там яйцо было у птиц,и когда мы там были в тоже время вылупилось яйцо.Птенчики подумали то что мы их родители.И мы своим родителям рассказали про это.
Для описания распределения вероятностей непрерывной случайной величины используется дифференциальная функция распределения.
Дифференциальная функция распределения (ДФР) (или плотность вероятности) – это первая производная от интегральной функции.
Интегральная функция распределения является первообразной для дифференциальной функции распределения. Тогда
Вероятность того, что непрерывная случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (a,b), равна определенному интегралу от дифференциальной функции, взятому в пределах от a до b:
Геометрический смысл ДФР состоит в следующем: вероятность того, что непрерывная случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (a, b), равна площади криволинейной трапеции, ограниченной осью x, кривой распределения f(x) и прямыми x = a и x = b (рис. 4).
Рис. 4 График дифференциальной функции распределения принято называть кривой распределения.
Свойства дифференциальной функции распределения:
1. Дифференциальная функция распределения неотрицательна, т. е.
2. Если все возможные значения случайной величины принадлежат интервалу (a, b), то
Дифференциальную функцию распределения часто называют законом распределения вероятностей непрерывных случайных величин.
При решении прикладных задач сталкиваются с различными законами распределения вероятностей непрерывных случайных величин. Часто встречаются законы равномерного и нормального распределения.
1.5. Равномерное распределение непрерывной случайной величиныЗакон равномерного распределения вероятностей непрерывной случайной величины используется при имитационном моделировании сложных систем на ЭВМ как первоначальная основа для получения всех необходимых статистических моделей. При этом, если специально не оговорен закон распределения случайных чисел, то имеют ввиду равномерное распределение.
Распределение вероятностей называют равномерным, если на интервале (a,b), которому принадлежат все возможные значения случайной величины, дифференциальная функция распределения имеет постоянное значение, т. е. f(x) = C.
Так как
то
Отсюда закон равномерного распределения аналитически можно записать так:
График дифференциальной функции равномерного распределения вероятностей представлен на рис.5
Рис. 5 График дифференциальной функции равномерного распределения вероятностей.
Интегральную функцию равномерного распределения аналитически можно записать так:
График интегральной функции равномерного распределения вероятностей представлен на рис. 6
Рис. 6 График интеграль
Һәр кеше өчен, бул син бала яки бәлигъ булган, ничәнче һәр көн йөри эшкә , бөтенләй һәр кеше өчен, әни була иң баш кеше белән. Хәзергә без кечкенә, без гел зарланабыз своим әниләргә. Аннары без бөтенесе алабыз үрнәктә неё, кайчакта хәтта күчермә ясыйбыз аны гамәлләр, ишарәләр яки сүзләр, бөтенләй күреп алмыйча шул. Әни иң бертуган кеше, ничәнче белә без бөтенесе наших дуслардан яхшырак, бу кеше, ничәнче ярдәм итә любой ситуацияләрдә , нәзарән ни нәрсәдә , һәм бу кеше, ничәнче эшли без өчен барлыгы мөмкин, нәрсә аны көчләрдә , алмашка таләп итмичә ярыйсы, я әллә нәрсә иң азлык. Бит бу безнең әниләр {торып басалар, басалар} иртә иртән, кайчан алар янында чыгу, хәтта уятырга без, хәтта без кичекмәделәр һәм бу алар шалтыраталар безгә һәр 2 сәгать, хәтта танырга бездәгечә эшләр һәм барлыгы без янында тәртиптә . Әниләр эшлиләр без өчен барлыгы мөмкин, ә без тиешле бәяләргә һәм сакларга шул артыннан, нәрсә алар без янында бар (ашау).
А ) Дует ветер , шумит вода , а я еду на своем велосипеде . Когда затих ветер у нас закончилась вода , и я поехал на велосипеде за водой . Б ) Мы ехали на машине в кино и ели сыр . После кино мы заехали на машине в магазин чтобы купить сыр . В ) Я как - то собирал яблоки и начался пожар , я был в ярости и нашел путь домой .
Научись писать сперва по понятливей