Предположим, что результаты наблюдения некоторой физической величины содержат только случайную погрешность ∆ . Данные результаты, как и случайная погрешность ∆, являются случайной величиной.
Свойства случайной величины х наиболее полно описывается законом распределения , соответствующим закону распределения ее случайной погрешности ∆.
Примеры нормального и равномерного законов распределения показаны ниже
а) б)
Законы распределения случайной величины:
А – нормальный; б) – равномерный,
m1 – центр распределения случайной величины.
Аналитическое представление данных законов получается путем преобразования координат в ранее приведенных формулах, т.е переходом к новой переменной х.
Нормальный закон распределения случайной величины х описывается выражением:
,
где и - соответственно математическое ожидание и СКО случайной величины.
Вероятность попадания величины х в некоторый интервал (х1, х2) вычисляется по формуле:
.
Для описания отдельных свойств случайной величины х используются числовые характеристики законов распределения р(х) – начальные и центральные моменты k -го порядка, представляющие собой некоторые средние значения. Моменты называются начальными, если с их помощью усредняются величины, отсчитываемые от начала координат, и центральными, если усредняются величины, отсчитываемые от центра распределения.
Начальный момент первого порядка (математическое ожидание случайной величины) определяет центр распределения р(х) и описывается выражением
Центральный момент второго порядка (дисперсия случайной величины) характеризует рассеяние значений случайной величины и вычисляется как
.