Случайная величина – величина, изменяющаяся случайным образом.
Дискретная случайная величина – может принимать конечное или счетное множество значений. Вероятность задается непосредственно для каждого значения.
Непрерывная случайная величина – может принимать любое значение из некоторого интервала. Вероятность попадания в интервал задается как интеграл от функции плотности вероятностей.
Математическое ожидание – начальный момент первого порядка, характеризует положение центра распределения случайной величины, для дискретных равновероятных событий матожидание равно среднему арифметическому значений.
Дисперсия – центральный момент второго порядка, рассеяние случайной величины относительно центра.
Для дискретных случайных величин матожидание и дисперсия – это суммы, для непрерывных – интегралы.
Характерное распределение – вид графика функции плотности вероятностей.
Доверительный интервал – интервал (содержащий матожидание), в который значение случайной величины попадает с заданной наперед вероятностью.
|
|
Критерий истинности – правило, последовательность действий, позволяющие установить, истинная или ложная гипотеза (например, о нормальном распределении случайной величины) с заданной наперед вероятностью.
Центральная предельная теорема теории вероятностей гласит, что если случайная величина зависит от большого количества влияющих на нее величин (факторов), причем влияние каждого конкретного фактора мало по сравнению с суммарным влиянием, и если значение величины определяется по результатам большого числа испытаний, то результаты испытаний распределятся по нормальному закону.
Нормальный закон распределения случайной величины: функция плотности вероятности имеет вид
p(X) =