На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Лабораторная работа Непрерывные случайные величины. Функция случайного аргумента. Числовые характеристики.

Информация:

Тип работы: Лабораторная работа. Добавлен: 4.3.2014. Сдан: 2014. Страниц: 19. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Задача 3(Контрольное задание№1).

Пусть = N ( N- номер Вашей фамилии в журнале) и x>=0.
> assume(x>=0):
Плотность вероятности случайной величины равна
> p:=A*x^2*exp(-lambda*x);

1) Вычислить значение A. 2) Построить функцию распределения случайной величины . 3) Найти вероятность попадания случайной величины в интервал (0, ). 4) Найти числовые характеристики .

> restart;
> assume(x>=0):
> N:=25:
> lambda:=N:
Плотность вероятности случайной величины равна
> p:=A*x^2*exp(-lambda*x);

> p:=subs(x=t,p);solve(int(p,t=0..infinity)=1,A);


> P:=(15625/2)*x^2*exp(-lambda*x);

> P:=subs(x=t,p);

> F:=int(p,t=0..x);

>
> F:=unapply(F,x):
> p(0<=S and S<=1/lambda)=F(1/lambda)-F(0);

> M:=int(t*p,t=0..+infinity);

> Ds:=int(t*t*p,t=0..+infinity)-M^2;

> sigma:=sqrt(Ds);


Задача 4.( Контрольное задание №2)

Дана плотность вероятности =p, случайной величины :
>
> restart:p:=piecewise(x<0,0,x>=0 and x<=1,3/2*x^2,x>1 and x<=2,3/2*(2-x)^2,x>2,0);

>
Найти: а) математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение б) асимметрию и эксцесс этой случайной величины. Сделать выводы о форме кривой распределения, по найденным характеристикам. в) построить на одном рисунке и нормальную кривую, с числовыми характеристиками . Подтвердить или опровергнуть выводы из пункта б).

> restart;
> p:=piecewise(x<0,0,x>=0 and x<=1,3/2*x^2,x>1 and x<=2,3/2*(2-x)^2,x>2,0);

a)
> M:=int(x*p,x=-infinity..infinity);

> D=int((x-M)^2*p,x=-infinity..infinity);

б)
> beta[2]:=int((x-M)^2*p,x=-infinity..infinity);

> sigma:=sqrt(beta[2]);

> beta[3]:=int((x-M)^3*p,x=-infinity..infinity);

> As:=beta[3]/sigma^3;

> beta[4]:=int((x-M)^4*p,x=-infinity..infinity);

> Ex:=(beta[4]/sigma^4)-3;

Вывод: кривая распределения расположена симметрично относительно математического ожидания, т.к. As=0. Отрицательный эксцесс указывает на более пологий характер кривой распределения относительно кривой распределения нормального закона.
в)
> p1:=1/(s*sqrt(2*Pi))*exp(-(x-m)^2/(2*s^2));

> p2:=subs({m=1,s=sigma},p1);

> plot([p,p2],x=-0.2..2.2,color=[blue,red],thickness=[2,2]);

Вывод: кривая распределения действительно симметрична относительно математического ожидания, но кривая распределения плотности вероятнос........



Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.