Обозначение |
|
Параметр |
|
Плотность вероятности |
|
Функция распределения |
|
Среднее |
|
Дисперсия |
|
Стандартное отклонение |
|
Коэффициент вариации | 1 |
Коэффициент асимметрии | 2 |
Коэффициент эксцесса | 6 |
Медиана |
|
Пример Наработка на отказ прибора распределена экспоненциально с интенсивностью отказов Решение: Вероятность того, что наработка на отказ превысит 1000 ч, равна
Вероятность того, что наработка будет находиться в интервале от 1200 ч до 1500 ч, определяем по свойству функции распределения
Наработку
то есть
При снижении интенсивности отказов до
|
Двойное экспоненциальное распределение (в записи функций вместо
используется
) называется распределением Лапласа.
Если случайная величина Y распределена нормально, то случайная величина
подчинена логарифмически нормальному (или логнормальному) закону распределения. Часто используется для описания износовых отказов. У многих невосстанавливаемых электронных приборов (некоторые типы электронных ламп, полупроводниковые приборы) наработка на отказ распределена логарифмически нормально.
Обозначение |
|
Параметры |
|
Плотность вероятности |
|
Функция распределения |
|
Среднее |
|
Дисперсия |
|
Коэффициент вариации |
|
Коэффициент асимметрии |
|
Коэффициент эксцесса |
|
Медиана |
|
Распределение имеет положительную асимметрию. Произведение независимых случайных величин, подчиняющихся логарифмически нормальному распределению, также распределено логарифмически нормально.
При вычислениях, связанных с логарифмически нормальным распределением, пользуются приемами для нормального распределения, заменяя при этом значение случайной величины ее логарифмом.
Логарифмически нормальное распределение иногда ошибочно принимается за экспоненциальное. Распределение случайной величины близко к логнормальному, если
,
где
– объем выборки,
,
,
– результаты наблюдений.
3.6. Равномерное и треугольное распределения
Равномерному распределению подчиняются случайные величины, имеющие одинаковую вероятность появления (например, погрешность измерений с округлением).
Обозначение |
|
Параметры |
|
Плотность вероятности |
|
Функция распределения |
|
Среднее |
|
Дисперсия |
|
Стандартное отклонение |
|
Коэффициент вариации |
|
Коэффициент асимметрии | 0 |
Коэффициент эксцесса |
|
Медиана |
|
Поскольку аналитический вид функций распределения для
достаточно прост, то вычисление значений этих функций и квантилей равномерного распределения не вызывает затруднений.
Пример Погрешность измерения прибора распределена равномерно на интервале [5;10]. Найти вероятность того, что погрешность прибора не превышает 7 ед. Вычислить погрешность измерения, вероятность превышения которой равна 0.95. Вычислить вероятность того, что погрешность измерения будет находиться в интервале 6-8 ед. Решение: По условию задачи погрешность прибора представляет собой случайную величину с законом Вероятность того, что погрешность не превысит Погрешность, вероятность превышения которой равна Вероятность нахождения погрешности в интервале
|
Сумма двух независимых равномерно распределенных случайных величин имеет треугольное распределение (распределение Симпсона).
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 |
Основные порталы (построено редакторами)





