Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Числовые характеристики (параметры) распределений случайных величин

Содержание

литература
Числовые характеристики (параметры) распределений случайных величин литература Математическое ожидание:  центр распределения  Дискретные распределенияНепрерывные распределения Виды параметровМоментыначальныецентральныеПараметры сдвига математическое ожиданиемедианамодаПараметры формы дисперсияасимметрия эксцесс Моменты Связь между центральными и начальными моментамиПрименим формулу бинома Ньютона Возьмем мат. ожидание от левой и правой частей этого выражения и получим Примеры — разные средние МодаЗначение Mo непрерывной случайной величины, при котором имеет место максимум плотности распределения. Медиана Значение случайной величины x = Med, которое делит область ее значений Параметры формы (масштаба)Дисперсия Dx и среднеквадратичное отклонение 2Дискретные СВНепрерывные СВ Разные дисперсии Свойства дисперсии Параметры формы Коэффициент асимметрии Параметры формыЭксцесс Основные распределения и их свойства Вырожденное распределение(Распределение константы)Распределение Бернулли (Распределение индикатора события) Равномерное распределение
Слайды презентации

Слайд 2 литература

литература

Слайд 3 Математическое ожидание: центр распределения
Дискретные распределения
Непрерывные

Математическое ожидание: центр распределения Дискретные распределенияНепрерывные распределения

распределения


Слайд 5 Виды параметров
Моменты
начальные
центральные
Параметры сдвига
математическое ожидание
медиана
мода
Параметры формы
дисперсия
асимметрия
эксцесс

Виды параметровМоментыначальныецентральныеПараметры сдвига математическое ожиданиемедианамодаПараметры формы дисперсияасимметрия эксцесс

Слайд 6 Моменты

Моменты

Слайд 7 Связь между центральными и начальными моментами
Применим формулу бинома

Связь между центральными и начальными моментамиПрименим формулу бинома Ньютона

Ньютона


Слайд 8 Возьмем мат. ожидание от левой и правой частей

Возьмем мат. ожидание от левой и правой частей этого выражения и

этого выражения и получим выражение, связывающее центральные и начальные

моменты

Слайд 9 Примеры — разные средние

Примеры — разные средние

Слайд 10 Мода
Значение Mo непрерывной случайной величины, при котором имеет

МодаЗначение Mo непрерывной случайной величины, при котором имеет место максимум плотности

место максимум плотности распределения. Для дискретной СВ -- ее

наиболее вероятное значение.

Слайд 11 Медиана
Значение случайной величины x = Med, которое делит

Медиана Значение случайной величины x = Med, которое делит область ее

область ее значений на две части так, что вероятности

попадания в каждую из них равна 0.5.

Med

F(Med ) = 0.5


Слайд 12 Параметры формы (масштаба)
Дисперсия Dx и среднеквадратичное отклонение 2
Дискретные

Параметры формы (масштаба)Дисперсия Dx и среднеквадратичное отклонение 2Дискретные СВНепрерывные СВ

СВ
Непрерывные СВ


Слайд 13 Разные дисперсии

Разные дисперсии

Слайд 14 Свойства дисперсии

Свойства дисперсии

Слайд 16 Параметры формы
Коэффициент асимметрии

Параметры формы Коэффициент асимметрии

Слайд 17 Параметры формы
Эксцесс

Параметры формыЭксцесс

Слайд 18 Основные распределения и их свойства

Основные распределения и их свойства

Слайд 19 Вырожденное распределение
(Распределение константы)
Распределение Бернулли
(Распределение индикатора события)

Вырожденное распределение(Распределение константы)Распределение Бернулли (Распределение индикатора события)

  • Имя файла: chislovye-harakteristiki-parametry-raspredeleniy-sluchaynyh-velichin.pptx
  • Количество просмотров: 95
  • Количество скачиваний: 0