3a548bfa

Нормальное и логнормальное распределение



Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины, которое описывается плотностью

Нормальное и логнормальное распределение

Нормальное распределение определяется двумя параметрами: математическим ожиданием Нормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределение и на графике представляет собой симметричную колоколообразную кривую Гаусса, имеющую максимум в точке, соответствующей значению Нормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределениеи Нормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределение от центра распределения. Изменение параметраНормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределение кривая вытягивается в центре и быстрее приближается к оси абсцисс при удалении от центра.

Часто вместо случайной величины Х целесообразно рассматривать нормированную случайную величину Нормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределение. Нормированная величина имеет математическое ожидание, равное нулю и дисперсию, равную единице. При а=0 иНормальное и логнормальное распределение

Ее уравнение:

Нормальное и логнормальное распределение

Между абсциссами Нормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределение расположено 68,27% всей площади кривой нормального распределения. Это означает, что 68,27% всех измеренных единиц отклоняется от среднего значения не более чем наНормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределение. Площадь, заключенная между ординатами, проведенными на расстоянии Нормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределение. И наконец, 0,9973 или 99,73% всех единиц находятся в пределах Нормальное и логнормальное распределениеНормальное и логнормальное распределение находится не более 0,27% всех значений величин, иными словами, 27 реализаций на 10 тыс. испытаний. Исходя из принципа невозможности маловероятных событий такие события можно считать практически невозможными. На практике правило трех сигм применяют так: если распределение изучаемой случайной величины неизвестно, но условие, указанное в приведенном правиле, выполняется, то есть основание предполагать, что изучаемая величина распределена нормально; в противном случае она не распределена нормально.

Содержание раздела