Разлика между версии на „Закон за вероятностно разпределение на случайната величина“

Версия от 11:21, 3 февруари 2014

Законът за вероятностно разпределение на случайната величина обуславя идеята, че всяка случайна величина се подчинява на определен закон на разпределението. Това е съотношението, което установява връзката между възможните стойности на случайната променлива и съответната вероятност за тяхното появяване.

Същност

Този закон се основава на връзката между възможните стойности на случайната променлива и вероятността за появяването им. Всяко теоретично разпределение има свой закон за разпределение. Законът за разпределение на дадена случайна величина може да се представи по 3 начина - таблично, графично и чрез функция (аналитично). Таблично представяне - ползва се, когато обемът на извадката е малък. Той дава представа за стойностите на случайната променлива величина и вероятността за нейното появяване.

Графично представяне

Графично представяне - чрез правоъгълна координатна система, чрез хистограма или полигон. На абсцисната ос се представят стойностите на случайната величина, а на ординатната - честотите им. Хистограмата се получава при извадки с голям обем и групирани данни. При негрупирани данни и по-малки извадки се ползва полигон на разпределение. Представяне на разпределението чрез функция - тя е аналитичен израз на зависимостта между вероятността и стойностите на случайната величина. В случая вероятностите са зависимата променлива (функцията), а стойностите - независима променлива. Вероятност - тя е числена мярка за обективната възможност за появяването на наблюдавано случайно събитие. Отбелязва се с Р(А).

Вижте още

Източници

Ramsey, F.P. Truth and Probability, in The Foundations of Mathematics and Other Logical Essays, by F.P. Ramsey. Harcourt Brace, Co, New York, 1931.
Savage, L.J. The Foundations of Statistics. Wiley, New York, 1954.
Von Newman, J., O. Morgenstern. Theory of Games and Economic Behavior. University Press, New Jersey, 1944.
Wald, A. Statistical Decision Functions. Wiley, New York, 1950. Fan, Jianqing (1991). "On the optimal rates of convergence for nonparametric deconvolution problems". The Annals of Statistics 19 (3):
Gavss, Carolo Friderico (1809) (in Latin). Theoria motvs corporvm coelestivm in sectionibvs conicis Solem ambientivm [Theory of the motion of the heavenly bodies moving about the Sun in conic sections] .
Gould, Stephen Jay (1981). The mismeasure of man (first ed.)
Halperin, Max; Hartley, HO; Hoel, PG (1965). "Recommended standards for statistical symbols and notation. COPSS committee on symbols and notation" . The American Statistician
Hart, John F.; et al (1968). Computer approximations . New York: John Wiley & Sons, Inc.
Herrnstein, C. ; Murray (1994). The bell curve : intelligence and class structure in American life . Free Press
Huxley, Julian S. (1932). Problems of relative growth . London.
Johnson, NL; Kotz, S.; Balakrishnan, N. (1994). Continuous univariate distributions, Volume 1 .
Johnson, NL; Kotz, S.; Balakrishnan, N. (1994). Continuous univariate distributions, Volume 2 .
Kruskal, William H.; Stigler, Stephen M. (1997). Normative terminology: 'normal' in statistics and elsewhere . Statistics and public policy, edited by Bruce D. Spencer. Oxford University Press. Patel, Jagdish K.; Read, Campbell B. (1996). Handbook of the normal distribution
Pearson, Karl (1905). "'Das Fehlergesetz und seine Verallgemeinerungen durch Fechner und Pearson'. A rejoinder".
Pearson, Karl (1920). "Notes on the history of correlation". Biometrika 13
Stigler, Stephen M. (1978). "Mathematical statistics in the early states". The Annals of Statistics

Външни препратки

@@ Ред 1: / Ред 1: @@
-===[[Закон за вероятностно разпределение на случайната величина]]===
+'''Законът за вероятностно разпределение на случайната величина''' обуславя идеята, че всяка случайна величина се подчинява на определен закон на разпределението. Това е '''съотношението, което установява връзката между възможните стойности на случайната променлива и съответната [[вероятност]] за тяхното появяване'''.
-Всяка случайна величина се подчинява на определен закон на разпределението. Това е съотношението, което установява връзката между възможните стойности на случайната променлива и съответната [[вероятност]] за тяхното появяване. Този закон се основава на връзката между възможните стойности на случайната променлива и вероятността за появяването им. Всяко теоретично разпределение има свой [[закон за разпределение]]. Законът за разпределение на дадена случайна величина може да се представи по 3 начина - таблично, графично и чрез функция (аналитично). Таблично представяне - ползва се, когато обемът на извадката е малък. Той дава представа за стойностите на случайната променлива величина и вероятността за нейното появяване.
+==Същност==
+Този закон се основава на връзката между възможните стойности на случайната променлива и вероятността за появяването им. Всяко теоретично разпределение има свой [[закон за разпределение]]. Законът за разпределение на дадена случайна величина може да се представи по 3 начина - таблично, графично и чрез функция (аналитично). Таблично представяне - ползва се, когато обемът на извадката е малък. Той дава представа за стойностите на случайната променлива величина и вероятността за нейното появяване.
@@ Ред 7: / Ред 8: @@
+===Графично представяне===
 Графично представяне - чрез правоъгълна [[координатна система]], чрез [[хистограма]] или полигон. На абсцисната ос се представят стойностите на случайната величина, а на ординатната - честотите им. Хистограмата се получава при извадки с голям обем и групирани данни. При [[негрупирани данни]] и по-малки извадки се ползва полигон на разпределение. Представяне на разпределението чрез функция - тя е аналитичен израз на зависимостта между вероятността и стойностите на случайната величина. В случая вероятностите са зависимата променлива (функцията), а стойностите - независима променлива. [[Вероятност]] - тя е числена мярка за обективната възможност за появяването на наблюдавано случайно събитие. Отбелязва се с Р(А).