Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7 | Следующая страница реферата

Вероятность того, что непрерывная случайная величина примет определенное числовое значение х, бесконечно мала (например, вероятность попадания центра тяжести снаряда в определенную точку цели). Вероятность же того, что непрерывная случайная величина окажется в некотором промежутке х1<. х<.х1будет иметь конечное значение, а именно:

Вероятность того, что непрерывная случайная величина содержится в промежутке между х и х + dх, будет

Величина

называется плотностью вероятности.

Закон распределения для непрерывной случайной величины в отличие от дискретной задается не в виде значений вероятности, а в виде плотности вероятности w (х), называемой также дифференциальным законом распределения. На рис. 3 показаны дифференциальные законы распределения для

двух вариантов функции распределения F (x), показанных на рис. 2.

Если бы здесь использовалось то же понятие закона распределения, что и для дискретной случайной величины, то получились бы бесконечно малые ординаты Р(х).

Рассеяние непрерывной случайной величины можно оценивать одним из следующих значений, словесные формулировки которых остаются прежними.

Среднее отклонение (мало удобная для вычислений величина)

Дисперсия (наиболее удобная для вычислений величина)

Среднеквадратичное отклонение

Случайные процессы

Случайная величина х, изменяющаяся во времени ^ называется случайным или стохастическим процессом. Случайный процесс не есть определенная кривая х (t), а является множеством возможных кривых х {1), так же как случайная величина не имеет определенного значения, а является совокупностью (множеством) возможных значений.

Можно еще сказать, что случайный процесс есть такая функция времени, значение которой в каждый момент времени является случайной величиной.

Примерами случайных процессов могут, например, являться: координаты самолета, замеряемые радиолокационной станцией; угол визирования движущейся цели головкой самонаведения; помехи в системе телеуправления; нагрузка электрической сети и т. п.

Итак, в случайном процессе нет определенной зависимости х {t). Каждая кривая множества (рис.4) является лишь отдельной реализацией случайного процесса. Никогда нельзя сказать заранее, по какой кривой пойдет процесс.

Однако случайный процесс может быть оценен некоторыми вероятностными характеристиками.

В каждый отдельный момент времени наблюдаются случайные величины каждая из которых имеет

свой закон распределения. Поскольку это — непрерывная случайная величина, то надо пользоваться понятием плотности вероятности.

Обозначим w(x,t) закон распределения для всех этих отдельных случайных величин. В общем случае он меняется с течением времени,:

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: скачать дипломную работу, мировая торговля.



Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки