Как влияют математичекое ожидание и дисперсия на форму нормальной кривой.

График плотности нормального распределения называется нормальной кривой или кривой Гаусса.

Нормальная кривая обладает следующими свойствами:

1) Функция определена на всей числовой оси.

2) При всех х ф-я распр принимает только положительные значения.

3) Ось ОХ является горизонтальной асимптотой графика плотности вер-ти, т.к. при неограниченном возрастании по абсолютной величине аргумента х, значение функции стремится к нулю.

4) Найдем экстремум функции:

; Т.к. при y’ > 0 при x < m и y’ < 0 при x > m , то в точке х = т функция имеет максимум, равный

5) Функция является симметричной относительно прямой х = а, т.к. разность (х – а) входит в функцию плотности распределения в квадрате.

6) Для нахождения точек перегиба графика найдем вторую производную функции плотности:

При x = m + s и x = m - s вторая производная равна нулю, а при переходе через эти точки меняет знак, т.е. в этих точках функция имеет перегиб. В этих точках значение функции равно

Построим график функции плотности распределения.

Построены графики при т =0 и трех возможных значениях среднего квадратичного отклонения s = 1, s = 2 и s = 7. При увеличении знач среднего квадратичного отклонения график становится более пологим, а максимальное значение уменьшается..

Если а > 0, то график сместится в положительном направлении, если а < 0 – в отрицательном. При а = 0 и s = 1 кривая называется нормированной. Уравнение нормированной кривой:

Формула для вычисления вер-ти того, что случайная величина кот. подлежит норм. закону распред., принимает значения из интервала (a, b)

Вероятность попадания случайной величины Х, распределенной по нормальному закону, в интервал , равна ,

Где , ; ( Функция распределения случайной величины Х, распределенной по нормальному закону, выражается через функцию Лапласа Ф(х) по формуле: ).

□ Учитывая, что вероятность  есть приращение функции распределения на отрезке и учитывая формулу  получим:

.

Сформулируйте првило трех сигм.

При рассм нормального закона распределения выделяется важный частный случай, известный как правило трех сигм. Запишем в-ть того что отклонение нормально распределенной  случайной величины от математического ожидания меньше заданной величины D:

Если принять D = 3s, то получаем с использованием таблиц значений функции Лапласа:

Т.е. в-ть того что случайная величинаотклонится от своего мат\ожидания на величину, большую чем утроенное среднее квадратичное отклонение, практически равна нулю. Это правило называется правилом трех сигм.На практике считается, что если для какой – либо сл\величины выполняется правило трех сигм, то эта сл\величина имеет нормальное распределение.

СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН