ehtimollar nazariyasining matematik asoslari. matematik statistika elementlari

DOC 115.0 KB Free download

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1629115878.doc å i i a å i i a p ) ( å i i a õ i i a a a a ( ) ! ! ! m n m n c m n - × = m n n q p - × m n m m n q p c m n p - = ) , ( 2167 , 0 ) 485 , 0 ( ) 515 , 0 ( ) 6 , 10 ( 4 6 10 » = m c p 9816 , 0 ) 99 , 0 ( ) 01 , 0 ( ) 99 , 0 ( ) 01 , 0 ( ) 99 , 0 ( ) 01 , 0 ( 98 2 2 100 99 1 1 100 100 0 0 100 » + + c c c å < x x i i i n : 1 n ï …

amni biz ( orqali belgilaymiz. 1-misol. o’yin kubchasi bir marta tashlansin. bunda elementar hodisalar to’plami (={e1, e2, e3, e4, e5, e6} ko’rinishga ega, bu yerda ei – «i – raqamli tomoni bilan tushdi» elementar hodisasi. 2-misol. elektr asbobni ishdan chiqmasdan hizmat qilish. bunda har bir elementar hodisa musbat haqiqiy son bilan ustma-ust tushadi, ya’ni elementar hodisalar to’plami (=(0, +() ko’rinishga ega. amaliyotda elementar hodisalardan tashqari, murakkabroq hodisalar qiziqtiradi. masalan, o’yin kubchasi bir marta tashlanganda « juft raqamli tomoni bilan tushdi» hodisasi, yoki «elektr asbob 3000 soat mobaynida ishdan chiqmasdan hizmat qildi» kabi hodisa. ( - hodisa xech qanday elementar hodisalarni o’z ichiga olmaydi (ya’ni, xech qanday xollarda ro’y bermaydi), shuning uchun ro’y bermasligi aniq hodisa, ( hodisa esa doimo ro’y berib mukarrar hodisa deb yuritiladi. ehtimollar nazariyasi tasodifiy hodisalarni ro’y berish qonuniyatlarini o’rganadi. shuning uchun tasodifiy xodisa ruy berishi imkoniyatlarini kattaligini bildirish uchun qiymatlari [0,1] segmentda qabul qiladigan maxsus funktsiya …

ruy berishidan iborat bo’lgan hodisadir. unga a va b hodisalar ko’paytmasi aytiladi va u ko’pincha a b orqali belgilanadi. hodisalar yig’indisi va ko’paytmasi tabiiy ravishda cheksiz sondagi a1 , a2 , …, an , …. hodisalar uchun ham kiritilishi mumkin, bunda ular uchun mos ravishda va belgilashlar qabul qilingan. a hodisaga qarama-qarshi hodisa sifatida =(/a hodisa qaraladi va u a hodisa ro’y bermasligidan iborat bo’lgan hodisadir. o’zaro kesishmaydigan hodisalar ya’ni birgalikda ro’y bermaydigan hodisalar deyiladi. shuning uchun o’zaro qarama-qarshi hodisalar birgalikda ro’y bermaydi. binomial taqsimot. n ta sinashdan iborat bo’lgan tajriba bernulli sinash sistemasi deyiladi agar a) ihtiyoriy sinashda a hodisaning ro’y berishi p ehtimoli uning boshqa sinashlarda ro’y berish-bermasligiga bog’liq emas; b) istalgan sinash faqat a va o’zaro qarama-qarshi oqibatga ega, bunda hodisaning ehtimoli q=1–r ga teng. p(n,m) orqali n ta sinashdan iborat bo’lgan tajriba mobaynida a hodisa t marta ro’y berishi ehtimolini belgilaymiz. a hodisa ta har biri …

tanlanma deyiladi. tanlanmadagi elementlar soni uning hajmi deb yuritiladi. umumiylikka putur etkazmasdan, bosh to’plamning elementlari qandaydir taqsimot funktsiyasiga ega bo’lgan tasodifiy miqdorning qiymatlar to’plami deb faraz qilishimiz mumkin. ko’pincha tanlanmaning elementlari o’sish tartibida joylashtiriladi va natijada variatsion qator deb yuritiluvchi ketma-ketlikka ega bo’lamiz. masalan, 0, 5, 3, 6, 3, 4, 1, 3, 4, 6 sonlar hajmi 10 ga teng bo’lgan tanlanmani tashkil qilib, uning variatsion qatori qo’yidagi ko’rinishga ega: 0,1,3,3,3,4,4,5,6,6. tanlanmaning elementlari takroran o’chrashishi mumkin. u holda hajmi n bo’lgan tanlanma uchun qo’yidagi jadval tuzish maqsadga muvofiq x x1 x2 … xi … xn (1) ( (1 (2 … (i … (n bu yerda (i - xi ning absolyut takrorligi. agar biz wi =(i / n - xi ning nisbiy takrorligini kiritsak, u holda tanlanma uchun qo’yidagi jadval tuzsa bo’ladi x x1 x2 … xi … xn (2) w w1 w2 … wi … wn ravshanki, (1 + (2 +…+ …

hollarda gistogrammada ti / n kattalik o’rniga ti olinadi. shuni ta’kidlash lozimki, gistogrammalarni hozirgi kunda keng tarqalgan microsoft office dasturlar oilasi yordamida nisbatan tez va sifatli yasash imkoniyati mavjud. 4-misol. maktab o’qituvchilari ish staji xaqida ma’lumot ish staji (yillar) o’qituvchilar soni 5–10 3 10–15 5 15–20 10 20–25 12 25 da ortiq 6 jami 36 jadvalda o’z aksini topgan bo’lsa, u holda shehm gistogrammani qo’yidagicha ko’rinishda yasaydi. q’yidagi kattaliklar tanlanmaning sonli xarakteristikalari sifatida ahamiyatlidir: 1) mx = - tanlanma o’rta qiymati ; 2) dx = - tanlanma dispersiyasi ; 3) s = - o’rta kvadratik chetlanish ; 5-misol. 1-misoldagi tanlanma uchun o’rta qiymat, dispersiya va o’rta kvadratik chetlanish topilsin. yechish. mx=0,1(0+0,1(1+0,3(3+0,2(4+0,1(5+0,2(6=3,5; dx=0,1((0–3.5)2 +0,1((1–3.5)2+ 0,3((3–3.5)2+0,2((4–3.5)2+0,1((5–3.5)2+0,2((6–3.5)2=4; s =2. 4. tayanch tushunchalar: hodisalar, ehtimollik, ehtimollarni qo’shish va ko’paytirish. ro’y bermasligi aniq hodisa, qarama-qarshi hodisa, mukarrar hodisa, hodisalar yig’indisi , hodisalar ko’paytmasi, birgalikda ro’y bermaydigan yoki noo’rindosh hodisalar binomial taqsimot, bosh majmua, tanlanma, variatsion …

Want to read more?

Download the full file for free via Telegram.

Download full file

About "ehtimollar nazariyasining matematik asoslari. matematik statistika elementlari"

1629115878.doc å i i a å i i a p ) ( å i i a õ i i a a a a ( ) ! ! ! m n m n c m n - × = m n n q p - × m n m m n q p c m n p - = ) , ( 2167 , 0 ) 485 , 0 ( ) 515 , 0 ( ) 6 , 10 ( 4 6 10 » = m c p 9816 , 0 ) 99 , 0 ( ) 01 , 0 ( ) 99 , 0 ( ) 01 , 0 ( ) 99 , 0 ( ) 01 , 0 ( …

DOC format, 115.0 KB. To download "ehtimollar nazariyasining matematik asoslari. matematik statistika elementlari", click the Telegram button on the left.

Tags: ehtimollar nazariyasining matem… DOC Free download Telegram