Закономерности распределения статистических величин

Курсовая работа содержит 44 страницы машинописного текста, 4 рисунка, 57 формул, 25 источников

Срок жизни электрической лампочки, время прибытия следующего автобуса на остановку, число щенков в помете … – все это примеры случайных величин, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни. Случайные величины играют все более важную роль почти во всех областях знания: в физике, химии, инженерном деле и в особенности в биологии, в социальных науках и науках об управлении. Случайные величины измеряются и анализируются в терминах их статистических и вероятностных свойств, главным выразителем которых является функция распределения. Хотя число потенциально возможных моделей распределения чрезвычайно велико, практически относительно небольшое их число находится на особом положении – либо потому, что они обладают желательными математическими свойствами, либо потому, что особенно хорошо описывают какую-то часть действительности, либо в силу обеих этих причин.
Говоря о распространенности той или иной модели распределения в практике статистических исследований, следует .......

Модельный (т.е. аналитический) способ задания закона распределения вероятностей (з.р.в.) является наиболее удобной формой его описания. При этом способ вычисления вероятности того, что исследуемая дискретная случайная величина ξ примет заданное значение х (т.е. способ вычисления значения ), так же как и способ вычисления значения функции плотности распределения вероятностей х (х) в заданной точке х для непрерывной случайной величины, определяется явным аналитическим заданием подходящей функции (см. формулы (2.2) – (2.9), (2.11), (2.12), ( )). Иногда этот способ называют параметрической формой задания з.р.в.
Следует выделить два направления использования моделей з.р.в. в теории и практике вероятностно –