tvms_06_131206.ppt

аргумент функции Лапласа, при котором Ф(t) = γ/2.

параметрам n и γ,

R, распределенной равномерно в интервале

известным законом распределения F(x):
Х х1 х2 … хn

F р1 р2 … рn

которой имеет вид: Х 2

3 6 8
P 0,1 0,3 0,5 0,1
Решение. Разобьем интервал (0, 1) на частичные интервалы: Δ1- (0; 0,1), Δ2 – (0,1; 0,4), Δ3 - (0,4; 0,9), Δ4 – (0,9; 1).
Выпишем из таблицы случайных чисел 10 чисел: 0,09; 0,73; 0,25; 0,33; 0,76; 0,52; 0,01; 0,35; 0,86; 0,34. Первое и седьмое числа лежат на интервале Δ1, следовательно, в этих случаях разыгрываемая случайная величина приняла значение х1 = 2; третье, четвертое, восьмое и десятое числа попали в интервал Δ2, что соответствует х2 = 3; второе, пятое, шестое и девятое числа оказались в интервале Δ3 – при этом Х = х3 = 6; на последний интервал не попало ни одного числа. Итак, разыгранные возможные значения Х таковы: 2, 6, 3, 3, 6, 6, 2, 3, 6, 3.

0,01; 0,35; 0,86; 0,34.

2

P: C1 C2

Если Z=1, то ищем искомое возможное значение Х из уравнения

а если Z=2, то решаем уравнение

каждому значению одной из этих величин соответствует определенное распределение вероятностей

другой.

двух случайных величин называется безразмерная мера связи (зависимости), определяемая соотношением

называется

функцией регрессии на , а ее

график - линией регрессии на .

называется

функцией регрессии на , а ее

график - линией регрессии на .

|Tнабл| < tкр – нулевая гипотеза принимается
(корреляции нет);
|Tнабл| >

tкр – нулевая гипотеза отвергается
(корреляция есть).

признаками: А и В.



rang(O) = 1, rang(O) = 2,

…, rang(O) = n

хn
по признаку В: у1, у2,…, уn .

не зависит от B
ρS=0.
3. В остальных случаях

-1<ρS <0

k)
tкр(α, k)
| ρS | < Tкр,
Н0 не отвергается.

| ρS | > Tкр,

Н0 отвергается.

R =R1 + R2 +…+ Rn-1

Ri - число рангов правее yi в
ряду y1,y2,…,yn