На рис. 1 изображено биномиальное распределение, представленное табл. 4. Диаграмма состоит только из 6-ти столбиков, потому что имеется только 6 возможных значений признака в распределении. Вероятность появления любого нецелого числа, лежащего между 6 значениями признака, здесь равна 0. Такое распределение называется дискретным (прерывным). [c.49]
Дискретная случайная величина X имеет биномиальный закон распределения, если она принимает значения О, 1, 2,..., т,..., п с вероятностями [c.33]
В работе [2] исследованы предельные распределения Н при п — °° и изменяющемся числе исходов k. Получены достаточные условия сходимости распределения Hk к нормальному (в предположении k = k(N) и -распределениям. В работе [40] описан класс предельных распределений для Hk в биномиальной схеме. Кроме нормального и -распределений могут появиться в качестве предельных законов нецентральное -распределение, распределение Пуассона. Установлен класс предельных распределений для Hk в полиномиальной схеме, когда p. —> /k при п - . и фиксированном k. В работе [62] проводится обобщение результатов для любого фиксированного k в полиномиальной схеме с k исходами при п независимых испытаниях. Исследования распределений оценки энтропии дискретных случайных величин (д.с.в.) натолкнули на мысль об обобщении полученных результатов на непрерывные случайные величины (н.с.в.). [c.19]
Примерами дискретного распределения являются биномиальное и триномиальное распределения. Подбрасывание монеты приводит к биномиальному распределению результатов, поскольку результат может быть либо "орлом", либо "решкой". Цены активов могут падать, расти или оставаться неизменными, что приводит к триномиальному распределению, поскольку могут быть три вида результатов — рост, падение и отсутствие изменений. [c.180]
Одним их наиболее важных дискретных распределений в финансах является биномиальное распределение. Для формирования биномиального распределения случайная переменная должна отвечать следующим четырем условиям. [c.200]
В случае, когда контролируемым показателем качества является дискретная случайная величина, подчиняющаяся биномиальному или пуассоновскому законам распределения, разладка процесса характеризуется увеличением доли дефектной продукции от значения р0 до значения р. В этом случае проверяют гипотезы [c.18]
До сих пор мы рассматривали прерывные или дискретные случайные величины (случайные события). Например, биномиальное распределение с любой фиксированной величиной N содержит N + дискретных значений признака, каждое из которых имеет определенную вероятность. Промежуточные значения между этими значениями признака невозможны. [c.49]
Точная функция плотности вероятностей, описывающая дискретные распределения, является гипергеометрическим распределением, но обычно в качестве приближения используется биномиальное распределение. Если выборка мала по сравнению с генеральной совокупностью (менее 20%), это приближение является вполне удовлетворительным. [c.66]
Поскольку эти данные представляют собой дискретные значения, получается, что их распределение принимает так называемое биномиальное распределение, распределение Пуассона, и коль скоро эти виды распределения под влиянием некоторых условий могут приближаться к нормальному распределению, то в тех случаях, когда такие условия позволяют, целесообразно проводить статистическую проверку, приближенно используя нормальное распределение. Следовательно, можно применять и таблицу F -распределения, и таблицу -распределения. [c.143]
I. Биномиальное распределение. Дискретная случайная величина vn(p), принимающая значения k = 0,. . . , п с вероятностями [c.518]
Сечением биномиальной модели в момент времени ta + kh является дискретная случайная величина, закон распределения вероятностей которой имеет вид [c.91]