Пример готового реферата по предмету: Школьная математика
Случайные величины
Числовые характеристики случайных величин
Законы распределения случайных величин непрерывного типа
Равномерный закон распределения
Показательный закон
Нормальный закон
Литература
Содержание
Выдержка из текста
Случайная величина — это величина, которая принимает в результате опыта одно из множества значений, причем появление того или иного значения этой величины до её измерения нельзя точно предсказать.Частично задать случайную величину, описав этим все её вероятностные свойства как отдельной случайной величины, можно с помощью функции распределения, плотности вероятности и характеристической функции, определяя вероятности возможных её значений.Целью работы является изучение такой случайной величины как холестерин.
Случайной называют переменную величину, которая может принимать в результате опыта единственное значение из множества всех возможных значений, заранее (до проведения опыта) неизвестное.
Метод Монте-Карло можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Возникновение идеи использования случайных явлений в области приближённых вычислений принято относить к 1878 году, когда появилась работа Холла об определении числа p с помощью случайных бросаний иглы на разграфлённую параллельными линиями бумагу.
Как известно, случайная величина Х описывается интегральной F(x) и дифференциальной f(x) функциями распределения. Зная одну из этих функций, можно предсказать поведение случайной величины во времени. Обе функции связаны между собой
В данной контрольной работе представлены случайные величины, наиболее часто встречающиеся в сфере экономики и управления, понятие и виды случайных величин, а также определены и изучены их важнейшие характеристики: функции распределения вероятностей, ряды распределения, математическое ожидание и дисперсия.
В этой лекции мы рассмотрим понятие случайной величины применительно к финансовым рынкам, а также узнаем о способах ее описания, таких как плотность вероятности, функция распределения, квантильная и характеристическая функции.Целью данной работы является изучение видов и примеров случайных величин, исходя из поставленной цели, были определены следующие задачи:
6) Выдвинуть гипотезу о том, что выборка извлечена из нормальной гене-ральной совокупности, и проверить её с помощью критерия Колмогорова — Смирнова и с помощью критерия Пирсона, выбрав уровни значимости = 0,1 и 0,05.
1. Найти вероятность того, что в течение занятия его компьютер не “зависнет”.
2. На занятии компьютер дал сбой в работе, найти вероятность того, что студент работал на Pentium. Найти вероятность того, что никакие два пассажира из пяти, едущих в автобусе, не выйдут на одной и той же остановке.
В некоторых явлениях случайные отклонения от закономерностей настолько малы, что их можно не учитывать. Однако есть и такие явления, в которых невозможно подметить никаких закономерностей, и случайность играет основную роль. Изучив эти закономерности, человек получает возможность в известной степени управлять случайными явлениями, ограничивать их влияние, предсказывать результаты их действия и даже целенаправленно использовать их в своей практической деятельности.
Физическая величина подчиняется нормальному распределению, когда она подвержена влиянию огромного числа случайных помех. Ясно, что такая ситуация крайне распространена, поэтому можно сказать, что из всех распределений в природе чаще всего встречается именно нормальное распределение отсюда и произошло одно из его названий.Целью работы является изучение нормального закона распределения случайных величин.
Содержательно истолкуйте эти выводы: согласуются ли они с известной теорией и здравым смыслом, в чем причины такой связи и т.
Видим, что М(Х
2. значительно больше М(Х).
Это объясняется тем, что после возведения в квадрат возможное значение величины Х 2, соответствующее значению х=100 величины Х, стало равным 10 000, т.е. значительно увеличилось; вероятность же этого значения мала (0,01).
Таким образом, наибольшее место в пополнении бюджета РФ занимает налоговая группа доходов, ее процент в структуре бюджета доходов равен 75%(сюда входят налог на прибыль организаций, налог на доходы физических лиц, налоги и взносы на социальные нужды, единый социальный налог, налог на добавленную стоимость, акцизы по под акцизным товарам, налоги на совокупный доход, налог на имущество, налоги, сборы и регулярные платежи за пользование природными ресурсами), неналоговая группа доходов равна 24,03% (сюда относим задолженность и перерасчеты по отмененным налогам, сборам и иным обязательным платежам, доходы от внешнеэкономической деятельности, доходы от использования имущества, находящегося в государственной и муниципальной собственности, платежи при пользовании природными ресурсами, доходы от предпринимательской и иной приносящей доход деятельности), безвозмездные поступления равны 0,97% в бюджете доходов РФ.
Список источников информации
1.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Выс-шая школа, 1977.
2.Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и ма-тематической статистике. М.: Высшая школа, 1997.
3.Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. М.: Высшая шко-ла, 1994.
4.Мацкевич И.П., Свирид Г.П., Булдык Г.М. Сборник задач и упражнений по высшей математике (Теория вероятностей и математическая статистика).
Минск: Вышейша школа, 1996.
5.Тимофеева Л.К., Суханова Е.И., Сафиулин Г.Г. Сборник задач по теории вероятностей и математической статистике / Самарск. экон. ин-т. Самара, 1992.
6.Тимофеева Л.К., Суханова Е.И., Сафиулин Г.Г. Теория вероятностей и ма-тематическая статистика / Самарск. гос. экон. акад. Самара, 1994.
7.Тимофеева Л.К., Суханова Е.И. Математика для экономистов. Сборник за-дач по теории вероятностей и математической статистике. –М.: УМиИЦ «Учебная литература», 1998. – 182 с.
список литературы
