Дискретное равномерное распределение
В теории вероятностей случайная величина имеет дискретное равномерное распределение, если она принимает конечное число значений с равными вероятностями, соответственно, вероятность каждого значения равна
Дискретное равномерное распределение | |
---|---|
n=5, где n=b-a+1 | |
n=5, где n=b-a+1. | |
Параметры |
|
Носитель | |
Функция вероятности | |
Функция распределения | |
Математическое ожидание | |
Медиана | |
Мода | нет |
Дисперсия | |
Коэффициент асимметрии | |
Коэффициент эксцесса | |
Дифференциальная энтропия | |
Производящая функция моментов | |
Характеристическая функция |
Примеры
- При подбрасывании монеты случайная величина принимает значение , если выпал «орёл», или 0, если выпала «решка». Вероятность выпадения одного из двух значений равна 1/2, одинакова для обоих значений, поэтому случайная величина имеет дискретное равномерное распределение.
- При бросании игральной кости случайная величина — число точек на грани — принимает одно из 6-и возможных значений: . Вероятность выпадения одной точки из шести равна 1/6, одинакова для каждой точки, поэтому случайная величина имеет дискретное равномерное распределение.
- Распределение бывает как дискретным, так и непрерывным. В случае дискретного распределения, это такое распределение, когда вероятность каждого из значений случайной величины одна и та же. Если есть N количество возможных значений. Стоим на остановке, там есть интервал движения 10 минут. В каждый случайный момент (когда подходим к остановке) вероятность того, что автобус пойдет в течение 1 минуты 1/10. А вероятность того, что автобус пойдет в течение 4 минут? Точно такая же - 1/10. Чтобы задать случайную величину нужно задать плотность распределения вероятности на данном отрезке.
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.