Установите последовательность построения ряда распределения случайной величины

1. в нижней строке - соответствующие вероятности
2. строится таблица, состоящая из двух строк - для значений х и для значений р в верхней строке
3. в порядке возрастания записываются все возможные значения с случайной величины
4. все вероятности р1. суммируются.
5. проверяется условие, что сумма Рi, должна быть равна единице

Другие предметы Колледж Построение ряда распределения случайной величины ряд распределения случайная величина вероятности таблица распределения значения х сумма вероятностей теория вероятностей математическая статистика колледж статистические данные Новый

Чтобы построить ряд распределения случайной величины, необходимо следовать определенной последовательности действий. Давайте разберем этот процесс по шагам:

1. Собрать данные о случайной величине.

   Необходимо определить все возможные значения, которые может принимать ваша случайная величина. Например, если это количество голов при подбрасывании монеты, возможные значения - 0, 1 и 2.

2. Записать все возможные значения в порядке возрастания.

   В верхней строке таблицы мы будем записывать значения х (возможные значения случайной величины). Например:

   • 0
   • 1
   • 2
3. Определить вероятности для каждого значения.

   В следующей строке таблицы мы будем записывать соответствующие вероятности р для каждого значения х. Например, если вероятность получить 0 голов равна 0.25, 1 голов - 0.50, а 2 голов - 0.25, то вероятности будут:

   • 0.25
   • 0.50
   • 0.25
4. Суммировать вероятности.

   Теперь необходимо сложить все вероятности, чтобы убедиться, что их сумма равна единице. В нашем примере:

   • 0.25 + 0.50 + 0.25 = 1.00
5. Проверить условие равенства суммы вероятностей единице.

   Если сумма вероятностей равна 1, то мы правильно построили ряд распределения. Если нет, необходимо пересмотреть вероятности и убедиться, что они корректны.

Следуя этой последовательности, вы сможете правильно построить ряд распределения для любой случайной величины. Это важный шаг в теории вероятностей, который позволяет анализировать и интерпретировать данные.