Нормальный закон распределение случайных величин . Моменты распределения для нормального закона. Применение в экономико- статистических исследованиях..
Тема: Нормальный закон распределение случайных величин . Моменты распределения для нормального закона. Применение в экономико- статистических исследованиях.
Введение
Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса, распределение вероятностей, которое играет важнейшую роль во многих областях знаний, особенно в физике. 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.
Нормальное распределение зависит от двух параметров смещения и масштаба, то есть является с математической точки зрения не одним распределением, а целым их семейством. Значения параметров соответствуют значениям среднего (математического ожидания) и разброса (стандартного отклонения).
Стандартным нормальным распределением обычно называют нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и стандартным отклонением 1.
Целью работы является изучение нормального закона распределения случайных величин.
В соответствии с поставленной целью возникают следующие задачи:
1. Изучение нормального закона распределение;
2. Определение моментов распределения для нормального распределения;
3. Применение в экономико-статических исследованиях.
Список литературы
1. Боровков А.А. Математическая статистика. М.: Наука, 1984.
2. Гнеденко Б. В. и Хинчин А. Я., Элементарное введение в теорию вероятностей, 5 изд., М. - Л., 1992. 345 с.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш.шк, 2003.- 480 с.
4. Гнеденко Б. В., Курс теории вероятностей, 6 изд., М., 1995 348 с.
5. Письменный Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике. М.: Айрис-пресс, 2004. 256 с.
6. Теория вероятностей и математическая статистика. А.И. Кибзун и др. М. Физматлит 2005
7. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. М.: Мир, Т.2, 1984.
уем поле Simple random sampling. Ставим метку в поле With replacement, что означает «выбор с возвращением». По этому алгоритму формируем 5 малых выборок (объемом 19) и одну большую (объемом 40). Пол
ть задолженность предприятия;• дать рекомендации по улучшению соотношения задолженностей.Предмет исследования – дебиторская и кредиторская задолженность.Объект исследования – ОАО «ПЗСП».Литературной б
о-нять, каким образом гостиничные операторы формируют цену.Цели работы:1. дать общую характеристику рынку гостиниц Петербурга,2. найти зависимости в ценообразовании для одноместных и двуместных но-мер
ых предприятий и организаций, поэтому возникает проблема оценки вклада различных организаций в формирование сводных финансовых показателей. Эта задача может быть решена путем применения системы индек
сточников доходов федерального и местного бюджетов, основная цель предпринимательской деятельности.Наряду с абсолютным показателем — объемом прибыли — широко применяется относительный показатель — рен