Теория вероятности

Нормальная кривая

Колоколообразная форма графика плотности нормального распределения отражает вероятностное распределение значений вокруг центральной точки. Параметры положения и масштаба задают форму кривой, а её симметрия обеспечивает равномерное распределение вероятностей. Рассмотрены методы построения графика, его основные характеристики и практическое значение в статистическом анализе.

График плотности нормального распределения, называется нормальной кривой { кривой Гаусса } .

f(x)=1σ2πe−(x−a)22σ2f( x )=\frac { 1 } { \sigma \sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } }

Исследуем функцию и построим график

1). Функция определена на интервале (−∞,∞)( { -\infty ,\infty } ) lim⁡_x→−∞e−(x−a)22σ2σ2π=0,,lim⁡_x→+∞e−(x−a)22σ2σ2π=0\mathop { \lim } \limits\_ { x\to -\infty } \frac { e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } } } { \sigma \sqrt { 2\pi } } =0, ,\mathop { \lim } \limits\_ { x\to +\infty } \frac { e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } } } { \sigma \sqrt { 2\pi } } =0 2). Найдем точки, подозреваемые на экстремум y′=1σ2πe−(x−a)22σ2⋅(−22σ2(x−a))=0y'=\frac { 1 } { \sigma \sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } } \cdot ( { -\frac { 2 } { 2\sigma ^2 } ( { x-a } ) } )=0.

Здесь x=a−x=a- критическая точка, y′(x<a)>0,y′(x>a)<0,x=a,y(a)=1σ2π−y'( { x < a } )>0, y'( { x>a } )<0, x=a, y( a )=\frac { 1 } { \sigma \sqrt { 2\pi } } - максимум.

3). Найдем точки, подозреваемые на перегиб, для этого найдем вторую производную:

y"=(−(x−a)σ32πe−(x−a)22σ2)_x′=−(1σ32πe−(x−a)22σ2)+(x−a)σ32πe−(x−a)22σ2⋅(−(2(x−a)2σ2))=−1σ32πe−(x−a)22σ2(1−(x−a)2σ2)=0y"=( { \frac { -( { x-a } ) } { \sigma ^3\sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } } } )\_x^ { ' } =-( { \frac { 1 } { \sigma ^3\sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } } } )+\frac { ( { x-a } ) } { \sigma ^3\sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } } \cdot ( { -( { \frac { 2( { x-a } ) } { 2\sigma ^2 } } ) } )=-\frac { 1 } { \sigma ^3\sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } } ( { 1-\frac { ( { x-a } )^2 } { \sigma ^2 } } )=0

получим σ=±(x−a)\sigma =\pm (x-a) или x=a±σ−x=a\pm \sigma - точки подозреваемые на перегиб. Представим производную в виде:

y"=−1σ32πe−(x−a)22σ2((σ−(x−a))(σ+(x−a))σ2)=0⇒x=σ+a,⇒x=a−σy"=-\frac { 1 } { \sigma ^3\sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -( { x-a } )^2 } { 2\sigma ^2 } } ( { \frac { ( { \sigma -( { x-a } ) } )( { \sigma +( { x-a } ) } ) } { \sigma ^2 } } )=0 \Rightarrow x=\sigma +a, \Rightarrow x=a-\sigma точки подозреваемые на перегиб. Составим таблицу:

x−∞,a−σa−σa−σ,aaa,σ+aσ+aσ+a,+∞y′++0−−y↑↑ 1  σ 2π  max⁡↓↓y′′≻00≺0 1  σ 2π  max⁡≺00≻0yвогнута 1  σ 2π e выпуклавыпуклаперегибвогнута\begin{array} { |l|l|l|l|l|l|l|l| } \hline x & -\infty, a-\sigma & a-\sigma & a-\sigma, a & a & a,\sigma +a & \sigma +a & \sigma +a,+\infty \\ \hline y' & + & & + & 0 & - & & - \\ \hline y & \uparrow & & \uparrow & \frac\ { 1\ } \ { \sigma \sqrt \ { 2\pi \ } \ } \max & \downarrow & & \downarrow \\ \hline y'' & \succ 0 & 0 & \prec 0 & \frac\ { 1\ } \ { \sigma \sqrt \ { 2\pi \ } \ } \max & \prec 0 & 0 & \succ 0 \\ \hline y & вогнута & \frac\ { 1\ } \ { \sigma \sqrt \ { 2\pi \ } e\ } & выпукла & & выпукла & перегиб & вогнута \\ \hline \end{array}

Получим график функции плотности распределения вероятностей нормального распределения, который называется нормальной кривой.

Гауссово распределение

Другие статьи из категории

Похожие статьи

Все статьи →

Теория вероятности

Критерий согласия Пирсона: методика и применение для проверки гипотез о виде распределения

Методика включает вычисление статистики хи-квадрат как суммы нормированных квадратов разностей между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами.…

Теория вероятности

Проверка гипотезы о показательном распределении: методы и критерии

Методы проверки включают критерий согласия Пирсона (хи-квадрат), критерий Колмогорова–Смирнова или использование графического анализа,…

Теория вероятности

Методы нахождения оценок: теория и практическое применение

Метод моментов заключается в приравнивании теоретических моментов распределения к их эмпирическим аналогам. Метод максимального…

Теория вероятности

Доверительный интервал: определение и методы построения

Построение доверительного интервала зависит от типа параметра (например, математическое ожидание, дисперсия) и распределения данных. Для…

Теория вероятности

Основные формулы теории вероятности

Теория вероятности изучает закономерности случайных событий, предлагая инструментарий для их количественной оценки. Рассматриваются…

Нужен расчёт?

Пришлите исходные данные — уточним состав работы и ответим по срокам.

Связаться