Теория вероятностей #13: виды ПРВ: гауссовая, равномерная, рэлея, экспоненциальная

Рассматриваются основные виды плотностей распределения: нормальная (гауссовая), равномерная, рэлеевская, экспоненциальная. Приводятся примеры данных, которые им соответствуют.

Пікірлер: 26

  • @purplooney1332
    @purplooney13323 жыл бұрын

    Бедный булочник)

  • @user-eb6er7kl3o

    @user-eb6er7kl3o

    Жыл бұрын

    Просто чувак сначала пожловался что хлеб слишком мало весит, а потом - что хлеб слишком много весит. А булочник может быть просто брал теста ровно 1кг, а 20мл воды выпаривалось. Хотя это всё, конечно же, байка. Пуанкаре был очень благородным человеком

  • @nicholasspezza9449

    @nicholasspezza9449

    Жыл бұрын

    Это он стал после того как засадил ни в чем не повинного человека. Совесть грызть начала.

  • @somebody_sss

    @somebody_sss

    Жыл бұрын

    @@user-eb6er7kl3o проблема не в единичном отклонении, оно как раз и описывается гаусовским распределением, а в том, что он статистически выпекал хлеб меньшего веса. Мы же тут про распределение говорим...

  • @Zeding_Stuff

    @Zeding_Stuff

    6 ай бұрын

    ​@@somebody_sssа в чем вообще прикол тогда этого нормального распределения? Если ты покупаешь булку и каждый раз она меньше 1кг, смысл вообще это нормальное распределение строить? И почему Пуанкаре пожаловался второй раз когда булки были больше 1кг? По сути платишь меньше и получаешь больше по граммам

  • @user-lk1cs4gb5r
    @user-lk1cs4gb5r2 жыл бұрын

    Здравствуйте! Сначала хочется сказать Вам большое спасибо за Ваш труд. Канала очень информативный и полезный! У меня есть вопрос: Допустим, я провожу эксперимент, где измеряю определенную физическую величину. У меня появились N результатов для нее. После этого я подсчитываю стандартное отклонение и среднее значение(математическое ожидание), и прикидываю, какая функция плотности распределения наиболее лучше описывает мои данные. После того, как я нашел нужную мне плотность распределения, я могу судить о том, какое значение физической величины является действительной(наиболее вероятной) при проведении данного эксперимента. *Вопрос мой вот в чем:* верно ли я представляю себе применение функции плотности распределение вероятностей в реальной жизни? Если нет, то как вообще эта плотность используется в реальной жизни и как понять, какая функция лучше?

  • @selfedu_rus

    @selfedu_rus

    2 жыл бұрын

    Спасибо! Какая ПРВ лучше - это критерии согласия (хи-квадрат, стъюдента). После нахождения подходящей ПРВ по множеству данных, с некоторой вероятностью, можно считать, что СВ подчиняется этой ПРВ.

  • @roden2208
    @roden2208Ай бұрын

    Началось сложное ))) формулы и графики нужно пересматривать по несколько раз, чтобы уложить в голову. Если мне хорошо заходили 12 лекций, а 13я не заходит - следует ли, что с ней что-то не так и она не попадает в нормальное распределение? ))

  • @Dronzord
    @Dronzord3 жыл бұрын

    Можно ли интерпретировать экспоненциальное распределение в вашем примере так: вероятность увеличения времени ожидания очередного покупателя экспоненциально убывает?

  • @selfedu_rus

    @selfedu_rus

    3 жыл бұрын

    Вероятность ожидания времени t покупателя будет равна площади под графиком ПРВ на промежутке от 0 до t.

  • @Dronzord

    @Dronzord

    3 жыл бұрын

    @@selfedu_rus Спасибо! А точно это будет оценкой вероятности ожидания времени t, а не от 0 до t? Что-то запутался.

  • @dmitrybaltin6612
    @dmitrybaltin6612 Жыл бұрын

    Поток покупателей описывается распределением Пуассона, а не экспоненциальным распределением. А примером экспоненциального распределения может быть, например, продолжительность работы какого-нибудь устройства после покупки, оно действительно падает по экспоненте.

  • @ii-kj3or
    @ii-kj3or Жыл бұрын

    2:23 на фотографии изображён не математик Анри Пуанкаре. А президент Франции Раймон Пуанкаре. У него даже на фотографии президентская лента на пиджаке видна. Анри Пуанкаре с детства страдал от проблем со зрением и всегда ходил в очках, в отличии от своего однофамильца.

  • @selfedu_rus

    @selfedu_rus

    Жыл бұрын

    надо же =) развелось этих Пуанкаре ))

  • @nicholasspezza9449

    @nicholasspezza9449

    Жыл бұрын

    что нам красноречиво говорит о том с какой тщательностью, внимательностью и щепетильностью готовится материал.

  • @roden2208

    @roden2208

    Ай бұрын

    @@nicholasspezza9449 автору браво, а то, что на фотографии - вообще безразлично, я их даже не рассматривал ))) пришёл сюда понять для себя что такое теория вероятностей, а не рассматривать мужиков, которые над ней работали (или не работали) )))

  • @kapart99
    @kapart993 жыл бұрын

    6+ :)

  • @hocuk_u_pyka
    @hocuk_u_pyka2 ай бұрын

    2:12

  • @shncl
    @shncl11 ай бұрын

    почему по оси y значения больше чем 1?

  • @selfedu_rus

    @selfedu_rus

    11 ай бұрын

    потому что это не вероятность, а плотность вероятности, вероятность определяется как площадь под кривой

  • @shncl

    @shncl

    11 ай бұрын

    @@selfedu_rus большое спасибо за ответ, а то я совсем запутался

  • @shncl

    @shncl

    11 ай бұрын

    @@selfedu_rus а что вообще означает слово 'плотность'?

  • @selfedu_rus

    @selfedu_rus

    11 ай бұрын

    @@shncl разное, в зависимости от контекста, что такое применительно к ПРВ, я написал

  • @user-ez1wp1wv5c
    @user-ez1wp1wv5c3 жыл бұрын

    А где же равномерное распределение?

  • @selfedu_rus

    @selfedu_rus

    3 жыл бұрын

    с самых первых минут

  • @user-ez1wp1wv5c

    @user-ez1wp1wv5c

    3 жыл бұрын

    @@selfedu_rus спасибо!

Келесі