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
Бедный булочник)
@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
Жыл бұрын
Это он стал после того как засадил ни в чем не повинного человека. Совесть грызть начала.
@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
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
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
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.
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? ))
Можно ли интерпретировать экспоненциальное распределение в вашем примере так: вероятность увеличения времени ожидания очередного покупателя экспоненциально убывает?
@selfedu_rus
3 жыл бұрын
Вероятность ожидания времени t покупателя будет равна площади под графиком ПРВ на промежутке от 0 до t.
@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.
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.
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
Жыл бұрын
надо же =) развелось этих Пуанкаре ))
@nicholasspezza9449
Жыл бұрын
что нам красноречиво говорит о том с какой тщательностью, внимательностью и щепетильностью готовится материал.
@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) )))
6+ :)
2:12
почему по оси y значения больше чем 1?
@selfedu_rus
11 ай бұрын
потому что это не вероятность, а плотность вероятности, вероятность определяется как площадь под кривой
@shncl
11 ай бұрын
@@selfedu_rus большое спасибо за ответ, а то я совсем запутался
@shncl
11 ай бұрын
@@selfedu_rus а что вообще означает слово 'плотность'?
@selfedu_rus
11 ай бұрын
@@shncl разное, в зависимости от контекста, что такое применительно к ПРВ, я написал
А где же равномерное распределение?
@selfedu_rus
3 жыл бұрын
с самых первых минут
@user-ez1wp1wv5c
3 жыл бұрын
@@selfedu_rus спасибо!