Центральная Предельная Теорема и её приложения. Решение Определенного интеграла методом Монте-Карло

    Дисциплина: Разное
    Тип работы: Курсовая
    Тема: Центральная Предельная Теорема и её приложения. Решение Определенного интеграла методом Монте-Карло

    Оглавление.
    Введение……………………………………………………………..
    Случайные величины ……………………………………………….. 3
    Функция распределения вероятностей случайной величины .…… 3
    Случайные дискретные величины …………………………….4
    Случайные непрерывные величины ………………………………. 9
    Основные непрерывные распределения …………………………10
    Закон больших чисел ………………………………………………. 12
    Нормальное распределение ……………………………………….. 13
    Центральная предельная теорема ……………………………….. 14
    Моделирование случайных величин …………………………… 15
    Метод Монте-Карло ……………………………………………....16
    Пример №1 …………………………………………………………. 20
    Пример №2 …………………………………………………………. 21
    Приложение №1 ……………………………………………………. 22
    Приложение №1 ……………………………………………………. 23
    Введение.
    Центральная предельная теорема (ЦПТ) имеет огромное значение для применений теории вероятностей в
    естествознании и технике. Ее действие проявляется там, где наблюдаемый процесс подвержен влиянию большого числа независимых случайных факторов, каждый из
    которых лишь ничтожно мало изменяет течение процесса.
    Наблюдатель, следящий за состоянием процесса в целом, наблюдает лишь суммарное действие этих факторов. Эта схема поясняет также
    исключительное место, которое нормальное распределение занимает среди других вероятностных распределений
    Случайные величины
    Случайной одномерной величиной
    , или просто
    случайной величиной
    , называют любую числовую функцию, определенную на пространстве элементарных событий .
    Пример.
    Рассмотрим пространство элементарных событий, которое получается в результате независимых бросаний двух монет. В
    этом примере пространство элементарных событий состоит из четырех элементарных событий, которым сопоставляется вероятность 1/4. Определим теперь на этом пространстве случайную
    величину, равную числу гербов, появившихся при бросании двух монет. Очевидно, что значения случайной величины есть 0, 1, 2, и случайная величина принимает эти значения с
    вероятностями 0,25, 0,5, 0,25, соответственно.
    Так как случайная одномерная величина
    представляет собой числовую функцию на пространстве элементарных событии, то любая числовая функция
    от случайной величины в соответствии с определением также является случайной величиной.
    Функция распределения вероятностей случайной величины
    Определение.
    Функцией распределения вероятностей
    , или просто
    функцией распределения
    (иногда применяют термин
    кумулятивная функция распределения
    ) случайной величины
    , называется функция
    , равная для любого значения
    вероятности события:
    P(...

    Забрать файл

    Похожие материалы:


ПИШЕМ УНИКАЛЬНЫЕ РАБОТЫ
Заказывайте напрямую у исполнителя!


© 2006-2016 Все права защищены