Критерий Колмогорова — таблица критических значений P λ 0,05 0,52 0,1 0,57 0,2 0,65 0,3 0,71 0,4 0,77 0,5 0,83 0,6 0,89 0,7 0,97 0,8 1,07 0,9 1,22 0,95 1,36
ПодробнееРубрика: Теория вероятностей
теория вероятности, задачи, Бернулли, теория игр, Формулы, Пуассон, примеры с решениями, Лаплас, критерии, Байес, Дисперсия, случайная величина, математическое ожидание, законы, Плотность распределения вероятностей, СКО, дискретная случайная величина, Фишер, Стьюдент
Критерий Романовского Таблица
Таблица — Критерий Романовского В таблице Р — вероятность; n — число измерений. P n 4 6 8 10 12 15 20 0,99 1,73 2,16 2,43 2,62 2,75 2,9 3,08 0,98 1,72 2,13 2,37
ПодробнееРешение задачи Бюффона
Задача Бюффона о бросании иглы Метод Бюффона основан на методе Монте-Карло и заключается в бросании иглы на плоскость, расчерченную на расстоянии друг от друга параллельными прямыми. Этот метод также применяется для вычисления
ПодробнееНеравенство Чебышева
Закон больших чисел сформулирован Чебышевым в 1886 г. Неравенство Чебышева (закон больших чисел) определяется по формуле: M(X) – математическое ожидание случайной величины X; D(X) – дисперсия случайной величины X; ?>0
ПодробнееТаблица Дарбина Уотсона
Значения критерий Дарбина-Уотсона d1 и d2 при 5%-ном уровне значимости n k =1 k=2 k=3 k=4 k=5 d1 d2 d1 d2 d1 d2 d1 d2 d1 d2 6 0,61 1,40
ПодробнееТаблица функции е-x
Таблица функции е-x x е-x Δ x е-x Δ x е-x Δ x е-x Δ 0 1 10 0,4 0,670 7 0,8 0,449 4 3 0,05 5 0,01 0,99 10
ПодробнееВероятность появления только одного из событий — формулы
Вероятность появления только одного из событий находится по формуле: где A1 – благоприятное событие (например, попадание в цель), $\overline {{A_1}} $ — неблагоприятное событие (например, промахнулся), $\overline {{A_2}} $ —
ПодробнееГеометрическое определение вероятности
Геометрическое определение вероятности применимо для несовместных событий, в которых число равновозможных исходов бесконечно, например, попадания точки на участок отрезка, плоскости, пространства, объёма. Общая формула для определения геометрической вероятности: $P\left( A \right) =
Подробнее