Случайная величина имеет геометрическое распределение, если
Такое распределение имеет случайная величина, равная числу испытаний в схеме Бернулли до первого успеха (первого осуществления нужного события).
Пример. Воспользуемся условием задачи из пунктов 32.2. и 32.3., но теперь уже будем проводить выборку с возвращением только до тех пор, пока не встретится черный шар. Составим ряд распределения случайной величины Х – количества сделанных попыток до появления черного шара.
Величина Х может принимать бесконечное множество значений 0,1,2... Их вероятности вычисляются по формуле:
.
Вычислив по ней вероятности, составим ряд распределения:
. . .
0,2
0,16
0,128
0,1024
0,8192
0,06553
. . .
Значения вероятностей являются членами геометрической прогрессии, использование свойств которой приводит к следующим формулам для числовых характеристик
.
Замечание. Формулы применимы, если число попыток не ограничено.
В данном примере .
В некоторых задачах геометрическое распределение используется и для вычисления вероятностей общего числа сделанных попыток, причем число попыток может быть ограничено величиной . В этом случае принимает значения от 1 до , а их вероятности равны:
. . .
. . .
. . .
. . .
Распределение Пуассона ДСВ
Случайная величина , принимающая бесконечное множество значений 0,1,2… имеет распределение Пуассона, если
,
где – параметр распределения, имеет смысл среднего числа наступлений события за единицу времени. Величины, которые подчиняются подобному распределению, были описаны в разделе.
Числовые характеристики пуассоновского распределения:
.
Равномерное распределение НСВ
Случайная величина , принимающая значения на отрезке , имеет равномерное распределение, если плотность распределения имеет вид:
Функция распределения:
.
Графики функций и приведены на рисунках.
Числовые характеристики равномерного распределения:
Пример. Известно, что НСВ равномерно распределена, причем ; . Найти промежуток , на котором принимает свои значения.