Польза нормирования
Обычно в математике приводят соотношение .
Поэтому не нужны таблицы с Х-параметром, а удобны таблицы, где
(приведены значения нормированной норм. Функции распределения).
Если Х является не непрерывной случайной величиной, а дискретной случайной величиной, то при большом числе значений (когда N>100, Онадзани стр. 393) параметры m и рассчитываются по формулам:
N-образцов, - математической ожидание для совокупности образцов
У 99,7% из общего N числа случайных величин значения указываются в интервале .
При небольшом (???) n числе случайных величин и стандартное.
- отклонение рассчитывается по формуле
(1)
Параметр представляет собой уменьшение на единицу число случайных величин называется числом степеней свободы.
Вернёмся к и . Для них функция распределения и плотность вероятности их значений, соответствующая нормальному закону смотрятся
- вероятность существования
- плотность вероятности
Значения таких параметров, как или , добываемые на практике не являются случайными величинами, а являются дискретными. В таком случае параметры, определяющие вид таких функций: и определяют по формулам (1).
|
|
Отметим, что случайный процесс обладает нормальным распределение, если он может быть представлен суммой большого числа произв. образом распределённых случайных величин. Каждая из которых привносит незначительный вклад в общую сумму (например пробой воздушного промежутка).