Автор Антон Степуленок задал вопрос в разделе ВУЗы, Колледжи
Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины соответственно и получил лучший ответ
Ответ от Иришка Сладкова[гуру]
Вероятность того, что Х примет значение, принадлежащее интервалу (15,25) P(15 < X < 25) = Ф ((25-20)/5) - Ф ((15-20)/5) = Ф (1) - Ф (-1) = Ф (1) + Ф (1) = значения функций находим по таблице = 0,2420 + 0,2420 = 0,4840
Ответ от Vlad vlad[гуру]
Примерно 0,68 или 68% (точнее 68,27 %). Легко найти, как F(25) - F(15), где F - интегральная функция нормального распределения с заданными параметрами. Если использовать подход предыдущего автора, то Ф (1) = 0,341345.
Примерно 0,68 или 68% (точнее 68,27 %). Легко найти, как F(25) - F(15), где F - интегральная функция нормального распределения с заданными параметрами. Если использовать подход предыдущего автора, то Ф (1) = 0,341345.
Ответ от 3 ответа[гуру]
Привет! Вот подборка тем с ответами на Ваш вопрос: Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины соответственно
как найти среднее значение и среднее квадратическое отклонение площади поперечного сечения?
Определение. Средним квадратическим отклонением случайной величины Х называется квадратный корень
подробнее...
Статистика Среднеквадратическое отклонени и стандартное отклонение - одно и то же?
Среднее квадратическое отклонение - мера рассеяния значений случайной величины относиетльно её
подробнее...
Теория вероятностей. Помогите решить с подробным описанием.
Подробные описания бывают только платно. А кратко:
1) Р (X>=1)=1-P(0)=1-q^4=0,3439 =>
подробнее...
Кто может сказать, очень надо к экзамену по вышке, что такое Гауссовское распределение?
Гауссовское распределение - то же самое, что и нормальное распределение. График функции нормального
подробнее...
Математика. Найти математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение дискретной случайной величины
М (х) = 3*0,3+4*0,2+6*0,4+7*0,1= 4,8
( м (х)) квадрат=23,04
М (х квадрат) =
подробнее...