<<
>>

4. Гипергеометрическое распределение.

Случайная величина имеет гипергеометрическое распределение с параметрами a1, a2 и n, где a1, a2 и n – натуральные числа, причем , если

(10)

Такое распределение возникает в следующей схеме.

Рассмотрим ситуацию, описанную в примере 1 Введения, и предположим, что n шаров извлекаются наугад без возвращения. Тогда, если обозначает число белых шаров в выборке, то эта случайная величина имеет распределение H(a1, a2, n) (сравним с примером 1.1).

Заметим, что вероятности (10) отличны от нуля лишь при x ≤ a1 и n - x ≤ a2, т.е. когда целое х лежит в интервале max(0, n - a2) ≤ x ≤ min(n, a1).

Если , то ее первые два момента есть

и (11)

"Обобщение понятия зачастую бывает полезно для постижения его сущности". А.Н.Колмогоров (1903-1987), великий русский ученый, один из крупнейших математиков ХХ века, академик АН СССР,создатель современной аксиоматики теории вероятностей.

<< | >>
Источник: Основные распределения и их моделирование. 2017

Еще по теме 4. Гипергеометрическое распределение.:

  1. 25. Понятие двумерной (n-мерной) случайной величины. Примеры. Таблица ее распределения. Одномерные распределения ее составляющих. Условные распределения и их нахождение по таблице распределения
  2. 2. Нахождение функции распределения по известной плотности распределения
  3. 17. Случайная величина, распределенная по биномиальному закону, ее математическое ожидание и дисперсия. Закон распределения Пуассона.
  4. Билет № 23 1.Свойства плотности распределения Вероятностный смысл плотности распределения
  5. При этом, конкретное распределение людей по сортам - задача тех, кто считает, что такое распределение должно быть, тех,
  6. Проблема справедливого распределения доходов и его виды. Измерение неравенства в распределении доходов. Проблемы бедности
  7. Задание 501–510. По данному интервальному ряду распределения случайной величины Хi с частотами ni требуется: 1) построить гистограмму плотности относительных частот по данному интервальному ряду распределения; 2) определить основные числовые характеристики распределения: среднюю, моду, медиану, исправленную дисперсию, исправленное среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации; 3) с надежностью 0,9 указать доверительный интервал для генеральной средней.
  8. 13. Математические операции над дискретными случайными величинами и примеры Построения законов распределения для kХ, Х2 , Х+Y, XY по заданным распределениям независимых случайных величин Х и Y.
  9. 5. Распределение Маркова-Пойа.
  10. Распределение Фишера
  11. Показательное распределение.
  12. Плотность распределения.
  13. 8. Распределение степенного ряда.