Created
December 23, 2008 11:26
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
%! program = pdflatex | |
\documentclass[russian, 12pt]{article} | |
\usepackage{amsmath, amsthm, amssymb} | |
\usepackage{geometry} % see geometry.pdf on how to lay out the page. There's lots. | |
\usepackage{graphics} | |
\usepackage[percent]{overpic} | |
\geometry{a4paper} % or letter or a5paper or ... etc | |
% \geometry{landscape} % rotated page geometry | |
% See the ``Article customise'' template for come common customisations | |
\usepackage{babel} | |
\usepackage[utf8]{inputenc} | |
\title{Распознавание образов \\ Лабораторная работа 2} | |
\author{Дмитрий Дзема} | |
\date{} % delete this line to display the current date | |
%%% BEGIN DOCUMENT | |
\begin{document} | |
\maketitle | |
\subsection{Аналитическое решение} % (fold) | |
Вероятность поймать $n$ рыб вычисляется по формуле: | |
\begin{equation} | |
p(n) = \frac{C^n_{20} C^{20-n}_{80}}{C^{20}_{100}} \\ | |
\end{equation} | |
Построим ряд распределения | |
\begin{equation} | |
\begin{tabular}{ c | c | c | c} | |
n & p(n) & n & p(n) \\ \hline | |
00 & 0.00659594371285935309 & & \\ | |
01 & 0.04325208992038921674 & 11 & 0.00007267011640373674 \\ | |
02 & 0.12591939081661693289 & 12 & 0.00000681282341285032 \\ | |
03 & 0.21586181282848626584 & 13 & 0.00000045945279075071 \\ | |
04 & 0.24368774963840830750 & 14 & 0.00000002173087523821 \\ | |
05 & 0.19195096586902310465 & 15 & 0.00000000069538800762 \\ | |
06 & 0.10906304878921765922 & 16 & 0.00000000001429662845 \\ | |
07 & 0.04557858755370288589 & 17 & 0.00000000000017474871 \\ | |
08 & 0.01415952444223491508 & 18 & 0.00000000000000112018 \\ | |
09 & 0.00328336798660519742 & 19 & 0.00000000000000000299 \\ | |
10 & 0.00056755360911318398 & 20 & 0.00000000000000000000 \\ | |
\end{tabular} | |
\end{equation} | |
\begin{figure}[h!] | |
\centering | |
\includegraphics[scale=0.42]{mnogougolnik_raspredeleniya.pdf} | |
\caption{Многоугольник распределения} | |
\end{figure} | |
\begin{figure}[h!] | |
\centering | |
\includegraphics[scale=0.42]{func_raspredeleniya.pdf} | |
\caption{Функция распределения} | |
\end{figure} | |
Вероятность попадания $X$ в диапозон $[2,7]$ равна: | |
\begin{equation} | |
P(2 \le X \le 7) = \sum_{i:x_i \in [a, b]}{p_i} = 0.93206155549545515599 | |
\end{equation} | |
Аналитические дисперсия и среднее: | |
\begin{align} | |
\bar{x} = 3.99999999999999911182\\ | |
D = 2.58585858585858607839 | |
\end{align} | |
% subsection Аналитическое_решение (end) | |
\section{Задача 2 (вариант 3)} | |
\subsection{Условие} % (fold) | |
Случайное время безотказной работы радиоаппаратуры характеризуется функцией распределения вероятностей (экспоненциальное распределение): | |
\begin{align*} | |
F(t) = 1 - e^{-\frac{t}{T}} & {, t \ge 0} \\ | |
\end{align*} | |
% subsection Условие (end) | |
\subsection{Аналитическое решение} % (fold) | |
Плотность распределения: | |
\begin{equation} | |
f(t) = F'(t) = \frac{1}{T}e^{-\frac{t}{T}} | |
\end{equation} | |
Медиана: | |
\begin{align} | |
F(x_{\frac{1}{2}}) & = \frac{1}{2}\\ | |
1 - e^{-\frac{t}{T}} & = \frac{1}{2}\\ | |
e^{-\frac{t}{T}} & = \frac{1}{2}\\ | |
-\frac{1}{T} & = \ln 0.5\\ | |
a & = - \frac{\ln 0.5}{T} | |
\end{align} | |
Мода равна 0, что хорошо видно из графика плотности распределения, т.к. мода -- точка максимума плотности распределения.\\ | |
Вероятность попадания случайной величины в интервал вычисляется следующим образом: | |
\begin{align} | |
p(a \le X \le b) = \int_a^b{\frac{1}{T}e^{-\frac{t}{T}}} = e^{-\frac{a}{T}} - e^{-\frac{b}{T}}\\ | |
p(1 \le X \le 5) = e^{-\frac{0}{2}} - e^{-\frac{5}{2}} = 0.95 | |
\end{align} | |
\begin{figure}[h!] | |
\centering | |
\includegraphics[scale=0.5]{radio_func.pdf} | |
\end{figure} | |
Графики построены от начала области определения до квантиля порядка $X_{0,999} = -T \ln(0,001)$, параметр $T=2$. Рассчитаем среднее и дисперсию: | |
\begin{align*} | |
M_x = \int_0^{+\infty}{\frac{t}{T}e^{-\frac{t}{T}}dt} = \frac{1}{T}\frac{1}{(\frac{1}{T})^2} = T\\ | |
D_x = \int_0^{+\infty}{\frac{(t-T)^2}{T}e^{-\frac{t}{T}}dt} = | |
\frac{1}{T}\int_0^{+\infty}{(t^2 -2tT + T^2)e^{-\frac{t}{T}}dt} = \\ | |
\frac{1}{T} \Bigl[ \int_0^{+\infty}{t^2e^{-\frac{t}{T}}dt} - 2T\int_0^{+\infty}{t^2 e^{-\frac{t}{T}}dt} + T^2\int_0^{+\infty}{e^{-\frac{t}{T}}dt} \Bigr] = \\ | |
\frac{1}{T} \Bigl[ \frac{2!}{(\frac{1}{T})^3} - 2T\frac{1}{(\frac{1}{T})2} + T^2\frac{0!}{\frac{1}{T}} \Bigr] = \frac{1}{T} [ 2T^3 - 2T^3 + T^3 ]= T^2\\ | |
\end{align*} | |
При параметре $T=2$ получаем следующие результаты: | |
\begin{align*} | |
M_x = 2\\ | |
D_x = 4 | |
\end{align*} | |
% subsection Аналитическое_решение (end) | |
\end{document} |
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment