Эхтимолликнинг классик таърифи

Обязательно пользуемся нечётностью функции! На всякий случай распишу подробно:

Дело в том, что таблица значений функции  содержит только положительные «икс», а мы работаем (по крайне мере, по «легенде») с таблицей!
Ответ: 
Билет 8
Понятие случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины.
Тасодифий миқдор тушунчаси. Дискрет тасодифий миқдорнинг тақсимот қонуни.

Случайной называется величина, которая принимает в результате испытаний то или иное (но при этом только одно) возможное значение, заранее известное, меняющееся от испытания к испытанию и зависящее от случайных обстоятельств.

Дискретной называется такая случайная величина, которая принимает конечное или бесконечное счетное множество значений.
Например, частота попаданий при трех выстрелах; число дефектных изделий в партии из штук; число вызовов, поступающих на телефонную станцию в течение суток; число отказов элементов прибора за определенный промежуток времени при испытании его на надежность; число выстрелов до первого попадания в цель и т. д.
Непрерывной случайной величиной называется такая случайная величина, которая может принимать все значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка.
Закон распределения можно задать в виде таблицы, формулы или графически.
При табличном задании закона распределения в первой строке таблицы записываются возможные значения случайной величины, а во второй – соответствующие значениям вероятности:

X			…
p			…

Такая таблица называется рядом распределения дискретной случайной величины X.
Так как случайная величина в результате испытания примет одно и только одно значение, то события: Х= , Х= , …, Х= образуют полную группу. Следовательно, из следствия 1 теоремы сложения вероятностей сумма вероятностей этих событий равна единице:
+ +…+ = =1.
Для наглядности ряд распределения случайной величины можно изобразить графически. Для этого в прямоугольной системе координат по оси абсцисс ОХ  будем откладывать значения случайной величины  , k=1, 2, …, n, а по оси ординат OY – соответствующие им вероятности  . Полученные точки соединяются отрезками прямых. Построенная таким образом фигура называется многоугольником распределения (рис.6.1).

Рис. 6.1
Многоугольник распределения, также как и ряд распределения, полностью характеризует случайную величину. Он является одним из форм закона распределения.
Случайным образом бросается монета. Построить ряд и многоугольник распределения числа выпавших гербов.
Случайная величина, равная количеству выпавших гербов, может принимать два значения: 0 и 1. Значение 1 соответствует событию - выпадение герба, значение 0 – выпадению решки. Вероятности выпадения герба и выпадения решки одинаковы и равны  . Т.е. вероятности, с которыми случайная величина принимает значения 0 и 1, равны  . Ряд распределения имеет вид:

X	0	1
p

Многоугольник распределения изображен на рис.

Билет 9
Независимые ДВС

Понятие «независимости» случайных величин, которым мы пользуемся в теории вероятностей, несколько отличается от обычного понятия «зависимости» величин, которым мы оперируем в математике. Действительно, обычно под «зависимостью» величин подразумевают только один тип зависимости - полную, жесткую, так называемую - функциональную зависимость. Две величины  и  называются функционально зависимыми, если, зная значение одной из них, можно точно указать значение другой.

В теории вероятностей мы встречаемся с другим, более общим, типом зависимости — с вероятностной или «стохастической» зависимостью. Если величина  связана с величиной  вероятностной зависимостью, то, зная значение  , нельзя указать точно значение  , а можно указать только ее закон распределения, зависящий от того, какое значение приняла величина  .