Reja: Kirish Veybulla taqsimoti Releya taqsimoti Xulosa Kirish

Mustaqil ish

Mavzu: Veybulla va Releya qonunlari.
Bajardi: 912-21guruh talabasi
Ergashov Kamoliddin.
Tekshirdi: Masharipova F.A.
Reja:
1. Kirish
2. Veybulla taqsimoti
3. Releya taqsimoti
4. Xulosa
Kirish
Ehtimollar nazariyasi ommaviy tasodifiy hodisalar shakllarini o'rganish ilmdir. Xuddi shu naqshlar faqat toraygan fenomena, o'quv statistikasining toraytirilgan doirasida. Ushbu fanlar orasida metodologiya va yuqori darajadagi munosabatlar mavjud. Statistika tomonidan amalga oshirilgan deyarli har qanday xulosalar - bu propabilizm deb hisoblanadi.
Statistik tadqiqotlarning aniq probiyotik tabiati tanlangan usulda namoyon bo'ladi, chunki namunaning natijalariga ko'ra amalga oshirilgan har qanday xulosa ushbu ehtimolga baholanadi.
Bozorning rivojlanishi, ehtimollik va statistikani asta-sekin birlashtirib, bu xatarlarni boshqarish, tovar zaxiralarida, qimmatli qog'ozlar portfeli va boshqalarga aniq namoyon bo'ladi. Chet elda ehtimollik va matematik statistika nazariyasi juda keng qo'llaniladi. Mamlakatimizda, bu mahsulot sifatini boshqarishda hali ham keng qo'llaniladi, shuning uchun amaldagi vazifa amaliyotida ehtimoliy nazariy usullarni tarqatish va amalga oshirish.
Veybulla Taqsimoti
Veybullaning ikki parametr qonuni faqat ijobiy qiymatlarni oladigan doimiy MB tarmog'ini tavsiflaydi.
Veybulla tasodifiy o'zgaruvchisining taqsimlanishi funktsiyasi formulada joylashgan:

Integral taqsimlash funktsiyasi ifoda bilan belgilanadi:

Tarqatish parametrlari:
λ - Veybullaning tasodifiy o'zgaruvchisining taqsimlanish ko'lami;
k - Veybullaning taqsimoti parametr shakli.
Veybulla tarqatishning teskari funktsiyasi formulaga qarab hisoblanadi:

K = 1 uchun Veybulla taqsimoti to'g'risidagi qonuniy taqsimot to'g'risidagi qonuniy (eksponent) qonunchasiga kiradi.

K = 2 da Veybulla tarqalishi qonuni Rayleigh tarqalish qonuniga aylanadi.
Veybullaning tarqalishi ishonchlilik nazariyasida qo'llaniladi (tafsilotlarning muvaffaqiyatsizliklari tahlili:

K> 1 - qarish, ya'ni, muvaffaqiyatsizliklar chastotasi vaqt o'tishi bilan ko'payadi;

K <1 - operatsiya, ya'ni vaqt o'tishi bilan muvaffaqiyatsizliklar chastotasi kamayadi;

K = 1 da - muvaffaqiyatsizliklar intensivligi o'z vaqtida doimiydir.

Veybulla tarqalishi texnik tizimni rad etishning vaqtini bashorat qilishda qo'llaniladi, doimiy ko'rsatkichlar, ob-havo (ushbu Qonunda shamol tezligi) va boshqalarga bo'ysunadi.
Relaya Taqsimoti
Ehtimollar nazariyasi va statistikasida Releyani taqsimlash - bu salbiy tasodifiy bo'lmagan o'zgaruvchilar uchun doimiy ehtimolliklarni tarqatishdir. Aslida, HEE ning ikki darajali erkinlik bilan taqsimoti.

Releyani taqsimlash ko'pincha vektorning yo'naltirilgan tarkibiy qismlari bilan bog'liq bo'lsa, ko'pincha kuzatiladi. Tabiiyki taqsimot, tabiiy ravishda aylanib yuradigan bir misol ikkita o'lchovda shamol tezligini tahlil qilishdir. Agar biz har bir komponentga tenglashtirilgan deb taxmin qilsak, odatda teng miqdordagi va nol vositalar bilan taqsimlangan deb taxmin qilsak, shamol tezligi (vektorning magnitligi) Releyatarqalishi bilan tavsiflanadi. Tarqatishning ikkinchi misoli tasodifiy kompleks raqamlari, haqiqiy va xayoliy komponentlar ishida, uning haqiqiy va teng miqdordagi Gaussian orqali teng ravishda teng ravishda teng ravishda taqsimlanadi. Bunday holda, integratsiyalashgan raqamning mutlaq qiymati rayley tomonidan tarqatiladi.

Releyatarqalishi shaklni tarqatish deb ataladi:

Tarqatish funktsiyasi ifoda bilan belgilanadi:

σ — standart og'ish (tarqatish parametri).

Tasodifiy bosqichlar, elektr ta'minoti, elektr ta'minoti, elektr ta'minoti, past darajadagi elementlar, radiatsion chastotalar, aniq elementlar bilan bog'liq mahsulotlarning ishonchliligi.
Xulosa
Shunday qilib, ehtimollik nazariyasini, uning tarixi va qoidalari va imkoniyatlarini hisobga olib, ushbu nazariyaning paydo bo'lishi siz ilm-fan va kibernetikani yanada rivojlantirish zarurati, balki mavjud dasturiy ta'minotni yanada rivojlantirish zarurligi sababli ta'kidlash mumkin. Menejment odamga inson kabi fikr yuritishiga, bunday kibernetik mashinalar yaratishda odamga yordam bera olmaydi.