Предельная теорема для копул преобразований независимости t-распределения Стьюдента
Изучаются копулы, полученные в результате преобразования независимости случайных векторов с распределением Стьюдента, а также для схемы серий зависимых случайных величин, связанных такими IT-копулами, доказаны варианты центральной предельной теоремы.
Подобные документы
Определение и примеры независимых случайных событий и случайных величин. Проверка с помощью рангового критерия Спирмена статистической гипотезы о независимости двух случайных величин. Общая логическая схема статистического критерия, его проверка.
курсовая работа, добавлен 21.10.2017Ключевые условия независимости Y от X для непрерывных случайных величин. Функциональная и вероятностная (стохастическая) зависимость в теории вероятностей. Изучение вероятностной зависимости на примере двух случайных величин – роста и веса человека.
презентация, добавлен 01.11.2013Геометрическая и "механическая" интерпретация плотности распределения системы двух случайных величин. Характеристика теоремы умножения законов разделения. Особенность определения коэффициента корреляции. Анализ математического ожидания произведения.
шпаргалка, добавлен 27.09.2017Основные теоремы о математическом ожидании, числовых характеристиках случайных величин. Вычисление корреляционного момента. Теоремы о дисперсии случайной величины. Теорема о линейной зависимости случайных величин. Определение коэффициента корреляции.
лекция, добавлен 18.03.2014Поле рассеяния исходных случайных величин. Оценка числовых характеристик для исходных случайных величин. Расчёт оценки плотности распределения вероятностей для исходных случайных величин. Расчёт оптимальной линейной регрессии для случайных величин.
курсовая работа, добавлен 16.11.2016Способы задания случайных величин с помощью законов. Попадание величины в заданный интервал. Случайная величина, подчиняющаяся нормальному закону распределения. Кривые плотности вероятности. Изображение векторов в виде графика. Генератор случайных чисел.
курсовая работа, добавлен 18.01.2016Дискретные и непрерывные виды случайных величин, законы распределения вероятностей их значений. Биноминальное распределение, формулы Бернулли и Пуассона. Понятие математического ожидания. Необходимые и достаточные условия независимости случайных величин.
контрольная работа, добавлен 02.02.2010Математический анализ случайных событий и связанных с ними случайных величин. Характеристика и распределение случайных величин. Функция распределения и плотность распределения. Основные свойства, аппроксимация и применение биномиального распределения.
реферат, добавлен 12.05.2013Изучение особенностей непосредственного подсчета вероятностей. Определение сущности статистической и геометрической вероятности. Характеристика центральной предельной теоремы. Исследование распределения случайных величин. Анализ теоремы Линдеберга.
контрольная работа, добавлен 30.03.2015Важнейшие классы и методы случайных процессов. Конечномерные распределения винеровского процесса. Дискретная цепь Маркова. Евклидово пространство случайных величин. Корреляционная теория. Теорема Фубини. Производная и интеграл. Канонические разложения.
учебное пособие, добавлен 17.04.2013Центральная предельная теорема теории вероятностей как совокупность предложений, устанавливающих условия возникновения нормального закона распределения. Теорема Ляпунова и Лапласа как простейшие формы центральной предельной теоремы и их доказательство.
реферат, добавлен 18.03.2014Анализ плотности распределения вероятностей суммы m независимых одинаково распределенных случайных величин. Характеристика метода аппроксимации плотности распределения суммы конечного числа независимых случайных величин с одинаковым распределением.
статья, добавлен 07.03.2019Системы дискретных и непрерывных случайных величин, составляющие которых дискретны и непрерывны соответственно. Функция распределения системы двух случайных величин, плотность вероятностей. Аппарат числовых характеристик системы случайных величин.
контрольная работа, добавлен 20.09.2013Независимые события и правило умножения вероятностей. Анализ предельной теоремы Пуассона. Типичные законы распределения дискретных случайных величин. Особенность вероятностных векторов с самостоятельными компонентами. Сущность правила больших чисел.
курс лекций, добавлен 23.04.2016Формирования условий в центральных предельных теоремах, при которых последовательности частичных сумм случайных величин сходятся к нормальному распределению. Закон больших чисел. Предельные теоремы перехода от дискретных случайных процессов к непрерывным.
лекция, добавлен 21.03.2018Функция распределения и плотность распределения системы двух случайных величин. Законы распределения отдельных компонент, входящих в систему. Зависимые и независимые случайные величины. Числовые характеристики системы нескольких случайных величин.
лекция, добавлен 18.03.2014Числовые характеристики случайных величин. Порядок создания биноминального распределения. Схемы расчета математического ожидания и дисперсии. Равномерное, показательное (экспоненциальное) и нормальное (Гауссовское) распределение случайных величин.
практическая работа, добавлен 26.11.2013Математические законы теории вероятностей. Рассмотрение статистических закономерностей, свойственных массовым явлениям. Сходимость последовательностей случайных величин. Изучение закона больших чисел. Возможности предсказаний массовых случайных явлений.
лекция, добавлен 18.03.2014Изучение основных законов распределения дискретных случайных величин. Применение на практике основных расчетов и теорий биномиального распределения. Сущность закона распределения случайных величин, формулы Бернулли и ее применение в теории вероятности.
презентация, добавлен 18.11.2012Интервальная оценка с помощью доверительной вероятности. Определение минимального количества измерений. Методика выявления грубых ошибок и опыты. Кривые распределения Стьюдента для различных значений. Генеральная и выборочная совокупность измерений.
лекция, добавлен 08.07.2014Характеристическая функция суммы независимых случайных величин. Центральная предельная теорема. Закон больших чисел в форме Бернулли. Основные задачи математической статистики. Группировка данных по интервалам, определение частот элементов выборки.
лекция, добавлен 28.09.2017Типовые вероятностные задачи энергетического характера. Определение вероятностей случайных событий. Основные теоремы теории вероятностей. Законы распределения случайных величин, числовые характеристики их функций. Случайные явления, события и величины.
учебное пособие, добавлен 15.06.2015Теория вероятностей как математическая наука, позволяющая находить вероятности случайных событий, связанных каким-либо образом. Ее предмет и основные понятия, история возникновения. Теоремы: сложения вероятностей, предельная; теория случайных процессов.
реферат, добавлен 26.02.2010Рассмотрение функции распределения (интегральной). Характеристика функции плотности вероятности. Определение особенностей функции распределения для дискретных случайных величин. Исследование моментов случайных величин. Обзор характеристических функций.
презентация, добавлен 29.09.2017Числовые характеристики векторов. Классическое определение вероятности. Случайная величина и функция распределения. Генерирование случайных чисел. Центральная предельная теорема. Выборка и вариационный ряд. Оценка и методы максимального правдоподобия.
учебное пособие, добавлен 22.01.2015