На территории московской области ведётся сельское хозяйство, представленное как растениеводством, так и животноводством. около 40% территории московской области используется в сельском хозяйстве; наименее освоены сельским хозяйством северные, восточные и западные окраинные районы. в южной части области, особенно к югу от оки, более 50% земель используется в сельском хозяйстве. сельское хозяйство имеет преимущественно пригородную специализацию. растениеводство характерно преимущественно для южной части области. бо́льшая часть посевных площадей (свыше3/5) занята кормовыми культурами. большие площади отведены под посевы зерновых: (пшеницы, ячменя, овса, ржи). значительную роль в растениеводстве региона играет картофелеводство. распространено тепличное овощеводство, например, в г. московский имеется крупнейший в европе тепличный комплекс. выращиваются также цветы, грибы (шампиньоны и др). животноводство преобладает над растениеводством; и главным образом направлено на производство молока и мяса. помимо крупного рогатого скота, повсеместно разводятся свиньи и куры.
Для описания распределения вероятностей непрерывной случайной величины используется дифференциальная функция распределения. Дифференциальная функция распределения (ДФР) (или плотность вероятности) – это первая производная от интегральной функции.
Интегральная функция распределения является первообразной для дифференциальной функции распределения. Тогда
Вероятность того, что непрерывная случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (a,b), равна определенному интегралу от дифференциальной функции, взятому в пределах от a до b:
Геометрический смысл ДФР состоит в следующем: вероятность того, что непрерывная случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (a, b), равна площади криволинейной трапеции, ограниченной осью x, кривой распределения f(x) и прямыми x = a и x = b (рис. 4).
Рис. 4 График дифференциальной функции распределения принято называть кривой распределения. Свойства дифференциальной функции распределения: 1. Дифференциальная функция распределения неотрицательна, т. е. 2. Если все возможные значения случайной величины принадлежат интервалу (a, b), то
Дифференциальную функцию распределения часто называют законом распределения вероятностей непрерывных случайных величин. При решении прикладных задач сталкиваются с различными законами распределения вероятностей непрерывных случайных величин. Часто встречаются законы равномерного и нормального распределения. 1.5. Равномерное распределение непрерывной случайной величиныЗакон равномерного распределения вероятностей непрерывной случайной величины используется при имитационном моделировании сложных систем на ЭВМ как первоначальная основа для получения всех необходимых статистических моделей. При этом, если специально не оговорен закон распределения случайных чисел, то имеют ввиду равномерное распределение. Распределение вероятностей называют равномерным, если на интервале (a,b), которому принадлежат все возможные значения случайной величины, дифференциальная функция распределения имеет постоянное значение, т. е. f(x) = C. Так как
то
Отсюда закон равномерного распределения аналитически можно записать так:
График дифференциальной функции равномерного распределения вероятностей представлен на рис.5
Рис. 5 График дифференциальной функции равномерного распределения вероятностей. Интегральную функцию равномерного распределения аналитически можно записать так:
График интегральной функции равномерного распределения вероятностей представлен на рис. 6
