непрерывная случайная величина в результате испытания может принимать значения на некотором интервале. непрерывная случайная величина считается заданной, если известен вид ее функции распределения вероятностей или функции плотности вероятности.
функцией распределения вероятностей случайной величины называют функцию одной переменной f такую, что f(x)=p(x
свойства функции распределения.
1. для любого значения функции распределения заключены в промежутке .
2. ; .
3. является неубывающей функцией.
4. вероятность попадания случайной величины x в интервал [x1,x2) вычисляют по формуле p(x1≤x
вероятность того, что непрерывная случайная величина x примет конкретное значение a, равно нулю, то есть p(x=a)=0 для любого числа a.
непрерывная случайная величина в результате испытания может принимать значения на некотором интервале. непрерывная случайная величина считается заданной, если известен вид ее функции распределения вероятностей или функции плотности вероятности.
функцией распределения вероятностей случайной величины называют функцию одной переменной f такую, что f(x)=p(x
свойства функции распределения.
1. для любого значения функции распределения заключены в промежутке .
2. ; .
3. является неубывающей функцией.
4. вероятность попадания случайной величины x в интервал [x1,x2) вычисляют по формуле p(x1≤x
вероятность того, что непрерывная случайная величина x примет конкретное значение a, равно нулю, то есть p(x=a)=0 для любого числа a.
Пошаговое объяснение:
а) 22*10-34*22 = 22*(10-34) = 22*(-24) = - 528
б) 42*65+ 65*88 = 65*(42+88) = 65*130 = 8450
в) 15*(-18) + 21*(-18) - -18*(15+21) = -18*36 = - 648
г)-24* 32 - 65*24 = -24*(32+65) = -24*97 = - 2328