الفرق بين المراجعتين لصفحة: «مثال المتغير العشوائي المنقطع»
من MM*Stat Arabisch
(Die Seite wurde neu angelegt: „صورة:H102.gif''' مثال المتغير العشوائي المنقطع''' يرمز المتغير العشوائي [[صورة:Mmengjavaimg4.gif]…“) |
لا ملخص تعديل |
||
سطر ١: | سطر ١: | ||
<math> X</math> لعدد حوادث السير الحاصلة عند تقاطع ما خلال أسبوع. | |||
من السجلات الطويلة المدى نعرف التوزيع التكراري | من السجلات الطويلة المدى نعرف التوزيع التكراري <math> X</math> التالي : | ||
سطر ١٣: | سطر ١٠: | ||
<TR><TD ALIGN="CENTER"> | <TR><TD ALIGN="CENTER"> | ||
<math> x_{i}</math> | |||
</TD> | </TD> | ||
<TD ALIGN="CENTER">0</TD> | <TD ALIGN="CENTER">0</TD> | ||
سطر ٢٤: | سطر ٢١: | ||
<TR><TD ALIGN="CENTER"> | <TR><TD ALIGN="CENTER"> | ||
<math> f(x_{i})</math> | |||
</TD> | </TD> | ||
<TD ALIGN="CENTER">0.08</TD> | <TD ALIGN="CENTER">0.08</TD> | ||
سطر ٣٧: | سطر ٣٤: | ||
القيمة المتوقعة الى | القيمة المتوقعة الى <math> X</math> | ||
أي حساب العدد المتوقع للحوادث: | أي حساب العدد المتوقع للحوادث: | ||
سطر ٥٦: | سطر ٥٣: | ||
<TR><TD ALIGN="CENTER"> | <TR><TD ALIGN="CENTER"> | ||
<math> f(x_{i})</math> | |||
</TD> | </TD> | ||
<TD ALIGN="CENTER">0.08</TD> | <TD ALIGN="CENTER">0.08</TD> | ||
سطر ٧٠: | سطر ٦٧: | ||
<math> x_{i}f(x_{i})</math> | |||
</TD> | </TD> | ||
<TD ALIGN="CENTER">0</TD> | <TD ALIGN="CENTER">0</TD> | ||
سطر ٨٦: | سطر ٨٣: | ||
<math> E(X)=\mu =\sum x_{i}f(x_{i})=2.34\,. | |||
</math> | |||
سطر ٩٢: | سطر ٩٠: | ||
عدد حوادث السير هذا غير ممكن بالطبع , لا يمكن أخذ 2.34 حادث خلال أسبوع. | عدد حوادث السير هذا غير ممكن بالطبع , لا يمكن أخذ 2.34 حادث خلال أسبوع. | ||
تبين القيمة | تبين القيمة <math> E(X)=2.34</math> مركز تابع الاحتمال للمتغير العشوائي <math> X</math> . | ||
سطر ١٠١: | سطر ٩٩: | ||
<TR><TD ALIGN="CENTER"> | <TR><TD ALIGN="CENTER"> | ||
<math> x_{i}^{2}</math> | |||
</TD> | </TD> | ||
<TD ALIGN="CENTER">0</TD> | <TD ALIGN="CENTER">0</TD> | ||
سطر ١١٥: | سطر ١١٣: | ||
<math> x_{i}^{2}f(x_{i})</math> | |||
</TD> | </TD> | ||
<TD ALIGN="CENTER">0</TD> | <TD ALIGN="CENTER">0</TD> | ||
سطر ١٢٨: | سطر ١٢٦: | ||
<math> Var(X)=\sigma ^{2}=\sum x_{i}^{2}f(x_{i})-\mu ^{2}=7.18-2.34^{2}=1.7044\ | |||
\Rightarrow \sigma =1.306\,. | |||
</math> | |||
نتوقع بأن تابع التوزيع لحوادث السير لها الوسط الحسابي 2.34 والانحراف المعياري | نتوقع بأن تابع التوزيع لحوادث السير لها الوسط الحسابي 2.34 والانحراف المعياري <math> 1.306</math>. |
مراجعة ١٦:٤٣، ٣١ يوليو ٢٠٢٠
لعدد حوادث السير الحاصلة عند تقاطع ما خلال أسبوع.
من السجلات الطويلة المدى نعرف التوزيع التكراري التالي :
|
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|
0.08 | 0.18 | 0.32 | 0.22 | 0.14 | 0.06 |
القيمة المتوقعة الى أي حساب العدد المتوقع للحوادث:
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|
0.08 | 0.18 | 0.32 | 0.22 | 0.14 | 0.06 |
|
0 | 0.18 | 0.64 | 0.66 | 0.56 | 0.30 |
عدد حوادث السير هذا غير ممكن بالطبع , لا يمكن أخذ 2.34 حادث خلال أسبوع.
تبين القيمة مركز تابع الاحتمال للمتغير العشوائي .
نحسب الأن الانحراف المعياري :
|
0 | 1 | 4 | 9 | 16 | 25 |
|
0 | 0.18 | 1.28 | 1.98 | 2.24 | 1.50 |
خطأ رياضيات (خطأ في التحويل. أبلغ الخادوم («cli») عن: «SyntaxError: Expected [, ;!_#%$&], [a-zA-Z], or [{}|] but "\n" found.in 1:89»): {\displaystyle Var(X)=\sigma ^{2}=\sum x_{i}^{2}f(x_{i})-\mu ^{2}=7.18-2.34^{2}=1.7044\ \Rightarrow \sigma =1.306\,. }
نتوقع بأن تابع التوزيع لحوادث السير لها الوسط الحسابي 2.34 والانحراف المعياري .