Normální (Gaussovo) rozdělení
Karl Friedrich Gauss
Pravděpodobnosti při hodu kostkou
Pravděpodobnosti při hodu 2 kostkami
Pravděpodobnost při hodu 3 kostkami
Pravděpodobnosti při „hodu nekonečně mnoha“ kostkami
Normální rozdělení f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} \mathrm{e}^{- \frac{{(x-\mu)}^2}{2\sigma^2}} f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \mathrm{e}^{- \frac{x^2}{2}}
Exponenciální rozdělení f(x) = \left\{ \begin{matrix} 0 & \mbox{ pro }x\leq 0 \\ \frac{1}{\delta}\mathr m{e}^{-\frac{x}{\delta}} & \mbox{ pro } x>0 \end{matrix}\right. Hustota exponenciálního rozdělení pravděpodobnosti.
Exponenciální rozdělení Distribuční funkce F(x) = 1-exp(-x/delta)
Úkol Tabelujte hodnoty distribuční funkce exponenciálního rozdělení pro střední hodnoty 1,2,5,10,50 minut a pro časové intervaly 0,1 0,2 0, minut
Exponenciální rozdělení delta = 1 min
Exponenciální rozdělení, střední doba 2 min
Exponenciální rozdělení, střední doba 5 min
Exponenciální rozdělení, střední doba 10 min
Exponenciální rozdělení, střední doba 50 min
Náhodný proces Funkce f(t), kde f(t) je náhodná veličina
Siméon Denis Poisson
Poissonovský proces Stacionární (nezávislý na čase) Ordinální (Markovovský) S nezávislými přírůstky Interval mezi událostmi je náhodná veličina s exponenciálním rozdělením