Серед розподілів неперервних випадкових величин центральне місце займає нормальний (закон Гаусса). Він часто застосовується в задачах практики, проявляється в тих випадках, коли випадкова величина Х є результатом дії великого числа факторів, кожний з яких окремо на величину Х впливає мало і не можна виділити, який більше, а який менше.
Основна особливість, що виділяє нормальний закон серед інших, полягає в тому, що він є граничним законом, до якого наближаються інші закони розподілу.
Означення. Нормальним називається розподіл ймовірностей неперервної випадкової величини, якщо її густина розподілу має вигляд:
(12)
для довільного значення і довільних чисел і .
Числа і називають параметрами розподілу і мають певний ймовірнісний зміст, який розглянемо нижче.
Графіком функції (12) є крива, яку в літературі називають кривою Гаусса, або нормальною кривою.
Якщо у формулі (12) покласти , отримуємо нормовану функцію Гаусса, яка нам уже траплялася в теоремах Муавра-Лапласа (див. лк.23, §3) під назвою функції Лапласа.
Бачимо, що нормальний розподіл визначається двома параметрами: і . Досить знати ці параметри, щоб задати нормальний закон розподілу. Доведемо, що ймовірнісний зміст цих параметрів наступний: - математичне сподівання, а - середнє квадратичне відхилення. Дійсно:
а)
Перший доданок , бо функція непарна, а інтегрування ведеться в межах, симетричних відносно початку координат; другий доданок - інтеграл Пуассона, отже:
. (13)
б)
. (14)
Відмітимо деякі властивості нормальної кривої:
а) крива симетрична відносно прямої і ;
б) крива має один максимум при , бо при , при і , при ;
в) крива асимптотично наближається до осі , бо ;
г) зміна математичного сподівання при призводить до зміщення кривої Гаусса вздовж осі .
При зміні середнього квадратичного відхилення і крива розподілу міняє свій вигляд (див рис.1), де крива І відповідає , крива ІІ - , а для кривої ІІІ - , .
Поряд з диференціальною функцією розподілу (12) нормального закону розподілу розглянемо й інтегральну функцію. Згідно з означенням, маємо:
.
Перший інтеграл відомий в літературі як інтеграл Пуассона і його значення дорівнює 0,5. Тоді у другому робиться заміна :
. (15)
Як наслідок з формули (15) отримаємо ймовірність попадання випадкової величини, розподіленої за нормальним законом, в інтервал :
(16)
Легко встановити і відхилення випадкової величини від її математичного сподівання на наперед задану величину :
. (17)
З останньої формули (17) легко встановити правило трьох сигм, а саме, покладемо .
.
Якщо , тобто , то
(18)
В цьому полягає сутність правила трьох сигм: якщо випадкова величина розподілена нормально, то абсолютна величина її відхилення від математичного сподівання не перевищує потроєного середнього квадратичного відхилення.
Приклад 1. Похибка радіодальноміра має нормальний закон розподілу з м, м. Знайти ймовірність того, що виміряне значення дальності буде відхилятися від істинного не більше, ніж на 20 м.
Рішення. Скористаємось формулою (17):
.