Непрерывная случайная величина задается с помощью интервала $(a,b)$ и плотности распределения вероятностей $f(x)$. Например, $a=0; b=2; f=1/4*x^2.$
Для непрерывных случайных величин определены следующие функции:
mathExpectation(a, b, f(x)) вычисляет математическое ожидание непрерывной случайной величины.
dispersion(a, b, f(x)) вычисляет дисперсию непрерывной случайной величины.
meanSquareDeviation(a, b, f(x)) вычисляет среднее квадратичное отклонение непрерывной случайной величины.
plotDistributionFunction(a, b, F(x)) строит функцию распределения непрерывной случайной величины, где F(x) — функция распределения на (a,b).
Дискретная случайная величина задается как матрица, имеющая две строки. В первой строке записаны значения случайной величины, во второй — соответствующие им вероятности. То есть каждый элемент второй строки является числом на отрезке [$0$, $1$], при этом и сумма всех элементов второй строки должна быть равна $1$. Например, $DRQ=([1, 2, 3, 4, 5], [0.4, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2]).$
Для дискретных случайных величин определены следующие функции.
mathExpectation(DRQ) вычисляет математическое ожидание дискретной случайной величины $DRQ$.
dispersion(DRQ) вычисляет дисперсию дискретной случайной величины $DRQ$.
meanSquareDeviation(DRQ) вычисляет среднее квадратичное отклонение дискретной случайной величины $DRQ$.
addQU(DRQ1, DRQ2) складывает две дискретные случайные величины $DRQ1$ и $DRQ2$.
multiplyQU(DRQ1, DRQ2) умножает две дискретные случайные величины $DRQ1$ и $DRQ2$.
covariance(DRQ1, DRQ2) вычисляет коэффициент ковариации двух дискретных случайных величин $DRQ1$ и $DRQ2$.
correlation(DRQ1, DRQ2) вычисляет коэффициент корреляции двух дискретных случайных величин $DRQ1$ и $DRQ2$.
plotPolygonDistribution(DRQ) строит многоугольник распределения дискретной случайной величины $DRQ$.
plotDistributionFunction(DRQ) строит функцию распределения дискретной случайной величины $DRQ$.
simplifyQU(DRQ) упрощает дискретную случайную величину $DRQ$.
Выборка задается как матрица из одной строки. Например, $[1, 7, 10, 15]$.
sampleMean(S) вычисляет выборочное среднее выборки $S$.
sampleDispersion(S) вычисляет выборочную дисперсию выборки $S$.
covarianceCoefficient(S1, S2) вычисляет коэффициент ковариации для 2 выборoк $S1$ и $S2$.
correlationCoefficient(S1, S2) вычисляет коэффициент корреляции для 2 выборoк $S1$ и $S2$.