закон распределения случайной величины

[Sverest]

Если у меня коэффициент вариации 1,003 то есть в интервале $[0.6;1.3]$ (соответствует экспоненциальному) и выборочное среднее равно выборочному среднему квадратическому отклонению это достаточно для того чтоб предполжить что закон распределения - показательный или надо еще что то проверить?

[ИСН]

Если у зверя четыре ноги, острые когти, и два уха - то это, несомненно, кошка.
(Предположить-то всё можно...)

[Sverest]

Так что надо еще проверить чтоб убедиться в том что закон показательный?

[Хорхе]

Например, проверить, что члены выборки неотрицательны. Но вообще "убедиться" -- это неподходящее слово. Скорее, "поверить".

[gris]

А каким может быть коэффициент вариации, если среднее равно среднему квадратическому отклонению?
Вопрос стоит как: для какого известного распределения матожидание всегда равно СКО?
Либо так: для некоторой выборки среднее оказалось численно равно СКО? Каким может быть распределение?

[Sverest]

Хорхе в сообщении #498521 писал(а):

Например, проверить, что члены выборки неотрицательны. Но вообще "убедиться" -- это неподходящее слово. Скорее, "поверить".

члены выборки неотрицательны,
при показательном законе распределения при $x\geq0$ функция распределения имеет вид:
$F(x)=1-e^{-\lambda x}$

Функцию распределения так и записывать? Или надо лямбду заменить на что-то?

Цитата:

Вопрос стоит как: для какого известного распределения матожидание всегда равно СКО?
Либо так: для некоторой выборки среднее оказалось численно равно СКО? Каким может быть распределение?

Вопрос- часть вопроса по нахождению закона распределения случайной величины

[Александрович]

Возможны смещённые трёхпараметрические гамма или Вейбулла-Гнеденко либо ограниченное нормальное распределения.

[Sverest]

так как дисперсия показательной функции равна $\frac{1}{\lambda^2}$ тогда
$\lambda=\sqrt{\frac{1}{D}}=\sqrt{\frac{1}{41.94}}=0.1544$

Значит функция распределения имеет вид $F(x)=1-e^{-0.15 x}$

[--mS--]

Я чего-то не понимаю, или Вы действительно из равенства математического ожидания корню из дисперсии делаете вывод о распределении?

[vvsss]

Строите функцию распределения и пользуетесь или критерием интегральным или метрикой Колмогорова (максимальное отклонение) и определяете вероятность того, что Ваша функция соответствует искомой. Смотрите книги по проверке статистических гипотез.