среднее квадратичное отклонение 5(0) случайной величины @:
5(0) = /Р(О).
Закон (функция) распределения — соотношение, устанавли-
вающее аналитическую связь между возможными значениями слу-
чайной величины 
@О 
и соответствующими вероятностями р(О).
Общее обязательное условие для всех функций распределения:
| ‚(О)го =1.
Здесь функция ф(О) носит название «плотности вероятности».
В качестве двух примеров законов (функций) распределения
приведем следующие:
1. Закон нормального распределения:
_ 
_Ю-М(О)Р} — 
щ
Ф(О) ЩБ(@)СХР{ 
282(9) 
’ 
<@< ’
2. Закон Лапласа (двойной экспоненциальный):
л 
_ |@ - Ме(д)
©) =оло) ®® { 
1О
Законы распределения могут быть дискретными и непрерыв-
ными, одно- и многомерными.
Например, для двухмерных распределений помимо парамет-
ров двух одномерных распределений появляется еще один пара-
метр (всего пять) — коэффициент корреляции, который пред-
ставляет собой меру зависимости двух случайных величин @О 
и О,.
При функциональной зависимости этих величин он равен едини-
це, а при их независимости — нулю. Коэффициент корреляции,
соответственно для подходов / и /Г,, определяется следующими
выражениями:
:'‚ — < ( < ео
р‹@„@ы›=1_—‚Ё-Ё|в‹@1>—в‹@2›|‚;
‚(О,,б») = —‚-Ъ—Ё[ш‹@дщ@›ъ.
Здесь использованы нормированные случайные величины
9(0) = [0- Ме(О)|/4(О) и (О) = [0 
- М(О)|/5(О). Они имеют со-
ответственно медиану или математическое ожидание, равные
282