Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Свойства математического ожидания




1. Если случайная величина x принимает одно и то же значение при всех исходах случайного эксперимента, то её математическое ожидание равно ей самой.

2. Константу можно выносить за знак математического ожидания:

М [ k x] = kM [x].

 

3. Математическое ожидание суммы (разности) любых случайных величин равно сумме (разности) их математических ожиданий:

М [h + x] = M [h] + M [x].

 

4. Для любой случайной величины справедливо равенство:

М [x – M [x]] = 0.

 

5. Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий:

М [h×x] = M [h] × M [x].

 

Дисперсия дискретной случайной величины

 

Зная характеристику среднего поведения случайной величины – математическое ожидание, хорошо было бы оценить, насколько случайная величина отклоняется от среднего, насколько велик ее разброс. С этой целью вводится понятие дисперсии.

Дисперсия случайной величины — это математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от её математического ожидания:

D [x] = D x= M [(x – )2].

Используя определение дисперсии, для дискретной случайной величины формулу вычисления дисперсии можно представить в таком виде:

Можно вывести ещё одну формулу для вычисления дисперсии:

.

Таким образом, дисперсия случайной величины равна разности математического ожидания квадрата случайной величины и квадрата её математического ожидания.

Дисперсия характеризует степень рассеяния значений случайной величины относительно её математического ожидания.

Если все значения случайной величины тесно сконцентрированы около её математического ожидания и большие отклонения от математического ожидания маловероятны, то такая случайная величина имеет малую дисперсию. Если значения случайной величины рассеяны и велика вероятность больших отклонений от математического ожидания, то такая случайная величина имеет большую дисперсию.

Если x=const (т.е. x не случайна), то D [x]=0.

Чтобы привести характеристику разброса к единицам измерения x, нужно извлечь из нее квадратный корень. Полученное неотрицательное число называется среднеквадратичным или стандартным отклонением случайной величины

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-02-12; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 1709 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Что разум человека может постигнуть и во что он может поверить, того он способен достичь © Наполеон Хилл
==> читать все изречения...

2473 - | 2286 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.009 с.