![]() | ![]() |
![]() |
1.
2.
X | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
CX | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
3. Для независимых СВ ,
математическое ожидание
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() | … | ![]() | ||
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() | … | ![]() |
4. Аналогично можно доказать, что (независимость не нужна)
5. (следует из свойств 2,4)
6. Отклонением называется разность между СВ и ее математическим ожиданием: .
.
Пример 2.7. Найти , где
- число появлений события в
испытаниях, протекающих в одинаковых условиях.
Решение:
, где
-число появления события в одном i-ом испытании.
;
.
Дисперсия
В качестве характеристики рассеяния нельзя использовать отклонение, т.к. его математическое ожидание равно нулю. Из двух вариантов (и) выбора модуля отклонения и квадрата отклонения
предпочтительней выбрать последний вариант.
Дисперсией СВ называется математическое ожидание квадрата отклонения данной СВ от ее математического ожидания.
Пример 2.8. Найти дисперсию СВ, заданной таблицей
![]() | |||
![]() | 0,2 | 0,2 | 0,6 |
Решение:
Составим ряд распределения для СВ Х2.
![]() | |||
![]() | 0,2 | 0,2 | 0,6 |
,
.
Свойства дисперсии
-
.
-
/
.
Если , разброс СВ cX больше.
Если , разброс СВ cX меньше.
3. Для независимых и
.
-
(с- постоянная).
-
.
Пример 2.9. Вычислить , если
– число появления события в
испытаниях.
Решение:
Найдем сначала для одного испытания
![]() | ||
![]() | 1-р | р |
;
;
Для испытаний
;
(
- независимые)
Недостаток : ее размерность равна квадрату размерности СВ и ее математического ожидания. Поэтому вводят еще одну характеристику рассеяния.
Среднеквадратическое отклонение
,
Свойство : для взаимно независимых СВ
Другие числовые характеристики смотри ниже.
Непрерывные CB
Пусть CВ Х может принимать любое значение на отрезке . Такие CВ могут иметь либо непрерывную либо разрывную функцию распределения вероятностей
. В дальнейшем под непрерывнойCВ будем понимать такую непрерывную CВ, которая имеет непрерывную функцию распределения.
Для непрерывных CВ функция распределения вероятностей обладает такими же свойствами, что и для дискретных. Кроме того, она обладает дополнительными свойством: вероятность того, что примет одно определенное значение равна нулю
.
Доказательство:
.
Следует обратить внимание на то, что
· если событие А невозможно, то ;
· если ,то из этого не следует, что событие А невозможное.
Плотность распределения вероятности непрерывной CВ (Дифференциальная функция распределения)
Плотностью распределения вероятности непрерывной CВ называют первую производную функции распределения вероятностей
.
Из этого определения следует, что является одной из первообразных
.
Свойства :
1. Т.к. неубывающая функция, то
.