Дисперсія та стандартне відхилення випадкової величини. Асиметрія і ексцес.
Дисперсією випадкової величини називається математичне сподівання квадрата відхилення випадкової величини від свого математичного сподівання.
Отже, для обчислення дисперсії дискретно розподіленої випадкової величини маємо формулу
, (ІІ.9)
а для обчислення дисперсії неперервно розподіленої випадкової величини, щільність розподілу якої дорівнює , — формулу
. (ІІ.10)
Величина називається середнім квадратичним (або стандартним) відхиленням випадкової величини Х.
Приклад 9. Знайти дисперсію та середнє квадратичне відхилення випадкових величин з прикладів 7 і 8.
Розв’язання: Використовуючи формулу (ІІ.9) та знайдене у прикладі 7 значення математичного сподівання, для дисперсії кількості очок, що випадають при киданні грального кубика, отримуємо
.
Для неперервно розподіленої випадкової величини з прикладу 8 маємо
. Виконавши команду Maple: int(3*(t-1/2)^2 /(t+1)^4,t=0..infinity);, отримаємо DX = 0,75, а .
Дисперсія випадкової величини має такі властивості.
Дисперсія сталої величини дорівнює 0.
Сталий множник можна виносити в квадраті за знак дисперсії
D(cX) = c2DX.
Дисперсія суми двох незалежних випадкових величин дорівнює сумі їх дисперсій.
Дисперсія випадкової величини дорівнює різниці математичного сподівання квадрата випадкової величини і квадрата її математичного сподівання
.
Дійсно, .
Випадкова величина називається нормованою випадковою величиною. Її математичне сподівання , а дисперсія .
Числа
(ІІ.11)
та
(ІІ.12)
називаються відповідно асиметрією та ексцесом випадкової величини Х.
Зауважимо, що математичне сподівання, дисперсія, середньоквадратичне відхилення, асиметрія, ексцес випадкової величини існують не завжди. Наприклад, для випадкової величини із щільністю жодна з цих величин не існує.
- Основи теорії ймовірностей і статистичні методи обробки даних у психологічних і педагогічних експериментах.– Львів: Видавничий центр лну імені Івана Франка, 2006. – 168 с.
- І. Основи теорії ймовірностей
- Формула повної ймовірності
- Формули Байєса
- Задачі до розділу і.
- Іі. Випадкова величина Поняття випадкової величини
- Функція розподілу випадкової величини
- Щільність розподілу неперервно розподіленої випадкової величини
- Характеристики розподілу випадкової величини
- Математичне сподівання випадкової величини
- Дисперсія та стандартне відхилення випадкової величини. Асиметрія і ексцес.
- Квантилі
- Деякі дискретні розподіли Розподіл Бернуллі
- Біномний розподіл
- Апроксимаційні формули Муавра-Лапласа Локальна теорема Муавра-Лапласа Якщо у схемі Бернулі величина , коли , то
- Функція розподілу двовимірної випадкової величини
- Умовні закони розподілу
- Коваріація і коефіцієнт кореляції
- Коваріаційна матриця і матриця парних кореляцій
- Граничні закони теорії ймовірностей Нерівність Чебишева
- Теорема Чебишева
- Закон Бернуллі
- Теорема Ляпунова
- Задачі до розділу іі.
- Ііі. Елементи математичної статистики
- Генеральна сукупність і вибірка
- Дискретний варіаційний ряд
- Інтервальний варіаційний ряд
- Точкові та інтервальні оцінки
- Поняття про статистичну перевірку гіпотез
- Задачі до розділу ііі.
- Іv. Методи математичної обробки даних у психології Ознаки і змінні. Шкали вимірювання ознак
- Перевірка гіпотези про однорідність вибірки
- Перевірка гіпотези про узгодженість розподілів
- Критерій Пірсона
- Критерій Колмогорова
- Критерій Смирнова
- Перевірка гіпотези про рівність двох дисперсій
- Виявлення відмінностей у рівні досліджуваної ознаки Критерій Розенбаума
- Критерій Манна-Уітні
- К ритерій Стьюдента
- І. Вибірки взяті з однієї генеральної сукупності
- Іі. Вибірки взяті з різних генеральних сукупностей
- Перевірка наявності зсуву у значеннях досліджуваної ознаки
- Критерій знаків
- Критерій Вілкоксона
- Парний t-тест Стьюдента
- Перевірка впливу фактора на зміну рівня досліджуваної ознаки
- Критерій Краскела-Уоллеса
- Критерій тенденцій Джонкхієра
- Критерій Фрідмана
- К ритерій тенденцій Пейджа
- Однофакторний дисперсійний аналіз
- П еревірка наявності зв’язку між двома ознаками
- Зв'язок ознак, виміряних у номінативних шкалах
- Зв'язок ознак, виміряних у порядкових шкалах
- Зв'язок ознак, виміряних в інтервальних шкалах
- Задачі до розділу іv.
- Критичні значення розподілу
- Критичні значення розподілу Фішера-Снедекора
- Критичні значення критерію Розенбаума
- Критичні значення критерію Манна-Уітні
- Критичні значення критерію знаків
- Критичні значення критерію Вілкоксона
- Критичні значення критерію Краскела-Уоллеса
- Критичні значення критерію Джонкхієра
- Критичні значення критерію Фрідмана
- Критичні значення критерію Пейджа
- Критичні значення рангового коефіцієнта кореляції Спірмена
- Д о д а т о к 2: Елементи вищої математики Матриці, визначники, системи лінійних рівнянь Поняття матриці. Операції над матрицями.
- Визначник матриці. Обернена матриця
- Системи лінійних алгебричних рівнянь
- Вступ до математичного аналізу
- Числові послідовності та їх границі
- Границя функції в точці. Односторонні границі
- Неперервність функції
- Диференціальне числення функцій однієї змінної Похідна функції в точці
- Диференційовність функції
- Монотонність функції. Екстремуми
- Похідні вищих порядків
- Інтегральне числення функцій однієї змінної Первісна функції. Невизначений інтеграл
- В изначений інтеграл
- Невластиві інтеграли
- Частинні похідні функцій багатьох змінних
- Д о д а т о к 3: Деякі команди Maple 8.
- Алфавітний покажчик
- Основи теорії ймовірностей і статистичні методи аналізу даних у психологічних і педагогічних експериментах