1.8.Числовые характеристики случайных величин
Закон распределения полностью характеризует случайную величину. Однако часто закон распределения неизвестен и приходится пользоваться, так называемыми, числовыми характеристиками случайной величины. К ним относятся:
1.математическое ожидание M;
2.дисперсия D;
3.среднее квадратичное отклонение.
Математическое ожидание дискретной случайной величины X – это сумма произведений всех ее возможных значений на их вероятности.
Математическое ожидание непрерывной случайной величины X, возможные значения которой принадлежат отрезку [a,b] – это определенный интеграл
Математическое ожидание случайной величины (как дискретной, так и непрерывной) есть неслучайная (постоянная) величина. Она характеризует среднее значение случайной величины.
Свойства математического ожидания:
1.M(C)=C – математическое ожидание константы равно самой константе
2.
3.
4.M(X+Y)=M(X)+M(Y)
Дисперсия и среднее квадратичное отклонение – это числовые характеристики случайной величины, которые позволяют оценить, как рассеяны возможные значения случайной величины вокруг ее математического ожидания.
Отклонением называют разность между значением случайной величины и ее математическим ожиданием, т. е.
Пусть закон распределения дискретной случайной величины известен:
Так как одни возможные отклонения положительны, а другие отрицательны, то математическое ожидание отклонения обладает важным свойством:
M(X – M(X))=0, т.е. математическое ожидание отклонения всегда равно нулю.
Поэтому для оценки рассеяния случайной величины вокруг ее математического ожидания вычисляют квадрат отклонения случайной величины.
Дисперсией (рассеянием) случайной величины (как дискретной, так и непрерывной) называют математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.
Для дискретной случайной величины: D(X) = M(х – M(X))2
Для вычисления дисперсии часто бывает удобно пользоваться следующей формулой: D(X)=M(X2)–(M(X))2, т. е. дисперсия равна разности между математическим ожиданием квадрата случайной величины и квадратом ее математического ожидания.
Для непрерывной случайной величины:
В последнем выражении все возможные значения случайной величины принадлежат отрезку (a, b).
Дисперсия случайной величины (как дискретной, так и случайной) есть неслучайная величина (постоянная величина).
Свойства дисперсии:
1. D (C) = 0
2. D (CX) = С2 D (X)
3. D (X+Y) = D (X) + D (Y),
4. D (C+X) = D (X),
5. D (X-Y) = D (X) – D (Y).
Если равномерно распределенная случайная величина задана в интервале [a,b], то ее математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратичное отклонение равны:
- Методические указания
- Для решения контрольной и самостоятельной работы
- По разделу математики
- «Элементы теории вероятностей и математической статистики»
- I. Элементы теории вероятностей
- 1.1. Случайные величины. Вероятность случайного события
- 1.2.Теоремы сложения, умножения вероятностей
- 1.3 .Формула полной вероятности. Формула Бейеса
- Формула Бейеса. (формула гипотез)
- 1.4. Закон распределения дискретной случайной величины
- Формула Пуассона
- Локальная формула Муавра-Лапласа
- Интегральная форма Лапласа
- 1.5. Интегральная функция распределения
- 1.6. Дифференциальная функция распределения
- 1.7. Равномерное распределение непрерывной случайной величины
- 1.8.Числовые характеристики случайных величин
- 1.7. Нормальный закон распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- 2.Элементы математической статистики
- I. Выборки и их характеристики
- 1.1. Выборочный метод и способы составления выборок
- 1.2. Статистическое распределение и его геометрическое изображение
- Алгоритм составления дискретного статистического распределения:
- Гистограмма и полигон плотности относительных частот
- 1.3. Числовые характеристики вариационного ряда
- 1.4.Статистические оценки параметров распределения. Доверительные интервалы
- 1.5. Статистическая проверка статистических гипотез
- II Элементы корреляционного анализа
- 2.1. Статистическая зависимость случайных величин. Уравнения регрессии.
- 2.2. Корреляционная зависимость. Коэффициент корреляции.
- 1) Метод квадратов
- 2) Ранговый метод
- 2.3. Проверка гипотезы о значимости выборочного
- Разбор типовых задач Тема: Формула вероятности события
- Тема: формула полной вероятности
- Тема :случайная величина и ее числовые характеристики числовые характеристики дискретных случайных величин
- Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- Тема:Функции распеределения
- Тема: Элементы статистической обработки данных
- Тема :понятие о корреляционной зависимости
- Вопросы для самопроверки Основные понятия теории вероятностей. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- Повторные независимые испытания
- Случайная величина и ее числовые характеристики
- Основные сведения из математической статистики Вопросы для самопроверки
- Понятие о корреляционной зависимости Вопросы для самопроверки
- Статистические оценки параметров распределения
- Вопросы для самопроверки
- Задания для самостоятельной работы по теме «Элементы теории вероятностей и математической статистики »
- Задания для контрольной работы по теме «Элементы теории вероятностей и математической статистики»
- Контрольная работа «Статистическое оценивание данных»
- Вариант – 1
- Стандартные коэффициенты корреляции, которые считаются достоверными (по л.С. Каминскому)
- Литература