logo
Пособие по мат_инф

5.3. Непрерывная случайная величина

1) Математическое ожиданиеМ(Х) дискретной случайной величины Х это сумма произведений всех возможных значений величины Х на соответствующие вероятности:

М (Х) = x1· p1+ x2· p2+ … + xn· pn.

(5.4)

Cвойства математического ожидания:

  1. Математическое ожидание имеет ту же размерность, что и сама случайная величина.

  2. Математическое ожидание может быть как положительным, так и отрицательным числом.

  3. Математическое ожидание постоянной величины С равно этой постоянной. М (С) = С.

  4. Математическое ожидание суммы нескольких случайных величин равно сумме математических ожиданий этих величин.

M(X+Y+...+W)=M(X)+M(Y)+...+M(W).

  1. Математическое ожидание произведения двух или нескольких взаимно независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий этих величин. М(XY) = M(X) M(Y).

  2. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания: M(CX)=CM(X).

2) ДисперсияD(X) дискретной случайной величины Х – это математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины Х от ее математического ожидания:

D(X) = M [X – M(X)]2.

(5.5)

Формула (5.5) после возведения в степень и преобразований имеет вид:

D(X) = M (X2) – [M(X)]2.

(5.6)

Свойства дисперсии:

  1. Дисперсия имеет размерность, равную квадрату размерности случайной величины.

  2. Дисперсия постоянной величины всегда равна нулю: D (С) = 0.

  3. Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, предварительно возведя его в квадрат: D(СX)=С2D(X).

  4. Дисперсия алгебраической суммы двух независимых случайных величин равна сумме их дисперсией: D(X +Y)=D(X)+D(Y).

3) Среднее квадратическое отклонение(Х) дискретной случайной величины Х определяется формулой (5.2). Среднее квадратическое отклонение имеет ту же размерность, что и случайная величина.

Случайная величина называется центрированной, если математическое ожидание M(X)=0, и стандартизированной, если M(X)=0 и среднее квадратическое отклонение =1.

Рассмотрим на примере вычисление числовых характеристик дискретных случайных величин.

Пример 3.

Найти математическое ожидание М (Х), дисперсию D(Х) и среднее квадратическое отклонение (Х) дискретной случайной величины Х, заданной законом распределения в таблице 5.4.

Таблица 5.4

Х

-5

2

3

4

р

0,4

0,3

0,1

0,2

Решение.

Математическое ожидание Х вычисляется по формуле (5.4):

M(X)=-50,4+20,3+30,1+40,2=-0,3.

Дисперсия вычисляется по формуле (5.6): D(Х) = М(Х2) – [М(Х)]2.

Закон распределения квадрата Х2случайной величины задан в таблице 5.5.

Таблица 5.5

Х2

25

4

9

16

p

0,4

0,3

0,1

0,2

Математическое ожидание Х2:

М(Х2) = 250,4 + 40,3 + 90,1 + 160,2 = 15,3.

Искомая дисперсия:

D(Х) = М(Х2) – [М(Х)]2= 15,3 – (– 0,3)2 = 15,21.

Тогда среднее квадратическое отклонение будет:

Yandex.RTB R-A-252273-3
Yandex.RTB R-A-252273-4