|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Генеральная совокупность и ее числовые характеристики
Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется сумма произведений всех ее значений на соответствующие вероятности, то есть:
Пример 1.3 Дано распределение
Найти математическое ожидание Е(х). Решение. Пример 1.4. Случайная величина принимает число очков при бросании одной игральной кости. Найти математическое ожидание Е(х).
Решение.
Математическое ожидание функций дискретных случайных величин. Пусть g(х) есть некоторая функция от х. Математическое ожидание функции g(х) вычисляется по формуле Практический расчет математического ожидания функции от х можно оформить в виде таблице 1.2: Таблица 1.2
Математическое ожидание непрерывной случайной величины определяется выражением:
где интегрирование осуществляется на всем интервале, в котором определяется ƒ (х) Если g(х) - функция случайной величины x, то математическое ожидание функции g(х):
где интегрирование проводится на всем интервале, в котором определена ƒ (х). Математическое ожидание случайной величины - это среднее ее значение по генеральной совокупности, обозначается
Геометрически: математическое ожидание случайной величины – это центр ее распределения. Пример 1.5. Случайная величина х задана плотностью распределения ƒ (х) =2х, в интервале (0; 1), вне этого ƒ (х) =0. Найти математическое ожидание х. Решение:
Свойства математического ожидания: Расчет математического ожидания проводится на основании свойств, которые одинаково применимы для дискретных случайных величин и непрерывных случайных величин. Пусть a, b – константы; х, у - случайные величины. Свойство 1. Cвойство 2. Cвойство 3. Cвойство 4. Cвойство 5. Cвойство 6. Случайные величины х, у называются независимыми, если Если случайные величины х и у независимы то: Свойство 7. Математическое ожидание биномиального распределения равно произведению числа испытаний на вероятность появления события в одном испытании: Пример 1.6 Найти математическое ожидание случайной величины z если известны математические ожидания величин x и y, и если: а) Решение: а) Используя, 2 и 3 свойства математического ожидания имеем:
б) Пусть х – случайная величина, Е(x) ее математическое ожидание. Отклонением называется разность между случайной величиной х и ее математическим ожиданием Е(x), т.е х - E(x). Теоретической (генеральной) дисперсией случайной величины х называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины х от математического ожидания Обозначения теоретической дисперсией: По определению Если ясно, о какой переменной идет речь, то нижний индекс в Из определения дисперсии получается другая более удобная формула вычисления:
Для дискретной случайной величины:
Для непрерывной случайной величины:
Дисперсия является мерой рассеяния случайной величины относительно средней (центра). Размерность дисперсии не совпадает с размерностью случайной величины. Стандартным или средним квадратическим отклонением случайной величины х называется величина: Стандартное отклонение показывает, насколько в среднем отклоняется случайная величина в совокупности относительно центра (средней). Положительное значение стандартного отклонения говорит о наличии прямой статистической связи, а отрицательное значение об обратной статистической связи между случайной величиной и средней (центром). Пусть х1, х2, …, хn - случайные величины
Пример 1.7 Вычислить дисперсию и стандартное отклонение для дискретной случайной величины, заданной распределением:
Решение: Математическое ожидание: Дисперсия:
Стандартное отклонение Свойства дисперсии: 1) Дисперсия постоянной равна нулю, т.е 2) При умножении случайных величин на константу ее дисперсия умножается на квадрат этой константы, т.е 3) Дисперсия суммы независимых случайных величин равна сумме дисперсий слагаемых, т.е 4) Дисперсия разности двух независимых случайных величин равна сумме их дисперсий, т.е 5) 6) Дисперсия (биномиального распределения) появления события А в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события постоянно и равно р, т.е где n -число независимых испытаний; p - вероятность появлений события в одном испытании; q=1-р вероятность непоявления события в одном испытании. Заметим, что математическое ожидание: Запись Пример 1.8 Известны дисперсии двух независимых случайных величин
Решение. а) б) Нормальное распределение случайной величины x характеризуется лишь двумя параметрами: средним значением График плотности нормального распределения
Рисунок 1.5 Максимум этой функции находится в точке Вероятность того, что отклонение нормальной случайной величины от среднего Где Нормальное распределение, для которого Используя свойства, можно установить, что, если Для стандартного нормального распределения |
Последнее изменение этой страницы: 2017-03-17; Просмотров: 101; Нарушение авторского права страницы