Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Статистическое истолкование математического ожидания






    Пусть в некоторой лотерее имеется один выигрыш, размер которого случаен и равен или , или , …, или . Если лотерея проводится N раз, причем раз выпадает выигрыш , , то есть относительная частота выигрыша , а – средний выигрыш на одну лотерею. Если Х – случайная величина, равная размеру выигрыша в одной лотерее, то из устойчивости относительных частот следует, что . Поэтому средний выигрыш колеблется около математического ожидания:

    .

    Обозначим .

    Определение. Центральным моментом s-го порядка случайной величины X называется действительное число , определяемое по формуле:

    , если X – СВДТ;

    , если X – СВНТ.

    Замечание. Центральный момент существует, если ряд (соответственно интеграл) в правой части каждой из этих формул сходится абсолютно.

    Замечание. Иногда используются абсолютные центральные моменты s-го порядка случайной величины X:

    , если X – СВДТ;

    , если X – СВНТ;

    Определение. Центральный момент второго порядка называется дисперсией случайной величины Х.

    Дисперсия случайной величины X обозначается и выражается через ее закон распределения с помощью формулы:

    , если X – СВДТ;

    , если X – СВНТ.

    Определение. Действительное число называется средним квадратическим отклонением случайной величины Х (или иногда стандартным отклонением).

    Определение. Случайная величина X называется стандартизованной, если и .

    Пример 2.1.16. Закон распределения случайной величины X имеет вид:

    X –1      
    P 0, 1 0, 2 0, 3 0, 4

    Вычислить и .

    Решение. Найдем вначале математическое ожидание случайной величины X:

    .

    Вычислим дисперсию :

    .

    Тогда среднее квадратическое отклонение: .

    Ответ: , .

    Замечание. Можно доказать (Проделайте это самостоятельно!), что для дисперсии верно соотношение:

    .

    С помощью этой формулы вычисление дисперсии обычно (Но не всегда!) упрощается. Так в предыдущем примере при вычислении дисперсии можно было действовать так:

    .

    Дисперсия случайной величины Х является характеристикой рассеивания. Она характеризует разбросанность случайной величины Х около ее математического ожидания. Дисперсия имеет размерность квадрата случайной величины, что не всегда удобно. Поэтому очень часто используется среднее квадратическое отклонение, которое имеет размерность самой случайной величины.






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.