Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?
Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже.
Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал.
Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее. ✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать». Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами! Моменты. Дисперсия. Среднее квадратическое отклонение
В теории вероятностей для характеристики основных свойств распределения часто применяют моменты. Начальным моментом k‑ гопорядка случайной величины Х называют математическое ожидание k ‑ й степени этой случайной величины
Для дискретной случайной величины начальные моменты k- го порядка вычисляют по формуле
для непрерывной величины — по формуле
При имеем , т.е. приходим к основной характеристике положения: математическому ожиданию случайной величины Х. Центральным моментомпорядка k случайной величины Х называют математическое ожидание k ‑ й степени соответствующей центрированной случайной величины
Центральные моменты дискретной случайной величины вычисляют по формуле
для непрерывной величины — по формуле
Особое значение имеет центральный момент второго порядка, называемый дисперсией. Применяют обозначения: и .
Дисперсия характеризует степень разброса значений случайной величины относительно математического ожидания (центра распределения). Свойства дисперсии: а) ; б) ; в) , если — независимые случайные величины. Дисперсия имеет размерность квадрата случайной величины. Для наглядной характеристики рассеивания удобнее пользоваться средним квадратическим отклонением (СКО, положительной величиной корня квадратного из дисперсии):
Задача 2.4. Случайная величина Х задана рядом распределения:
Найти её основные параметры: , , . Решение: применяя формулы, и, имеем ; Дисперсию можно найти и по формуле связи центральных и начальных моментов:
; ; . Находим СКО: . Задача 2.5. Найти основные параметры непрерывной случайной величины Х, закон распределения которой задан в условии задачи 2.3. Решение: находим . ; . ; , тогда .
|