Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Дисперсия и среднее квадратичное отклонение случайной величины и ее свойства.

Читайте также:
  1. XI. ПРИСПОСОБЛЕНИЕ И ДРУГИЕ ЭЛЕМЕНТЫ, СВОЙСТВА. СПОСОБНОСТИ И ДАРОВАНИЯ АРТИСТА
  2. Абсолютные и относительные статистические величины
  3. Алгоритм определения средней величины, среднеквадратического отклонения и ошибки средней величины
  4. Алыпты дисперсия
  5. Аномальды дисперсия.
  6. Величины токов внезапного трехфазного короткого замыкания
  7. Вертикальные и горизонтальные углы и угловые величины

ДисперсиейD(x) С.В.Х. наз-ся математическое ожидание квадрата ее отклонение от математического ожидания D(x)=M[(x-

Если С.В. дискретная с конечным числом значений,то

D(x)= ,где а= М(х)

Если С.В.Х дискретная с бесконечно счетным, множеством значений, тогда дисперсия D(x)= ,a=M(x),если ряд в правой части сходится

Среднимквадратическим отклонением (х) С.В.Х. наз-ся число

Замечание:Мат.ожидание М(х) характеризует среднее значение С.В.

Дисперсия D(x)характеризует квадратичное отклонение С.В. от среднего значения:

Св-ваD(x): 1)D(c)=0: 2)D(k*x)= *D(x)

Док-во:D(k*x)=M =

M =

3)дисперсия D(x+-y)=D(x)+D(Y)

4)D(x)=M(x2)-(M(x))2

Док-во:D(x)=M(x-M(x))2)=M(x2-2x*M(x)+M2(x))=M(x2)-2M(x)*M(M(x))+M(M2(x))=M(x2)-2M(x)*M(x)+M2(x)=M(x2)-M2(x)

M(x) M2(X)-пост величины

 

 

15. Мат ожидание и дисперсия числа появления события в независимых опытах.

Пусть производится n независимых опытов, вер-ть появления соб в каждом из которых равна Р. Число появлений события в этих n опытах явл-ся случайной величиною Х распределённой по биномиальному закону. Число появления события в n опытах состоит изчисла появлений события в отдельных опытах, т.е.

 

где имеет закон распр-ния (принимает значение 1, если событие в данном опыте произошло, и значение 0, если событие в данном опыте не появилось).

   
Р 1-р р

 

Поэтому

или

т.е. среднее число появлений события в n независимых опытах равно произведению числа опытов на вер-ть появления события в одном опыте.

Производится n независимых испытаний и вер-ть появления события в каждом испытании равна р. Выразим, как и прежде, число появления события Х через число появления события в отдельных опытах

Так как опыты независимы, то и связанные с опытами случайные величины независимы. А в силу независимости имеем

   
Р 1-р р

 

 

Но каждая из случайных величин имеет закон распр-ния и , поэтому по опр дисперсии

,

где q=1-p

В итоге имеем ,

Среднее квадратическое отклонение числа появления событий в n независимых опытах равно .

 

13. Мат ожидание случайной величины и его св-ва.

Мат ожиданием(средним значением)называют сумму следущего ряда,если он сходится М(х)=

Св-ва М(х):1)М(с)=с:2)М(к*х)=к*М(х),к-постоянная величина,К=const

Док-во:М(К*Х)=

3)Математическое ожидание

M(x+-y)=M(x)+-M(y)

M(x*y)=M(x)*M(y)

M[x-M(x)]=0

 


Дата добавления: 2015-10-23; просмотров: 136 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Осн типы событий.Алгебра событий. | Геометрическая вер-ть | Осн распр-ния статистич критериев. Стандартное норм распр-ние. Распр-ние Распр-ние Стьюдента. Распр-ние Фишера-Снедекора. | Закон больших чисел и его след-вие. Нер-ство Чебышева. | Г) Конституцією УРСР 1978 р. |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Повторн независим испытания.Ф-ла Бернулли.| Закон равномерного распр-ния.Хар-ки равн распр-ния

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)