
- •Случайные величины
- •Введение
- •1. Дискретные случайные величины
- •1.1. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •1.2. Биномиальное распределение
- •1.3. Распределение Пуассона
- •1.4. Математические операции над дискретными случайными величинами
- •1.5. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •Контрольное задание 1
- •Контрольное задание 2
- •2. Непрерывные случайные величины
- •2.1. Функция распределения случайной величины
- •2.2. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •2.3. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •2.4. Равномерное распределение
- •2.5. Показательное распределение
- •Простейший поток событий
- •2.6. Нормальное распределение
- •Контрольное задание 3
- •Контрольное задание 4
- •Литература
- •Содержание
- •Случайные величины
- •603950, Н.Новгород, Ильинская, 65
1.5. Числовые характеристики дискретной случайной величины
Полную характеристику случайной величины X можно дать с помощью закона распределения и числовых характеристик, к которым относятся математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратическое отклонение.
Математическим ожиданием случайной величины X называется ее среднее значение.
Математическое ожидание определяет положение центра распределения и для дискретной случайной величины вычисляется по формуле:
(1)
Математическое ожидание обозначается буквой “a” и имеет размерность рассматриваемой случайной величины.
Математическое ожидание в некоторых случаях не может в достаточной степени охарактеризовать случайную величину, поскольку разброс ее значений относительно центра распределения бывает достаточно велик.
Для
оценки рассеивания
значений случайной величины от среднего
значения
используют дисперсию.
Дисперсией
случайной величины X
называется математическое ожидание
квадрата разности между случайной
величиной X
и ее математическим ожиданием
.
Дисперсия для дискретной случайной величины вычисляется по формуле:
.
(2)
Из
свойств дисперсии, приведенных ниже,
может быть получена другая формула для
вычисления
:
,
где
.
(3)
Дисперсия случайной величины имеет размерность квадрата этой случайной величины.
Средним квадратическим отклонением (или разбросом, или стандартным отклонением) называется величина, вычисляемая как корень квадратный из дисперсии:
.
(4)
Среднее квадратическое отклонение имеет размерность самой случайной величины.
Замечание 1. Если случайная величина X распределена по биномиальному закону с параметрами n и p, то для расчета математического ожидания и дисперсии можно применять следующие формулы:
,
.
(5)
Замечание 2. Если случайная величина X распределена по закону Пуассона, то:
.
(6)
Пример 5. У дежурного гостиницы в кармане 5 разных ключей от разных комнат. Вынув наугад ключ, он пробует открыть дверь ближайшей комнаты. Сколько раз в среднем ему придется пробовать открывать эту комнату, если проверенный ключ не кладется обратно в карман?
Решение. Рассмотрим случайную величину X – число попыток открыть дверь ближайшей комнаты, которая может принимать значения 1,2,3,4,5. Требуется найти . Составим сначала закон распределения случайной величины X. Введем события:
-
“дверь открыта с i
– ой попытки”,
;
- “дверь не открыта с i – ой попытки”, .
и - зависимые события, т.к. проверенный ключ не кладется обратно в карман.
По теореме умножения для зависимых событий, находим:
Проверка:
- верно.
Закон распределения случайной величины X имеет вид:
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
|
|
|
|
Находим математическое ожидание:
-
столько раз в среднем дежурному придется
открывать эту комнату.
Ответ: 3 раза.
Приведем свойства математического ожидания:
1. Математическое ожидание постоянной величины равно этой величине:
,
где
.
2. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания:
.
3. Математическое ожидание суммы случайных величин равно сумме математических ожиданий этих величин:
4. Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий этих величин:
.
5.
,
где
.
Приведем свойства дисперсии:
1. Дисперсия постоянной величины равна нулю:
,
где
.
2. Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возводя его в квадрат:
.
3. Дисперсия суммы (разности) независимых случайных величин равна сумме их дисперсий:
.
Пример 6. Дискретная случайная величина задана законом распределения:
|
-1 |
0 |
1 |
2 |
|
0,2 |
0,3 |
0,1 |
0,4 |
Найти
,
,
,
где
.
Решение. Вычисляем сначала числовые характеристики случайной величины X:
Пользуясь свойствами математического ожидания и дисперсии, находим числовые характеристики случайной величины Y:
Ответ:
Пример
7. Найти
значения случайной величины
и
(
),
заданной законом распределения, если
,
.
|
|
|
|
0,1 |
0,9 |
Решение.
По формуле (1) математическое ожидание
,
а по условию задачи
,
следовательно, получаем равенство
или
.
По
формуле (3) дисперсия равна
,
а по условию задачи
,
тогда получаем, что
,
,
.
Таким образом, получаем систему двух уравнений с двумя неизвестными:
Из
первого уравнения системы выражаем
переменную
и подставляем ее во второе уравнение:
Решая
квадратное уравнение, получаем, что
и
.
При
;
при
.
Итак, система имеет два решения (3;4) и
(4,8;3,8), но, так как,
,
то искомые значения случайной величины
,
.
Ответ: , .