
- •9. Редкие события. Формула Пуассона. Локальная теорема Муавра-Лапласа, условия ее применимости. Свойства функции f(X).
- •10. Интегральная теорема Муавра-Лапласа и условия ее применимости. Функция Лапласа f(X) и ее свойства. Следствия из интегральной теоремы Муавра-Лапласа.
- •11. Понятие случайной величины и закона ее распределения. Понятие независимости случайных величин. Действия над случайными величинами.
- •12. Функция распределения случайной величины. Построение функции распределения и ее свойства.
- •15. Математическое ожидание дискретной случайной величины и его свойства. Дисперсия дискретной случайной величины и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение.
- •16. Числовые характеристики дискретной случайной величины: начальные и центральные моменты k-го порядка случайной величины х, коэффициенты асимметрии и эксцесса, медиана, мода.
- •17. Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины.
15. Математическое ожидание дискретной случайной величины и его свойства. Дисперсия дискретной случайной величины и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение.
Математическим ожиданием или средним значением, М(Х) ДСВ Х называется сумма произведений всех ее возможных значений на соответствующие вероятности :
Математическое ожидание также называют центром распределения СВ.
Свойства математического ожидания.
1.
.
2.
.
3.
.
4.
для независимых СВ.
5.
.
6.
.
Насколько значения СВ отклоняются от своего математического ожидание?
Дисперсией D(X) СВ Х называется математическое ожидание квадрата ее отклонения от математического ожидания:
или
,
где
.
Если
СВ
Х дискретная,
то
.
Свойства дисперсии СВ.
1.
.
2.
.
3.
или
, где
а=М(Х).
4.
.
5.
.
Средним квадратическим отклонением σx СВ Х называется арифметическое значение корня квадратного из ее дисперсии:
.
16. Числовые характеристики дискретной случайной величины: начальные и центральные моменты k-го порядка случайной величины х, коэффициенты асимметрии и эксцесса, медиана, мода.
Начальным моментом k-го порядка СВ Х называется математическое ожидание k-й степени этой величины:
Центральным моментом k-го порядка СВ Х называется математическое ожидание k-й степени отклонения СВ от ее математического ожидания:
или
.Заметим, что: при k =
1 –
,
при k=2
–
.
выражаются через
по следующей формуле:
В частности,
,
,
,
.
Таким образом,
М(Х)=
– характеризует среднее значение
(положение) X;
D(Х)=2 – характеризует степень рассеяния X относительно М(Х).
Величина 3 служит для характеристики асимметрии (скошенности) распределения CВ.
Коэффициентом
асимметрии СВ называется величина:
.
Если распределение симметрично относительно М(Х) –А=0.
Если А<0 – левосторонняя (отрицательная) асимметрия.
Если А>0 – правосторонняя (положительная) асимметрия.
Величина 4 служит для характеристики крутости (островершинности или плосковершинности) распределения.
Эксцессом СВ называется величина
Кривые, более островершинные, чем нормальная кривая, обладают положительным эксцессом, более плосковершинные — отрицательным эксцессом.
Модой Мо(Х) СВ Х называется ее наиболее вероятное значение.
Медианой Ме(Х) НСВ Х называется такое ее значение, для которого выполняется равенство:
,
Замечание. Для симметричного модального распределения медиана совпадает с математическим ожиданием и модой.
17. Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины.
Математическим
ожиданием НСВ Х называется выражение
вида:
Формула для
вычисления дисперсии имеет вид:
Среднее квадратическое отклонение .
Если все
возможные значения СВ заключены в
интервале [a,b], то
и
и несобственный интеграл
Все свойства
и
для ДСВ справедливы и для НСВ.
В частности,
или
.