
- •1.Элементы комбинаторики
- •2.Алгебра событий
- •3.Классическое определение вероятности
- •4.Геометрическая вероятность
- •5. Теоремы сложения
- •6.Теоремы умножения
- •7. Формула полной вероятности
- •8. Формула Байеса
- •9. Схема независимых испытаний.
- •10. Наивероятнейшее число появления событий
- •11. Локальная теорема Муавра-Лапласа
- •12. Интегральная теорема Муавра-Лапласа
- •Формула Пуассона.
- •14. Закон распределения случайной величины
- •15. Функция распределения
- •16. Плотность распределения
- •17. Математическое ожидание
- •18. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение
- •19. Начальные и центральные моменты
- •20. Равномерное распределение
- •21. Нормальное распределение
- •22. Биномиальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •24. Показательное распределение
- •Закон больших чисел
- •25. Лемма Маркова
- •26. Неравенство Чебышева
- •27. Теорема Чебышева
- •28. Основные понятия математической статистики
- •29. Вариационные ряды
- •30. Графическое изображение вариационного ряда.
- •31. Эмпирическая функция распределения
- •32. Средние величины
- •33. Медиана и мода
- •34. Показатели вариации
- •35. Эмпирические центральные и начальные моменты
- •36. Эмпирические асимметрия и эксцесс
- •37. Метод условных вариантов для расчёта основных
- •38. Статистическое оценивание параметров
- •39. Основные свойства оценок
- •40. Оценка математического ожидания и дисперсии
- •41. Метод максимального правдоподобия
- •42. Метод наименьших квадратов
- •43. Распределение средней арифметической
- •44. Распределение дисперсии в выборках
- •45. Понятие доверительного интервала.
- •46. Доверительный интервал для математического
- •47. Доверительный интервал для
- •48. Доверительный интервал для дисперсии
- •49. Понятие статистической гипотезы
- •50.Ошибки, допускаемые при проверке статистических гипотез
- •51. Проверка гипотезы о равенстве математических
- •52. Сравнение выборочных средних при неизвестной
- •53.Сравнение выборочных дисперсий
- •54. Проверка гипотез о законе распределения
- •55. Выборочный коэффициент корреляции и его свойства
- •56. Метод вычисления выборочного коэффициента
- •57. Проверка гипотезы о значимости
- •58. Эмпирическая и теоретическая
- •59. Значимость коэффициентов регрессии
- •60. Корреляционное отношение
18. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение
Дисперсией
случайной
величины Х
называют математическое ожидание
квадрата отклонения случайной величины
от её математического ожидания
.
Дисперсия характеризует меру рассеяния случайной величины вокруг математического ожидания. Недостатком дисперсии является то, что она имеет размерность квадрата случайной величины и её неудобно использовать для характеристики разброса.
Этих
недостатков лишено среднее
квадратическое отклонение
случайной величины, которое представляет
собой квадратный корень из дисперсии
.
Основные свойства дисперсии.
Дисперсия постоянной величины равна нулю,
.
Доказательство:
.
Постоянный множитель случайной величины можно выносить за знак дисперсии, предварительно возведя его в квадрат
.
Доказательство.
По свойствам математического ожидания
Дисперсия суммы двух независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих величин
.
Доказательство.
Используя определение дисперсии и
свойство математического ожидания
,
дисперсию случайной величины
можно выразить следующим образом:
.
Представим выражение в скобках в виде
двучлена и запишем квадрат его суммы.
Используя свойства математического
ожидания суммы и произведения двух
независимых случайных величин, получаем
.
Дисперсия разности двух независимых случайных величин равна сумме их дисперсий,
.
Доказательство.
На основании свойства 3 можно записать
.
Дисперсия случайной величины Х, равна разности между математическим ожиданием квадрата случайной величины Х и квадратом её математического ожидания,
.
Доказательство.
Используя определение дисперсии и
свойства математического ожидания,
имеем
.
Пример 23. Найти дисперсию для распределения непрерывной случайной величины, заданной в примере 21.
Решение.
В примере 21 было найдено математическое
ожидание
.
Для нахождения дисперсии используем
её 5 свойство. Вычислим
.
Тогда дисперсия равна
.
xi |
0 |
1 |
2 |
3 |
pi |
0,1 |
0,3 |
0,4 |
0,2 |
Решение.
Математическое ожидание для этого
распределения найдено в примере 22, и
оно равно
.
Для нахождения дисперсии вычислим
.
Тогда дисперсия равна
.
Среднее квадратическое отклонение
найдём по формуле
.
Пример
25. Дискретная случайная величина Х
имеет только два возможных значения:
х1
и х2,
причём х1<х2.
Вероятность того, что Х
примет значение х1,
равна 0,5. Найти закон распределения Х,
зная математическое ожидание
и
.
Решение:
По условию нормировки имеем
,
отсюда
.
Так как
,
то
или
.
По пятому свойству дисперсии
,
тогда
,
или
.
Подставив в полученное уравнение
,
получим
или
.
Решая полученное квадратное уравнение,
находим
и
и, По условию задачи
,
следовательно:
х1=3
xi |
3 |
5 |
pi |
0,5 |
0,5 |
