Практическое занятие №7. Дискретные случайные величины. Числовые характеристики
1. Цель работы
Цель работы – усвоить понятие дискретной случайной величины, законы ее распределения, характеристики. Научиться находить вероятность дискретной случайной величины. Выработать навыки вычисления основных характеристик дискретной случайной величины.
2. Теоретический материал для практического занятия №7
2.1. Дискретная случайная величина. Случайные величины, законы их распределения
Случайной называют величину, которая в результате испытания примет одно возможное значение, заранее неизвестное и зависимое от случайных причин, которые заранее не могут быть учтены.
Выпадение некоторого значения случайной величины Х - есть случайное событие: Х = хi . Среди случайных величин выделяют дискретные и непрерывные случайные величины.
Дискретной случайной величиной называют случайную величину, которая в результате испытания принимает различные значения, которые можно записать в виде конечной или бесконечной последовательности. Число возможных значений дискретной случайной величины может быть конечным и бесконечным.
Примеры: число очков, выпавших при бросании игральной кости; число шаров, которые можно достать из урны и т. д.
2.2. Закон распределения распределения дискретной случайной величины
Дискретной называют случайную величину, которая может принимать отдельные, изолированные значения с определенными вероятностями.
Закон распределения распределения дискретной случайной величины называют соответствие между возможными значениями и их вероятностями. Его можно задать: 1)таблично – рядом распределения, 2) графически, 3) в виде формулы.
Рядом распределения называется совокупность всех возможных значений хi и соответствующих им вероятностей рi = Р ( Х = хi ), он может быть задан в виде таблицы:
|
хi |
х1 |
х2 |
. . . |
хn |
|
рi |
р1 |
р2 |
. . . |
рn |
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
∑ |
|
При этом вероятности рi удовлетворяют условию i=1 |
рi = 1 . |
||||
где число возможных значений n может быть конечным или бесконечным.
Графическое изображение ряда распределения называется многоугольником распределения. Для его построения возможные значения случайной величины (хi) откладываются по оси абсцисс, а вероятности рi – по оси ординат; точки Аi c координатами (хi, рi) соединяются ломаными линиями.
Функцией распределения случайной величины Х называется функция F(х), значение которой в точке х равно вероятности того, что случайная величина Х будет меньше этого значения х, то есть
F(х) = Р (Х< х).
Функция F(х) для дискретной случайной величины вычисляется по формуле
32
∑ |
(20) |
F(х)= xi <x |
рi, |
где суммирование ведется по всем значениям i, для которых хi < х.
2.3.Характеристики дискретной случайной величины
1)Математическим ожиданием М (Х) дискретной случайной величины Х называется сумма произведений всех возможных значений величины Х на соответствующие вероятности:
М(Х) = x1· p1 + x2· p2 + … + xn· pn. |
(21) |
Рассмотрим свойства математического ожидания:
1.Математическое ожидание имеет ту же размерность, что и сама случайная величина.
2.Математическое ожидание может быть как положительным, так и отрицательным числом.
3.Математическое ожидание постоянной величины С равно этой постоянной, т.е.
М(С) = С.
4. Математическое ожидание суммы нескольких случайных величин равно сумме математических ожиданий этих величин, т.е.
М(X + Y + . . . + W) = М(X) + М(Y) + . . . + М(W).
5. Математическое ожидание произведения двух или нескольких взаимно независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий этих величин, т.е.
М(XY) = M(X) M(Y).
6. Математическое ожидание произведения случайной величины на постоянную С равно произведению математического ожидания случайной величины:
М(СХ) = С М(Х). |
|
2) Дисперсией D (X) дискретной случайной величины Х называется математическое |
|
ожидание квадрата отклонения случайной величины Х от ее математического ожидания: |
|
D(X) = M [(X - M(X))2] или D(X) = M (X2) - M2(X). |
(22) |
3) Средним квадратическим отклонением σ (Х) случайной величины Х называется корень квадратный из ее дисперсии:
(23)
Дисперсия имеет размерность, равную квадрату размерности случайной величины. Свойства дисперсии:
1. Дисперсия постоянной величины всегда равна нулю: D(С) = 0.
2. Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, предварительно возведя его в квадрат:
D(СX) = С2 D(X).
3. Дисперсия алгебраической суммы двух независимых случайных величин равна сумме их дисперсией:
D(X +Y) = D(X) + D(Y).
Положительный корень из дисперсии называется среднеквадратичным отклонением и обозначается σ = +
D(X ).
Случайная величина называется центрированной, если M (X ) = 0 .
33