10958

Числовые характеристики одномерной случайной величины

Лекция

Математика и математический анализ

Числовые характеристики одномерной случайной величины Математическим ожиданием или средним значением случайной величины называется постоянная константа обозначаемая символом и определяемая равенством: 8.1 ПРИМЕР 1: Известны законы распределения СВ и чи

Русский

2013-04-03

163.51 KB

28 чел.

Числовые характеристики одномерной случайной величины

Математическим ожиданием или средним значением случайной величины называется постоянная (константа), обозначаемая символом  () и определяемая равенством:

 (8.1)

ПРИМЕР 1:  Известны законы распределения СВ  и  числа очков, выбиваемых первым и вторым стрелками:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0.15

0.11

0.04

0.05

0.04

0.10

0.10

0.04

0.05

0.12

0.20

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0.01

0.03

0.05

0.09

0.11

0.24

0.21

0.10

0.10

0.04

0.02

Необходимо выяснить, какой из двух стрелков стреляет лучше.

РЕШЕНИЕ: Очевидно, что из двух стрелков лучше стреляет тот, кто в среднем выбивает большее число очков. Тогда по формуле (8.1) вычислим

Т.к. среднее число выбиваемых очков у двух стрелков одинаковое, то предпочтение нельзя отдать ни одному стрелку – они равносильны.

ПРИМЕР 2:  Непрерывная СВ  равномерно распределена на отрезке . Определим .

РЕШЕНИЕ: а) Прежде всего, определим плотность распределения. Из условия задачи известно:

Используем свойство:


Свойства математического ожидания

  1.  Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной:

      (8.2)

  1.  Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания:

    (8.3)

  1.  Математическое ожидание алгебраической суммы конечного числа случайных величин равно такой же сумме их математических ожиданий, т.е.

    (8.4)

  1.  Математическое ожидание произведения конечного числа независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий (покажем это свойство для двух СВ).

 (8.5)

  1.  Математическое ожидание отклонения случайной величины от ее математического ожидания равно нулю. Пусть математическое ожидание СВ Х равно а, тогда:

(8.6)

Математическое ожиданиеодна из характеристик положения СВ. С этой точки зрения математическое ожидание СВ – есть некоторое число, являющееся как бы ее "представителем" и заменяющее СВ при грубых (ориентировочных) расчетах.

ПРИМЕР 1:  Найти математическое ожидание случайной величины  если известно, что

РЕШЕНИЕ: Используя свойства математического ожидания (8.2), (8.3) и (8.4), найдем

Моменты случайной величины

Понятие момента широко применяется в механике для описания распределения масс (статистические моменты, момент инерции и т.п.).

Начальный момент го порядка случайной величины обозначается символом и определяется выражением:

 (8.7)

Нетрудно убедиться, что введенная выше характеристика математическое ожидание представляет собой не что иное, как первый начальный момент. Используя символ математического ожидания, выражение (8.7) можно представить в следующем виде:

.     (8.8)

Пусть имеется СВ с математическим ожиданием . Введем новое понятие.

Центрированной случайной величиной, соответствующей величине , называется отклонение СВ от ее математического ожидания:

    (8.9)

Нетрудно показать, что математическое ожидание центрированной СВ равна 0:

 (8.10)

Моменты центрированной СВ называются центральными моментами.

Центральным моментом го порядка случайной величины называется математическое ожидание й степени соответствующей центрированной СВ:

 (8.11)

Очевидно, что для любой СВ центральный момент первого порядка равен нулю.

Второй центральный момент СВ, ввиду его крайней важности среди других характеристик, называется дисперсией и обозначается :

     (8.12)

Дисперсией  случайной величины называется математическое ожидание квадрата ее отклонения от математического ожидания:

(8.13)

Дисперсия СВ характеризует рассеяние (вариацию, разброс) этой величины относительно ее математического ожидания. Дисперсия  имеет размерность квадрата случайной величины, что не всегда удобно. Поэтому в качестве показателя рассеяния используют также величину равную .

Средним квадратическим отклонением (стандартным отклонением или стандартом)  случайной величины   называется арифметическое значение корня квадратного из ее дисперсии:

    (8.14)

Свойства дисперсии

  1.  Дисперсия константы равна нулю:

(8.15)

  1.  Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возведя его при этом в квадрат:

(8.16)

  1.  Дисперсия алгебраической суммы конечного числа независимых СВ равна сумме их дисперсий. Покажем это свойство для двух СВ:

    

  

    

     (8.17)

Учтем, что и независимые случайные величины, для которых выполняются свойства (8.5) и (8.10), т.е.:

(8.18)

С учетом (8.18) выражение (8.17) примет окончательный вид:

    (8.19)

Вычислим дисперсию разности СВ:

 

  (8.20)

Т.о. мы доказали следующее свойство: Дисперсия разности равна сумме дисперсий.

  1.  Второй центральный момент случайной величины равен разности между вторым начальным моментом и квадратом первого начального момента этой случайной величины. Другими словами:

Дисперсия случайной величины равна разности между математическим ожиданием квадрата случайной величины и квадратом ее математического ожидания:

   

  

    (8.21)

  1.  Дисперсия произведения независимых СВ и равна произведению дисперсии на дисперсию плюс произведение квадрата математического ожидания СВ на дисперсию плюс произведение квадрата математического ожидания СВ на дисперсию . Покажем это:

      

     

    (8.22)

Асимметрия и эксцесс

Третий центральный момент служит для характеристики асимметрии (скошенности) распределения. Т.к. третий центральный момент имеет размерность куба случайной величины, то чтобы получить безразмерную характеристику, третий центральный момент делят на куб среднего квадратического отклонения СВ :

     (8.23)

Величина называется коэффициентом асимметрии случайной величины.

Рис. 8.1. Характеристика асимметрии распределений

На рис.8.1 показаны два распределения, имеющих положительную (распределение 1) и отрицательную (распределение 2) асимметрию. Естественно, что для симметричного распределения .

Четвертый центральный момент служит для характеристики крутости (островершинности) распределения.

Эксцессом случайной величины называется число

    (8.24)

Рис.8.2. Характеристика островершинности распределений

Число 3 в выражении (8.24) вычитается из отношения потому, что для наиболее часто встречающегося нормального распределения это отношение равно 3. Т.о. распределения более островершинные, чем нормальное имеют положительный эксцесс, распределения с меньшей крутостью, чем нормальное – отрицательный эксцесс, для нормального распределения эксцесс равен нулю (см. рис. 8.2).

ПРИМЕР 3  Для равномерно распределенной СВ (см. пример 2) необходимо вычислить .

РЕШЕНИЕ:  а) Вспомним, что . Дисперсию вычислим по формуле (8.21):

 

   

  


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

63433. Роль зеленых насаждений в снижении загрязнения атмосферного воздуха. Правовые основы охраны атмосферного воздуха. Фотохимический смог и причины его образования 98 KB
  Только предприятия России выбрасывают в атмосферу более 70 млн т разнообразных веществ в год. При мощности 1 млн кВт она ежегодно выбрасывает в атмосферу 365 млрд м3 горячих газов содержащих пыль вредные вещества и 1000 млн м3 пара.
63434. УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 328.5 KB
  Управление данными необходимый процесс Основная концепция управления данными Управление данными в экспедициях и экспериментах пунктах измерений Управление данными в центрах обработки данных Управление данными в отдельных проектах Управление данными...
63436. ДОСТОВЕРНОСТЬ И КАЧЕСТВО ДАННЫХ 318.5 KB
  Проблема качества данных Метрики оценки качества БД Источники ошибок Методы контроля данных Оформление результатов контроля данных Организация работ по повышению качества данных. Проблема качества данных Надежная БД должна обеспечивать высокую вероятность...
63437. Почвы и их рациональное использование. Экологическое состояние земельных ресурсов в РК. Источники, причины загрязнения и истощения земельных ресурсов. Проблемы опустынивания. Мероприятия по защите земель 78 KB
  Почвы и их рациональное использование. Структура почвы Почва это особое природное образование обладающей рядом свойств присущих живой и неживой природе. Он назвал почвы четвертым царством природы наряду с минералами животными и растениями.
63438. ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ С БАЗАМИ ДАННЫХ 692.5 KB
  Ниже перечислены вопросы ответы на которые позволяют определить критерии оптимизации работы с БД: Сколько одновременно активных пользователей должна поддерживать система Основные или доминирующие типы запросов к системе Какова стратегия индексации данных Какие запросы будут оптимизированы...
63439. Экономический рост. Сущность, факторы, источники экономического роста. Типы экономического роста. Показатели экономического роста 120 KB
  Глобальной задачей любой экономической системы является полное удовлетворение потребностей всех людей. Цель является идеальной, поскольку не может быть достигнута никогда ввиду одновременного влияния на процесс развития экономики закона возвышения...
63440. Рынок и государство. Недостатки рынка. Государственное регулирование экономики. Типы государственного регулирования 63.5 KB
  Государственное регулирование экономики (ГРЭ) в условиях рыночного хозяйства представляет собой систему типовых мер законодательного, исполнительного и контролирующего характера, осуществляемых правомочными государственными учреждениями и общественными...
63441. Роль и место технических средств охраны в защите информации 1.84 MB
  Проблема защиты информации: надежное обеспечение ее сохранности и установленного статуса использования является одной из важнейших проблем современности. Важнейшей составной частью защиты информации являются технические средства охраны...