1310

Числовые характеристики случайных величин

Доклад

Математика и математический анализ

Математическое ожидание. Формула для вычисления математического ожидания случайной величины по плотности распределения. Дисперсией случайной величины. Среднеквадратическое отклонение случайной величины.

Русский

2013-01-06

73 KB

103 чел.

Числовые характеристики случайных величин.

1.Математическое ожидание.

Случайной величиной ξ называется действительная функция ξ = ξ (ω) , ω принадлежит σ , такую что при любом x { ω: ξ(ω) < x} принадлежит U

Дискретной случайной величиной (Д.С.В.) называют случайную величину, множество возможных значений которой - конечное или счетное множество.

(определение с пар) – ДСВ – если множества значений случайно величины не более чем счетно.

Математическим ожиданием случайной величины с заданной на вероятностном пространстве (σ,U,P), называется число Мξ= ∫ ξ(ω)P(dω)

 

Математическим ожиданием Д.С.В. называется число M[X ], определяемое равенством

если ряд абсолютно сходится.

Если ряд абсолютно не сходится, то говорят что мат. ожидание случайной величины ξ не существует.

Опр: начальный момент k-го порядка.

Математическим ожиданием Н.С.В. называется число M[X ], определяемое равенством

Мξ=∫ ... ∫ ξ(u1, … , un) π(u1, … , un)du1…dun , если интеграл абсолютно сходится.

(Если не сходится то - не существует.)

Формула для вычисления мат. ожидания случайной величины по плотности распределения

 

Пример: Математическое ожидание суммы для дискретных случайных величин.

 M(ξ+η)=∑(xk+yl)pkl=∑(xk+yl)P(ξ=xk,η= yl)= ∑xk P(ξ= xk,η= yl)+ ∑ yl P(ξ= xk,η= yl)=

 k,l k,l  k,l  k,l 

=xk P(ξ= xk,η= yl)+ ∑ yl P(ξ= xk,η= yl)=∑xk P(ξ= xk)+ ∑ yl P(η= yl)=Mξ+Mη

 k l  l k  k l

Свойства математического ожидания:

  1.  Если С-постоянная, то МС=С
  2.  Если С-постоянная, то М(Сξ)= С Мξ
  3.  Для любых величин ξ, | Мξ |<=М|ξ|
  4.  Для любых величин ξ1 и ξ2, М(ξ1 + ξ2)= Мξ1 + Мξ2
  5.  Если случайные величины ξ1 и ξ2 независимы, то Мξ1ξ2= Мξ1*Мξ2

2.Дисперсия.

Дисперсией случайной величины X , D[X ], называется число D[X ] M( X M[X ])2.

По определению дисперсия – это второй центральный момент.

На практике для вычисления дисперсии удобно пользоваться формулой

D[X ] M[Χ2 ] (M[X ])2

Среднеквадратическое отклонение случайной величины σ= √D(x)

Формула для дисперсии суммы двух произвольных случайных величин:

D(ξ1 + ξ2)= Dξ1 + Dξ2+2 cov(ξ1 , ξ2)

Она выводится из формул:

D(ξ1 + ξ2)= М[(ξ1 + ξ2)- М(ξ1 + ξ2)]2= М[(ξ1 -M ξ1)+ (ξ2 -M ξ2)]2= М[(ξ1 -M ξ1)2+ (ξ2 -M ξ2)2+2 (ξ1 -M ξ1) (ξ2 -M ξ2)]

И cov(ξ1 , ξ2)=M[(ξ1-M ξ1)( ξ2-M ξ2)

Дискретные распределения

Непрерывные распределения

  1.  Вырожденное распределение:

P(ξ=a)=1

a-постоянная

  1.  Равномерное распределение на [a,b], a<b

  1.  Биномиальное распределение:

0<x<1

P(ξ=k)=Cnk pk(1-p)n-k

K=0,1,…,n

  1.  Распределение Пуассона.

k=0,1,….

  1.  Геометрическое распределение(0<p<1):

n=0,1, …

Свойства дисперсии:

  1.  Для любой случайной величины ξ имеем Dξ>=0
  2.  Если c-постоянная, то Dc=0
  3.  Если c-постоянная, то D(cξ)=c2Dξ
  4.  Для любых величин ξ1 и ξ2, D(ξ1 + ξ2)= Dξ1 + Dξ2

3. Ковариация.

Ковариацией случайных величин ξ1 и ξ2 называется число cov(ξ1 , ξ2)=M[(ξ1-M ξ1)( ξ2-M ξ2)

Используя свойства мат. ожидания, легко получить следующую формулу cov(ξ1 , ξ2)=Mξ1ξ2 - М ξ1*M ξ2

Очевидно, что cov(ξ, ξ)=D ξ

5. Коэффициент корреляции.

коэффициент корреляции .

Свойства коэффициента корреляции:

  1.  его модуль не превосходит единицы, т.е. ;
  2.  если  и  независимы, то k( , )=0 (обратное неверно!);
  3.  если , то случайные величины  и  связаны функциональной зависимостью вида  = a +b, где a и b – постоянные.

Моментом k-порядка случайной величины ξ называется число Мξk .

М(ξξ)k центральным моментом порядка k.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

71499. Распознавание образов на базе нейронных сетей 817.93 KB
  Цель работы: разработать подсистему идентификации сигналов в системе MATLAB. Задание: Разработать подсистему распознавания сигналов. Разработать источники сигналов разной формы. Обучить нейрону сеть и выполнить распознавание сигналов.
71500. КОРРЕКЦИЯ ОБЩЕГО НЕДОРАЗВИТИЯ РЕЧИ У ДОШКОЛЬНИКОВ (ФОРМИРОВАНИЕ ЛЕКСИКИ И ГРАММАТИЧЕСКОГО СТРОЯ) 2.39 MB
  Развитие словаря ребенка тесно связано с одной стороны с развитием мышления и других психических процессов а с другой стороны с развитием всех компонентов речи: фонетико-фонематического и грамматического строя речи. В связи с этим в словаре ребенка рано появляются слова конкретного...
71501. ВИВЧЕННЯ МАГНІТНИХ СПЛАВІВ І ФАЗОВИХ ПЕРЕТВОРЕНЬ ЗА ДОПОМОГОЮ ДИФЕРЕНЦІАЛЬНОГО МАГНІТОМЕТРА. ВИЗНАЧЕННЯ НАМАГНІЧЕНОСТІ НАСИЧЕННЯ СПЛАВІВ ТА ВПЛИВУ НА МАТЕРІАЛИ ТЕРМІЧНИХ ОБРОБОК 177.5 KB
  Мета роботи: Вивчення роботи диференціального магнітометра та дослідження з його допомогою основних магнітних характеристик і фазових перетворень в магнітних сплавах. Конструкція магнітометра та принцип його роботи.
71502. ТЕМПЕРАТУРНА ЗАЛЕЖНІСТЬ ЕЛЕКТРИЧНОГО ОПОРУ МЕТАЛІВ ТА СПЛАВІВ 794 KB
  Електропровідність або питомий опір, як константи речовини входять в основні закони – закон Ома і закон Джоуля-Ленца. В загальному випадку питома електропровідність – тензорна величина, а саме симетричний тензор другого рангу. В кристалах з кубічною структурою електропровідність не залежить від напрямку.
71503. ВИВЧЕННЯ МЕХАНІЗМІВ ТЕПЛОПРОВІДНОСТІ ТВЕРДИХ ТІЛ 837 KB
  Коефіцієнт теплопровідності теплопровідність визначається рівнянням Фурє: 1 де густина теплового потоку Вт м2 λ теплопровідність Вт м·К градієнт температури К м. Рівняння Фурє справедливе для невеликих значень градієнта температури коли відхилення системи від рівноважного стану...
71504. Исследование зависимости жёсткости тела от его размеров 176 KB
  Цель работы: пользуясь зависимостью силы упругости от абсолютного удлинения вычислить жёсткости пружин разной длины. Поэтому силы упругости имеют электромагнитную природу. Сила упругости всегда направлена к положению равновесия и стремится вернуть тело в исходное состояние.