ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.04.2021

Просмотров: 547

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

Числовые характеристики случайных величин

Свойства математического ожидания

1

Если

C

постоянная, то

M

(

C

) =

C

.

2

Если

C

постоянная, то

M

(

CX

) =

CM

(

X

)

.

3

Для любых величин

X

|

M

(

X

)

|

6

M

(

|

X

|

)

.

4

Для любых случайных величин

X

1

и

X

2

M

(

X

1

+

X

2

) =

M

(

X

1

) +

M

(

X

2

)

.

Если существуют какие-нибудь два из участвующих в равенстве
математических ожиданий, то существует и третье.

5

Если случайные величины

X

1

и

X

2

независимы, то

M

(

X

1

X

2

) =

M

(

X

1

)

M

(

X

2

)

.

Из существования любых двух математических ожиданий следует
существование третьего.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

61 / 67


background image

Числовые характеристики случайных величин

Дисперсия

Дисперсией

D

(

X

)

случайной величины

X

называется число

D

(

X

) =

M

[(

X

M

(

X

))

2

]

,

если математическое ожидание в правой части равенства существует.

Дисперсия является мерой рассеяния значений случайной величины около
ее математического ожидания. Величину

p

D

(

X

)

называют

средним

квадратическим отклонением

.

M

[(

X

M

(

X

))

2

] =

M

[

X

2

2

XM

(

X

)+(

M

(

X

))

2

] =

M

(

X

2

)

2

M

(

X

)

M

(

X

)+[

M

(

X

)]

2

D

(

X

) =

M

(

X

2

)

[

M

(

X

)]

2

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

62 / 67


background image

Числовые характеристики случайных величин

Дисперсия

Для абсолютно непрерывной случайной величины

D

(

X

) =

Z

−∞

(

x

M

(

X

))

2

f

(

x

)

dx

.

Для дискретной случайной величины

D

(

X

) =

X

k

=1

(

x

k

M

(

X

))

2

P

(

X

=

x

k

)

,

где

X

k

=1

P

(

X

=

x

k

) = 1

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

63 / 67


background image

Числовые характеристики случайных величин

Свойства дисперсии

1

Для любой случайной величины

X

имеем

D

(

X

)

>

0

.

2

Если

C

постоянная, то

D

(

C

) = 0

.

3

Если

C

постоянная, то

D

(

CX

) =

C

2

D

(

X

)

.

4

Если случайные величины

X

1

и

X

2

независимы, то

D

(

X

1

+

X

2

) =

D

(

X

1

) +

D

(

X

2

)

.

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

64 / 67


background image

Числовые характеристики случайных величин

Ковариация. Коэффициент корреляции

Рассмотрим две произвольные случайные величины.

Число

cov

(

X

1

,

X

2

) =

M

[(

X

1

M

(

X

1

))(

X

2

M

(

X

2

))]

называется

ковариацией

случайных величин

X

1

,

X

2

.

cov

(

X

1

,

X

2

) =

M

(

X

1

X

2

)

M

(

X

1

)

M

(

X

2

)

cov

(

X

,

X

) =

D

(

X

)

cov

(

X

1

,

X

2

) =

cov

(

X

2

,

X

1

)

D

(

X

1

+

X

2

) =

D

(

X

1

) +

D

(

X

2

) + 2

cov

(

X

1

,

X

2

)

(ФКН ВГУ)

Теор. вер. и мат. стат.

65 / 67