Файл: Пинигина Дарья Леонидовна задание задача 1 Пассажир может уехать на любом из двух маршрутов автобусов закон.docx

1	1	0,38		1	2	0,19
2	3	0,35		2	5	0,29
3	7	0,27		3	8	0,23
				4	11	0,29

Математические ожидания случайных величин и :





Дисперсии случайных величин и :

---

Среднеквадратическое отклонение случайных величин и :





Совместная функция распределения дискретной двухмерной случайной велечины ( , ) [2]

Таблица 2.4 Совместная функция распределения дискретной двухмерной случайной велечины ( , )

	y1	y2	y3	y4
x1	0,1	0,11 + 0,1 = 0,21	0,07 + 0,21 = 0,28	0,1 + 0,29 = 0,38
x2	0,08 + 0,38 = 0,46	0,11 + 0,46 = 0,57	0,05 + 0,57 = 0,62	0,11 + 0,62 = 0,73
x3	0,00 + 0,73 = 0,73	0,08 + 0,73 = 0,81	0,11 + 0,81 = 0,92	0,08 + 0,92 = 1

Рис 2.1 График совместная функция распределения дискретной двухмерной случайной велечины ( , ) [2]
1.2

Условный закон распределения случайной величины :



Таблица 2.5. Условный закон распределения

---

		1	3	7
	2	0,289	0,229	0
	5	0,263	0,314	0,296
	8	0,184	0,143	0,407
	11	0,263	0,314	0,296

---

Условное математическое ожидание:











Условная дисперсия:











Условное среднеквадратичное отклонение:



1.3



Рис 2.2 Графическое изображение совместного закона распределения двухмерной СВ в виде диаграммы рассеивания

1.4

Ковариация случайной величины и :

1,685

Коэффициент корреляции (линейный) случайной величины и :



Корреляционное отношение:





505



Функция линейной регрессии:

---

Рис 2.3 График функции линейной регрессии, условного математического ожидания, условного среднеквадратичного отклонения.
Вывод:

Ковариация случайной величины значит случайные велечины зависимы

Мы определили степень связи случайных величин по средствам вычисления генерального корреляционного отношения 0,1< ρ= 0,217 < 0,3 , значит, связь между величинами (по шкале Чеддока) слабая.

---