КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Математическое ожидание и его свойства. Числовые характеристики случайной величины
Числовые характеристики случайной величины Непрерывная случайная величина Случайная величина Х называется СВ непрерывного типа, если: 1) Её возможные значения сплошь заполняют некоторый промежуток числовой оси. 2) Существует неотрицательная функция f(х), называемая плотностью распределения вероятности, такая что для всех х ("Х) +∞ P(Х<х) = ∫ f(х)dx = F(x) -∞ f(x) – называется дифференциальной функцией распределения СВ. F(x) – плотностью распределения вероятности. Пример: b – a, хÎ[a,b]; Найдём F(x). f(x) = 0, xÏ[a,b]. Решение: a) х £ a: F(x)=P(x<X) =0;
x a x б) a < x £ b: F(x) = ∫ f (t)dt = ∫ f (t)dt + ∫ f (t)dt = -∞ -∞ a
x-a F(x) = 0 + 1 / b-a · (x-a)= b-a 1 b-a +∞ a b в) x > b: F(x) = ∫ f(t)dt = ∫ f(t)dt +∫ f(t)dt + x x -∞ a +∫ f (t) dt = 0 + 1 + 0 = 1 b
0 a b x
Математическое ожидание (МО) с вероятностнойточки зрения характеризует «центр» случайной величины, то есть точку около которой группируются возможные значения случайной величины. Если (для ДСВ), каждому возможному значению СВ приписать определённый “вес”, то математическое ожидание есть – координата центра тяжести. В этом состоит физический смысл понятия математическое ожидание. Пример: Пусть задан закон распределения ДСВ (исходы бросания игральной кости).
М(Х) = m x = 1/6 (1+2+3+4+5+6) = 3,5.
Часто математическое ожидание СВ называют средним арифметическим значением СВ.
n ∑ хi pi - для ДСВ М(Х) = i=1 b ∫ f(х) Х dx -для НСВ a Основные свойства Математического ожидания: 1. Если СВ Х ³ 0, то есть все возможные значения её больше, либо равны нулю, то М(Х) ³ 0. 2. Математическое ожидание константы (const), равно самой константе. Доказательство:
М(С) = С·1 = С. М(mx) = m x (математическое ожидание от математического ожидания равно математическому ожиданию). 3. М(С·Х) = СМ(Х). 4. М(X+Y) = М(X) + M(Y). M(X+C) = M(X) + C. 5. Если X и Y независимые случайные величины, то: M(X·Y) = M(X)·M(Y).
Дата добавления: 2014-12-29; Просмотров: 577; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |