Студопедия

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)

Числовые параметры распределения дискретных и непрерывных случайных величин




Непрерывной случайной величины

 

Числовым параметром, определяющим положения рассеяния дискретных величин, являются среднее арифметической значение

Численное значение среднего арифметического находится из опытных данных результата измерений.

Для непрерывной случайной величины аналогом среднего арифметического является математической ожидание, которое представляет собой определенный интеграл от произведения плотности вероятности φ(x) на действительное переменное, взятое в пределах от - ∞ до + ∞:

Кроме математического ожидания характеристикой положения является мода.

МО (x) – значение случайной величины с наибольшей вероятностью и медиана МЕ (x) – значение случайной величины, при которой площадь кривой распределения делится пополам.

Характеристикой рассеяния (мерой рассеяния) случайных дискретных величин является дисперсия:

,

где n – число измерений.

Для непрерывной случайной величины дисперсия определяется по формуле

.

Практическую значимость получила величина среднеквадратичного отклонения, которая для дискретных величин обозначается S = +2 и представляет собой положительное значение корня квадратного из дисперсии.

Для непрерывных величин аналогом S является среднее квадратичное отклонение σ = +.

При опытно-статистическом анализе для непрерывных величин принято говорить как о генеральной совокупности, а для дискретных величин о выборочных значениях. Поэтому параметры и определяют характеристики рассеяния непрерывной случайной величины, а величины и S – параметры рассеяния по данным выборки (для дискретных величин). Необходимо четко проводить разграничение: математическое ожидание и среднее квадратичное отклонение понимаются как постоянные, но неизвестные величины, характеризующие теоретическое распределение (генеральную совокупность); значенияи S понимаются как случайные величины, определенные из выборочных наблюдений. Чем больше объем выборки, тем меньше разница между и , и S.

Согласно центральной предельной теореме теории вероятностей получено соотношение

,

где – среднее квадратичное отклонение среднего арифметического;

– среднее квадратичное отклонение случайной величины.

Эта формула отражает фундаментальный закон теории погрешностей, из которого следует, что при необходимости повышения точности измерений в 2 раза, необходимо число измерений увеличить в 4 раза; если требуется увеличить точность в 3 раза, то число измерений увеличивают в 9 раз. При , что означает приближение среднего арифметического ряда измерений к его математическому ожиданию.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 356; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.01 сек.