Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






ВЕЛИЧИНЫ ДИСКРЕТНОГО ТИПА




 

Математическое ожидание - важнейшая “характеристика положения” случайной величины. Для дискретной величины она вычисляется по формуле

М(Х) = x1 · p1 + x2 · p2 +... + xk · pk (+...) = ,

где x1, x2,..., xk,... - возможные значения случайной величины (верхняя строка таблицы), p1, p2,..., pk,... - их вероятности (нижняя строка).

Математическое ожидание - это число, которое выражает среднее значение случайной величины (иначе, среднее значение по распределению). Для примера из §13

М(Х1) = 0 · 0,25 + 1 · 0,5 + 2 · 0,25 = 1.

Здесь Х1 - число “орлов”, выпавших при 2 бросках симметричной монеты. М(Х1) - среднее число “орлов”, выпадающих при 2 бросках симметричной монеты, это число равно 1.

Для другого примера из §13 М(Х2) = 6.

Отметим два простейших свойства математического ожидания:

1. М (С) = С

2. М (С · Х) = С · М(Х) (С - постоянная).

В дальнейшем нам придется вычислять математическое ожидание случайной величины Х2. Если случайная величина Х задается таблицей

 

X x1 x2 ... xk
P p1 p2 ... pk

 

то случайная величина Х2 получится после возведения в квадрат возможных значений случайной величины Х, при этом Р(Х = хк)= = Р(Х2 = хк2) = pk :

 

X2 x12 x22 ... xk2
P p1 p2 ... pk

 

Поэтому М(Х2) = x12 · p1 + x22 · p2 +... + xk2 · pk = .

В частности, для примера из §13

 

X2 02 12 22
P 0,25 0,5 0,25

 

и М(Х2) = 02 · 0,25 + 12 · 0,5 + 22 · 0,25 = 1,5

 

 






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных