11. Свойства математического ожидания
1) Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной.
![]()
2) Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания.
![]()
3) Математическое ожидание произведения двух независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий.
![]()
Это свойство справедливо для произвольного числа случайных величин.
4) Математическое ожидание суммы двух случайных величин равно сумме математических ожиданий слагаемых.
![]()
Это свойство также справедливо для произвольного числа случайных величин.
Пусть производится П независимых испытаний, вероятность появления события А в которых равна Р.
Теорема. Математическое ожидание М(Х) числа появления события А в п независимых испытаниях равно произведению числа испытаний на вероятность появления события в каждом испытании.
![]()
Однако, математическое ожидание не может полностью характеризовать случайный процесс. Кроме математического ожидания надо ввести величину, которая характеризует отклонение значений случайной величины от математического ожидания.
Это отклонение равно разности между случайной величиной и ее математическим ожиданием. При этом математическое ожидание отклонения равно нулю. Это объясняется тем, что одни возможные отклонения положительны, другие отрицательны, и в результате их взаимного погашения получается ноль.
Определение. Дисперсией (рассеиванием) дискретной случайной величины называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.
![]()
Пример. Для рассмотренного выше примера закон распределения случайной величины имеет вид:
X |
0 |
1 |
2 |
|
P |
0,0625 |
0,375 |
0,5625 |
Найти математическое ожидание и дисперсию случайной величины.
Математическое ожидание случайной величины равно:
![]()
Возможные значения квадрата отклонения:
![]()
![]()
![]()
Тогда
| [X-M(X)]2 |
2,25 |
0,25 |
0,25 |
|
P |
0,0625 |
0,375 |
0,5625 |
Дисперсия равна:
![]()
Однако, на практике подобный способ вычисления дисперсии неудобен, т. к. приводит при большом количестве значений случайной величины к громоздким вычислениям.
Поэтому применяется другой способ.
| < Предыдущая | Следующая > |
|---|