Студопедия
Новини освіти і науки:
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах


РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання


ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ"


ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ


Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків


Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні


Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах


Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами


ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ


ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів



Контакти
 


Тлумачний словник






Середнє квадратичне відхилення дискретної випадкової величини.

Основні властивості D(X).

Дисперсія та її властивості.

Математичне сподівання характеризує центр розподілу дискретної випадкової величини. Але цієї характеристики недостатньо, бо можливе значне відхилення можливих значень від центру розподілу. Для характеристики розсіювання можливих значень X відносно центру розподілу введемо нову числову характеристику.

Означення 2. Дисперсією дискретної випадкової величини X називають число, яке дорівнює математичному сподіванню квадрата відхилення ДВВ X від її математичного сподівання.

Дисперсію величини X позначають D(X) або DХ. Це означення математичновиглядає так

D(X) = M((X-M(X))2). (6.2)

1) Дисперсія будь-якої ДВВ X невід'ємна

D(X) ≥ 0.

Дійсно, (X - М(Х))2 невід'ємна, тому згідно означення математичного сподівання та властивостей імовірностей рk, k = 1,2,..., n, D(X) також невід'ємна.

2) Дисперсія постійної величини С дорівнює нулеві

D(C) = 0.

Дійсно, якщо X = С, то М(С) = С, тому С - М(С) = 0.

3) Постійний множник С можна виносити за знак дисперсії, при цьому постійний множник треба піднести у квадрат

D(C) = C2D(X) (6.3)

Дійсно, СХ - М{СХ) = С{Х - М(Х)), тому

(СХ - М{СХ))2 = С2(Х - М{Х))2.

Постійний множник С2 можна виносити за знак математичного сподівання, тому з формули (6.2) випливає потрібна рівність (6.3).

4) Дисперсія ДВВ X дорівнює різниці між математичним сподіванням квадрата випадкової величини X та квадрата її математичного сподівання

D(X) = M(X2) – (M(X))2. (6.4)

Дійсно,

D(X) = M((X-M(X))2) = M((X2 – 2XM(X) + M2(X)) = M(X2) – 2M2(X) + +M2(X) = M(X2) – (M(X))2.

Зауваження 3. Формула (6.2) визначає дисперсію випадкової величини Xt а за формулою (6.4) її доцільно знаходити.

5) Дисперсія алгебраїчної суми ДВВ X та У дорівнює сумі їх дисперсій

D(X±Y) = D(X) + D(Y).

Доведення. Спочатку доведемо цю властивість для X + Y. Згідно з формулою (6.4) маємо

D(X + Y) = М((Х + Y)2) - М2(Х + У) = М(Х2 + 2XY + У2) - (М(Х)+M(Y))2= = М(Х2) + 2M(X)M(Y) + +M(Y2) - М2(Х) - 2M(X)M(Y) - M2(Y) =(М(X2) - М2(Х))+ + (M(Y2) - M2(Y)) = D(X) + D(Y).

Тепер розглянемо дисперсію різниці X та Y

D(X - У) = D(X) + (-1)2 • D(Y) = D(X) + D(Y).

Зауваження 4. П'ята властивість дисперсії має місце для алгебраїчної суми не лише двох, але й скінченого числа дискретних випадкових величин.

Приклад 4. Знайти дисперсію випадкової величини X, що задана законом

X -5
P 1/8 1/2 1/4 1/8

Розв’язання. Будемо шукати D(X) з використанням формули (6.4). Математичним сподіванням X згідно з формулою (6.1) буде

M(X) = (-5)·1/8 + 0·1/2 + 4·1/4 + 5·1/8 = 1 → M2(X) = 1.

Щоб знайти математичне сподівання X2, тобто М(Х2), запишемо закон розподілу X2 у вигляді таблиці

X2
P 1/8 1/2 1/4 1/8

Відмітимо, що усі значення X2 отримані шляхом піднесення до квадрату відповідних значень X. Елементи другого рядка - імовірності цих значень - не змінюються.

За формулою (6.1) знаходимо

M(X2) = 25·1/8 + 0·1/2 + 16·1/4 + 25·1/8 = 82/8.

Згідно з формулою (6.4) тепер одержуємо

D(X) = 82/8 – 1 = 74/8 = 9.25.

У більшості випадків випадкова величина X має розмірність, наприклад, метр, міліметр, грам, тому її дисперсія D(X) буде вимірюватись у квадратних одиницях цієї розмірності.

У практичній діяльності доцільно знати величину розсіювання випадкової величини в розмірності цієї величини. Для цього використовують середнє квадратичне відхилення, яке дорівнює квадратному кореню з дисперсії і позначається

σ(X) = σX =


Читайте також:

  1. Абсолютні, відносні та середні величини.
  2. Аналіз результатів за відхиленнями
  3. Багатовимірні випадкові величини. Система двох випадкових величин
  4. Безпосереднє інтегрування
  5. Безпосереднє обчислення з використанням формули Ньютона-Лейбніца.
  6. Безпосереднє програмування відеопам'яті
  7. Безпосереднє спілкування з журналістами
  8. Вади розвитку – це порушення внутрішньоутробного розвитку, відхилення від нормальної будови організму. Найлегші ступені вад розвитку називають аномаліями, найважчі – потворністю.
  9. Величини.
  10. Випадкові величини. Розподіл випадкових величин
  11. Відхилення від законів Г. Менделя
  12. Відхилення від типових чисельних співвідношень і їх причини.




Переглядів: 1944

<== попередня сторінка | наступна сторінка ==>
Математичне сподівання та його основні властивості. | Поняття моментів розподілу.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

 

© studopedia.com.ua При використанні або копіюванні матеріалів пряме посилання на сайт обов'язкове.


Генерація сторінки за: 0.002 сек.