Случайные величины помимо законов распределения могут описываться также числовыми характеристиками.
Математическим ожиданием М (x) случайной величины называется ее среднее значение.
Математическое ожидание дискретной случайной величины вычисляется по формуле
М (x) = , (1)
где – значения случайной величины, р i - ихвероятности.
Рассмотрим свойства математического ожидания:
1. Математическое ожидание константы равно самой константе
М (С) = С
2. Если случайную величину умножить на некоторое число k, то и математическое ожидание умножится на это же число
М (kx) = kМ (x)
3. Математическое ожидание суммы случайных величин равно сумме их математических ожиданий
М (x1 + x2 + … + xn) = М (x1) + М (x2) +…+ М (xn)
4. М (x1 - x2) = М (x1) - М (x2)
5. Для независимых случайных величин x1, x2, … xn математическое ожидание произведения равно произведению их математических ожиданий
М (x1, x2, … xn) = М (x1) М (x2) … М (xn)
6. М (x - М (x)) = М (x) - М (М(x)) = М (x) - М (x) = 0
Вычислим математическое ожидание для случайной величины из Примера 11.
|
|
М (x) = = .
Пример 12. Пусть случайные величины x1, x2 заданы соответственно законами распределения:
x1 Таблица 2
а | - 0,1 | - 0,01 | 0,01 | 0,1 | |
р | 0,1 | 0,2 | 0,4 | 0,2 | 0,1 |
x2 Таблица 3
b | - 20 | - 10 | |||
р | 0,3 | 0,1 | 0,2 | 0,1 | 0,3 |
Вычислим М (x1) и М (x2)
М (x1) = (- 0,1) 0,1 + (- 0,01) 0,2 + 0 · 0,4 + 0,01 · 0,2 + 0,1 · 0,1 = 0
М (x2) = (- 20) 0,3 + (- 10) 0,1 + 0 · 0,2 + 10 · 0,1 + 20 · 0,3 = 0
Математические ожидания обеих случайных величин одинаковы- они равны нулю. Однако характер их распределения различный. Если значения x1 мало отличаются от своего математического ожидания, то значения x2 в большой степени отличаются от своего математического ожидания, и вероятности таких отклонений не малы. Эти примеры показывают, что по среднему значению нельзя определить, какие отклонения от него имеют место как в меньшую, так и в большую сторону. Так при одинаковой средней величине выпадающих в двух местностях осадков за год нельзя сказать, что эти местности одинаково благоприятны для сельскохозяйственных работ. Аналогично по показателю средней заработной платы не возможно судить об удельном весе высоко- и низкооплачиваемых работниках. Поэтому, вводится числовая характеристика – дисперсия D (x), которая характеризует степень отклонения случайной величины от своего среднего значения:
D (x) = M (x - M (x))2 . (2)
Дисперсия –это математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от математического ожидания. Для дискретной случайной величины дисперсия вычисляется по формуле:
D (x) = = (3)
Из определения дисперсии следует, что D (x) 0.
Свойства дисперсии:
1. Дисперсия константы равна нулю
D (C) = 0
2. Если случайную величину умножить на некоторое число k, то дисперсия умножится на квадрат этого числа
|
|
D (kx) = k2 D (x)
3. D (x) = М (x2) – М2 (x)
4. Для попарно независимых случайных величин x1, x2, … xn дисперсия суммы равна сумме дисперсий.
D (x1 + x2 + … + xn) = D (x1) + D (x2) +…+ D (xn)
Вычислим дисперсию для случайной величины из Примера 11.
Математическое ожидание М (x) = 1. Поэтому по формуле (3) имеем:
D (x) = (0 – 1)2·1/4 + (1 – 1)2·1/2 + (2 – 1)2·1/4 =1·1/4 +1·1/4= 1/2
Отметим, что дисперсию вычислять проще, если воспользоваться свойством 3:
D (x) = М (x2) – М2 (x).
Вычислим дисперсии для случайных величин x1, x2 из Примера 12 по этой формуле. Математические ожидания обеих случайных величин равны нулю.
D (x1) = 0,01· 0,1 + 0,0001· 0,2 + 0,0001· 0,2 + 0,01· 0,1 = 0,001 + 0,00002 + 0,00002 + 0,001 = 0,00204
D (x2) = (-20)2 · 0,3 + (-10)2 · 0,1 + 102 · 0,1 + 202 · 0,3 = 240 +20 = 260
Чем ближе значение дисперсии к нулю, тем меньше разброс случайной величины относительно среднего значения.
Величина называется среднеквадратическим отклонением. Модой случайной величины x дискретного типа Md называется такое значение случайной величины, которому соответствует наибольшая вероятность.
Модой случайной величины x непрерывного типа Md, называется действительное число, определяемое как точка максимума плотности распределения вероятностей f(x).
Медианой случайной величины x непрерывного типа Mn называется действительное число, удовлетворяющее уравнению
F(x) = .