Определение. Средним квадратичным отклонением
случайной величины Х называется корень квадратный из ее дисперсии:
.
Пример. Случайна величина – число очков, которое выпало при однократном бросании кубика. Определим
:

Ковариацией двух случайных величин
и
называется математическое ожидание произведения их отклонений от соответствующих математических ожиданий:
. Если ковариация равна нулю, то случайные величины
и
– независимы; для зависимых –
.
Коэффициентом корреляции
случайных величин
и
называется отношение их ковариаций к произведению средних квадратичных отклонений этих величин:
.
Свойства коэффициента корреляции:
1.
;
2. если
и
независимы, то
;
3. если зависимость выражается формулой
, то
.
14.18. Системы двух случайных величин
и их числовые характеристики
Определение 1: упорядоченная пара
случайных величин
и
называется двухмерной случайной величиной или случайным вектором двухмерного пространства.
Двухмерная случайная величина
называется также системой случайных одномерных величин
и
.
Определение 2: множество всех возможных значений дискретной двухмерной случайной величины с их вероятностями называется законом распределение этой случайной величины.
Дискретная двухмерная случайная величина считается заданной, если известен ее закон распределения:
, где
,
. Этот закон можно записать в виде таблицы с двойным входом:
|
|
|
|
|
|
|
| ∑ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| ∑ |
|
|
|
|
|
Так как события
образуют полную группу событий, поэтому сумма всех вероятностей, указанных в таблице равна 1.
Определение 3: если для любой пары возможных значений
и
справедливо равенство
, то случайные величины называются независимыми. Это равенство есть необходимое и достаточное условие независимости случайных величин
и
.
Определение 4: Зависимость математического ожидания случайной величины
от значений других случайных величин называется регрессией. Зависимость между случайными величинами
и
описывается прямой так:
относительно
:
, где
– коэффициент регрессии, равный
.
относительно
: прямой
, где
– коэффициент регрессии,
и
– математические ожидания.
Коэффициент регрессии вычисляется по формуле
.
Литература
1. Баврин, И.И. Курс высшей математики: Учебник для студентов пед. ин-тов по спец. №2105 "Физика". – М.: Просвящение, 1992. – 400 с.
2. Гусак, А.А. Справочник по высшей математике / А.А. Гусак, Г.М. Гусак, Е.А. Бричикова – 3-е изд., стереотип. – Мн.: ТетраСистемс. – 2001. – 640 с.
3. Метельский, Н.В. Дидактика математики. – Мн.: Из-во БГУ, 1975. – 256 с.
4. Микиша, А.М., Орлов, В.Б. Толковый математический словарь. Основные термины. – М.: Рус.яз., 1989. – 244 с.






