Законы распределения полностью описывают случайные величины и с их помощью можно рассмотреть характеристики положения случайной величины и характеристики рассеивания случайной величины.
Математическое ожидание случайной величины – характеристика среднего ожидаемого значения случайной величины. Математическое ожидание дискретной случайной величины с рядом распределения при : – число, определяемое соотношением
При введении числа опытов N по наблюдению за дискретной случайной величины, тогда среднее арифметическое для случайной величины определяется соотношением
Для непрерывной случайной величины с плотностью распределения математическое ожидание определяется соотношением
Мода случайной величины – наиболее вероятное значение этой случайной величины. Для дискретной случайной величины мода равна тому значению , у которого наибольшая частота повторений в ряде распределения. Для непрерывной случайной величины мода – точка максимума функции плотности распределения.
Если у многоугольника или у графика плотности распределения несколько выраженных максимумов, тогда распределение называется полимодальным. Для одномодального распределения с симметричным графиком мода и математическое ожидание совпадают.
Медиана для непрерывной случайной величины – число , для которого выполняется следующее соотношение
Дисперсия случайной величины – математическое ожидание квадрата отклонения этой случайной величины от математического ожидания
Для дискретной случайной величины дисперсия определяется соотношением
Для непрерывной случайной величины дисперсия определяется соотношением
Теорема: .
Среднеквадратическое отклонение случайной величины – число, определяемое соотношением
Если в одном опыте наблюдаются сразу несколько случайных величин, тогда можно ставить вопрос об их зависимости или независимости. Две случайные величины X и Y называются независимыми, если закон распределения каждой не зависит от того, какое значение приняла вторая случайная величина.
Свойства математического ожидания и дисперсии случайной величины:
1. ;
2. ;
3. для независимых случайных величин;
4. ;
5. ;
6. для независимых случайных величин, для независимых случайных величин и их математические ожидания равны нулю.
Для биноминального распределения при математическое ожидание и дисперсия примут вид
Случайная величина X, принимающая значения 0, 1, 2, …, m, … с вероятностями равными , где , называется распределением Пуассона. Если случайная распределена по закону Пуассона, тогда и . Распределение Пуассона является предельным для биномиального при бесконечном количестве опытов и .