Числовые характеристики случайных величин
ЛЕКЦИЯ 7
Закон распределения случайной величины отвечает на вопрос, где расположены возможные значения случайной величины и какова вероятность их появления в том или ином интервале значений.
Часто на практике достаточно знать только некоторые характеристики случайной величины, то есть иногда выгоднее пользоваться числами, которые описывают случайную величину суммарно. В теории вероятностей для общей характеристики случайной величины используют параметры, называемые числовыми характеристиками случайной величины.
Наиболее часто используют такие из них: математическое ожидание, дисперсия, мода, медиана, моменты распределения.
Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется число, равное сумме произведений всех возможных значений данной случайной величины на вероятность появления этих значений, т.е.
.
(или для случайной величины, имеющей счётное множество различных значений).
Математическим ожиданием непрерывной случайной величины называется число, равное
|
|
,
если значения этой случайной величины принадлежат промежутку . Если же значения случайной величины распределены по всей числовой оси , то
.
Из определения следует, что математическое ожидание случайной величины есть величина неслучайная, а постоянная. Кроме того, существуют случайные величины, у которых не существует.
В дальнейшем будет показано, что математическое ожидание приближённо равно среднему арифметическому всех возможных значений случайной величины, получаемых в результате опыта. Поэтому ещё называют средним значением случайной величины [7].
Легко сообразить, что математическое ожидание больше наименьшего и меньше наибольшего возможных значений случайной величины. Другими словами, на числовой оси возможные значения случайной величины расположены слева и справа от математического ожидания. В этом смысле математическое ожидание характеризует расположение распределения случайной величины и поэтому его часто называют центром распределения (последний термин заимствован из механики).