Скачать презентацию Урок 12 Числовые характеристики распределения дискретных и непрерывных Скачать презентацию Урок 12 Числовые характеристики распределения дискретных и непрерывных

10 числ.хар..ppt

  • Количество слайдов: 18

Урок 12. Числовые характеристики распределения дискретных и непрерывных случайных величин. Урок 12. Числовые характеристики распределения дискретных и непрерывных случайных величин.

 Числовые параметры, которые в сжатой форме выражают наиболее важные черты распределения, называются числовыми Числовые параметры, которые в сжатой форме выражают наиболее важные черты распределения, называются числовыми характеристиками случайной величины.

Математическое ожидание. Математическое ожидание служит для характеристики особенности распределения СВ, если ее возможные значения Математическое ожидание. Математическое ожидание служит для характеристики особенности распределения СВ, если ее возможные значения сосредоточены вокруг некоторого центра (центр распределения или среднее значение СВ).

Определение. Математическим ожиданием МХ дискретной СВ называется сумма произведений возможных значений СВ на соответствующие Определение. Математическим ожиданием МХ дискретной СВ называется сумма произведений возможных значений СВ на соответствующие вероятности.

Задача 1. Дискретная величина задана рядом распределения: Х 2 5 8 19 Р 0, Задача 1. Дискретная величина задана рядом распределения: Х 2 5 8 19 Р 0, 2 0, 3 0, 4 0, 1 МХ=2*0, 2+5*0, 3+8*0, 4+19*0, 1=7

Математическое ожидание НСВ: Математическое ожидание НСВ:

Задача 2. Задача 2.

Определение. Две СВ называются независимыми, если закон распределения вероятности одной из них не зависит Определение. Две СВ называются независимыми, если закон распределения вероятности одной из них не зависит от того, какие возможные значения приняла другая величина.

Свойства математического ожидания: М(Х+Y)=М(Х)+М(Y); М(Х-Y)=М(Х)-М(Y); Для независимых величин М(Х*Y)=М(Х)*М(Y); МС=С; М(СХ)=С(МХ); М(Х-МХ)=0, где (Х-МХ) Свойства математического ожидания: М(Х+Y)=М(Х)+М(Y); М(Х-Y)=М(Х)-М(Y); Для независимых величин М(Х*Y)=М(Х)*М(Y); МС=С; М(СХ)=С(МХ); М(Х-МХ)=0, где (Х-МХ) – отклонение СВ от ее математического ожидания.

Дисперсия. Задача 3. Пусть величины Х и Y заданы рядами распределения: Х 2 3 Дисперсия. Задача 3. Пусть величины Х и Y заданы рядами распределения: Х 2 3 4 5 Р 0, 1 0, 2 0, 3 0, 4 Y -1 3 8 11 Р 0, 2 0, 5 0, 2 0, 1 Найти МХ и МY.

 Отложим значения величин на числовой прямой: MX 2 3 4 5 Х MY Отложим значения величин на числовой прямой: MX 2 3 4 5 Х MY -1 3 8 11 У

 Определение: Математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания называется дисперсией. Определение: Математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания называется дисперсией.

Среднее квадратическое отклонение Квадратный корень из дисперсии называется средним квадратическим отклонением: Среднее квадратическое отклонение Квадратный корень из дисперсии называется средним квадратическим отклонением:

Задача 4. СВ задана рядом распределения: х 4 7 10 12 Р 2 0, Задача 4. СВ задана рядом распределения: х 4 7 10 12 Р 2 0, 1 0, 2 0, 4 0, 2 0, 1 Найти MX и DX. x p 2 0, 1 0, 2 -5 25 2, 5 4 0, 2 0, 8 -3 9 1, 8 7 0, 4 2, 8 0 0 0 10 0, 2 2, 0 3 9 1, 8 12 0, 1 1, 2 5 25 2, 5 MX=7 DX=8, 6

Задача 5. Случайная величина задана дифференциальной функцией распределения: Задача 5. Случайная величина задана дифференциальной функцией распределения:

Свойства дисперсии: Свойства дисперсии:

Задача 6. Вычислить дисперсию ДСВ, используя ряд распределения и свойство 4. Х 2 3 Задача 6. Вычислить дисперсию ДСВ, используя ряд распределения и свойство 4. Х 2 3 4 5 6 Р 0, 2 0, 3 0, 2 0, 1

Следствия: Следствия: