Числовые характеристики случайной величины

1.

Числовые характеристики случайной величины
Математическое ожидание характеризует среднее значение случайной
величины и определяется по формулам:
N
xi pi для ДСВ,
i 1
mX =M[ X ]
x f ( x)dx
для НСВ.
(5.1)
где mx обозначает число, полученное после вычислений по формуле (5.1);
M[X] - оператор математического ожидания.
Математическое ожидание обладает следующими свойствами:
1. M[c] = c.
Доказательство. Рассмотрим константу c, как случайную дискретную величину,
которая принимает одно значение c с вероятностью р = 1.
2. M[X+c] = M[X]+c = m X c
Доказательство:
M[ X c] ( x c) f ( x)dx x f ( x)dx
c f ( x)dx mX c

2.

3. M[cX] = cM[X] =
c mX
Доказательство: M[cX ]
cx f ( x)dx c x f ( x)dx c mX
Начальный момент k-го порядка случайной величины X есть математическое
ожидание k-й степени этой случайной величины:
N
k
x
pi для ДСВ,
i
i 1
k ( x) M[ X k ]
x k f ( x)dx
для НСВ.
.
При k=0
0 ( x) M [X 0 ] M [1] 1
1
k=1 1 ( x) M [ X ] M [ X ] mX – математическое ожидание;
k=2
2 ( x) M [X 2 ]
(5.2)

3.

Центрированной случайной величиной
X
называется случайная величина, математическое ожидание которой находится в
начале координат ( в центре числовой оси), т.е. M [ X ] 0
Операция центрирования (переход от нецентрированной величины Х к центрированной
X) имеет вид X X mX
Центральный момент порядка k случайной величины X есть математическое
ожидание k-й степени центрированной случайной величины X
N
k
(
x
m
)
pi для ДСВ,
i
X
i 1
k ( x) M[ X k ]
( x m ) k f ( x)dx
для НСВ.
X
При k=0
k=1
(5.3)
0 ( x) M [ X 0 ] M [1] 1
1 ( x) M [ X 1 ] M [ X ] 0
2
2
2
2
2
k=2 2 ( x) M [ X ] M [( X mX ) ] M [ X ] 2mX M [ X ] mX 2 mx DX - дисперсия.

4.

Дисперсия случайной величины характеризует степень рассеивания (разброса)
значений случайной величины относительно ее математического ожидания и
определяется по формулам:
N
N
2
2
2
(
x
m
)
p
x
p
m
i
X
i
i i
X для ДСВ,
i 1
i 1
Dx D[ X ] 2 ( x) 2 (x) mX2
( x m )2 f ( x)dx x 2 f ( x)dx m2 для НСВ.
X
X
(5.4)
Свойства дисперсии:
1. D[c] = 0.
Доказательство: D[c] M (c M [c]) 2 M (c c) 2 M [0] 0
2. D[X+c] = DX.
Доказательство:
D[ X c] M ( X c M [ X c ]) 2 M ( X c m X c ) 2 M [( X m X ) 2 ] DX
вытекает из свойства 3 математического ожидания. Оно становится понятным, если
учесть, что величины Х и Х+с отличаются лишь началом отсчета и рассеяны вокруг
своих математических ожиданий одинаково.

5.

Очевидно, что операция центрирования не изменяет дисперсию случайной
величины:
D[ X ] D[ X mX ] D[ X ]
2
3. D[cX] = c
DX
2
2
2
2
2
2
Доказательство: D[cX ] M [c X ] M [cX ] c ( M [ X ] mX ) c DX
2
Среднее квадратическое отклонение случайной величины X характеризует ширину
диапазона значений X и равно
X [ X ] D[ X ]
(5.5)
СКО измеряется в тех же физических единицах, что и случайная величина.
Правило 3 . Практически все значения случайной величины находятся в интервале
[ mX - 3 X; mX + 3 X; ].
(5.6)
Соотношения, связывающие начальные и центральные моменты:
3
3 X 3 3 1 2 2 13
4
4 X 4 4 1 3 6 12 3 3 14

6.

Мода случайной величины равна ее наиболее вероятному значению, т.е. то
значение, для которого вероятность pi (для дискретной случайной величины) или
f(x) (для непрерывных случайной величины ) достигает максимума:
f ( Mo ) max,p( X Mo ) max
Медиана случайной величины X равна такому ее значению, для которого
выполняется условие p{X<Me} = p{X>=Me}. Медиана, как правило, существует
только
для непрерывных случайных величин. Значение Me может быть
определено как решение одного из следующих уравнений:
Me
F ( Me ) 0 ,5 (5.7)
f ( x )dx 0 ,5
f ( x )dx 0 ,5
Me
Квантиль p случайной величины X - это такое ее значение, для которого
выполняется условие
p{X< p} = F( p) = p.
(5.8)
Очевидно, что медиана – это квантиль
Коэффициент вариации
0,5 .
x
x
m
x