![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Рассмотрим сначала следующий пример. Пусть на завод поступила партия, состоящая из N подшипников. При этом:
m1 - число подшипников с внешним диаметром х1,
m2 - число подшипников с внешним диаметром х2,
....................................
mn - число подшипников с внешним диаметром хn,
Здесь m1+m2+...+mn=N. Найдем среднее арифметическое значение xср внешнего диаметра подшипника. Очевидно,
Внешний диаметр вынутого наудачу подшипника можно рассматривать как случайную величину , принимающую значения х1, х2,..., хn, c соответствующими вероятностями p1=m1/N, p2=m2/N,..., pn=mn/N, так как вероятность pi появления подшипника с внешним диаметром xi равна mi /N. Таким образом, среднее арифметическое значение xср внешнего диаметра подшипника можно определить с помощью соотношения
Пусть - дискретная случайная величина с заданным законом распределения вероятностей
Значения ![]() | х1 | х2 | ... | хn |
Вероятности ![]() | p1 | p2 | ... | pn |
Математическим ожиданием дискретной случайной величины
называется сумма парных произведений всех возможных значений случайной величины на соответствующие им вероятности, т.е. *
![]() | (39) |
Возвращаясь к разобранному выше примеру, мы видим, что средний диаметр подшипника равен математическому ожиданию случайной величины - диаметру подшипника.
Математическим ожиданием непрерывной случайной величины
с плотностью распределения
называется число, определяемое равенством
![]() | (40) |
При этом предпологается, что несобственный интеграл, стоящий в правой части равенства (40) существует.
Рассмотрим свойства математического ожидания. При этом ограничимся доказательством только первых двух свойств, которое проведем для дискретных случайных величин.
1°. Математическое ожидание постоянной С равно этой постоянной.
Доказательство. Постоянную C можно рассматривать как случайную величину , которая может принимать только одно значение C c вероятностью равной единице. Поэтому
2°. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания, т.е.
Доказательство. Используя соотношение (39), имеем
3°. Математическое ожидание суммы нескольких случайных величин равно сумме математических ожиданий этих величин:
![]() | (41) |
4°. Математическое ожидание произведения двух независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий этих величин **:
![]() | (42) |
* в случае, если множество возможных значений дискретной случайной величины образует бесконечную последовательность x1, x2,...,xn,..., то математическое ожидание этой случайной величины определяется как сумма ряда
причем требуется, чтобы этот ряд абсолютно сходился.
** Под суммой (произведением) двух случайных величин и
понимают случайную величину
, возможные значения которой состоят из сумм (произведений) каждого возможного значения величины и каждого возможного значения величины
.
2. Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение.
Во многих практически важных случаях существенным является вопрос о том, насколько велики отклонения случайной величины от ее математического ожидания.
Предварительно рассмотрим пример. Пусть две случайные величины и
заданы следующими рядами распределения
Значения ![]() | -0,2 | -0,1 | 0,1 | 0,2 |
Вероятности p(x) | 0,25 | 0,25 | 0,25 | 0,25 |
Значения ![]() | -50 | -40 | 40 | 50 |
Вероятности p(x) | 0,25 | 0,25 | 0,25 | 0,25 |
Легко убедится в том, что математические ожидания этих величин одинаковы и равны нулю:
Однако разброс значений этих величин относительно их математического ожидания неодинаков. В первом случае значения, принимаемые случайной величиной , близки к ее математическому ожиданию, а во втором случае далеки от него. Для оценки разброса (рассеяния) значений случайной величины около ее математического ожидания вводится новая числовая характеристика - дисперсия.
Дисперсией случайной величины
называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математичекого ожидания *:
![]() | (43) |
Пусть - дискретная случайная величина, принимающая значения x1, x2,..., xn соответственно с вероятностями p1, p2,..., pn. Очевидно, случайная величина
принимает значения
с теми же вероятностями p1, p2,..., pn. Следовательно, согласно определению математического ожидания дискретной случайной величины, имеем
![]() | (44) |
Если же - случайная величина с плотностью распределения
, то по определению
![]() | (45) |
Принимая во внимание определение дисперсии и свойства математического ожидания, имеем
Так как и
- постоянные, то используя свойства математического ожидания, получим
Следовательно,
Откуда окончательно находим
![]() | (46) |
Рассмотрим теперь свойства дисперсии.
1°. Дисперсия постоянной равна нулю.
Доказательство. Пусть . По формуле (46) имеем
так как математическое ожидание постоянной есть эта постоянная:
2°. Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возводя его в квадрат:
![]() | (47) |
Доказательство. На основании соотношения (46), можно записать
Так как
и
то
3°. Если и
- независимые случайные величины, то дисперсия суммы этих величин равна сумме их дисперсий:
![]() | (48) |
Доказательство. По формуле (46) имеем
Но
Так как и
- независимые случайные величины, то
Следовательно
Далее,
поэтому
Таким образом
Следовательно
Замечание. Свойство 3° распространяется на любое конечное число попарно независимых случайных величин:
Средним квадратическим отклонением случайной величины
называется корень квадратный из ее дисперсии:
![]() | (49) |
Среднее квадратическое отклонение имеет ту же размерность, что и случайная величина
.
Пример 1. Cлучайная величина - число очков, выпадающих при однократном бросании игральной кости (см. § 3, п.1, пример 1). Определить: математическое ожидание, дисперсию и средне квадратическое отклонение
Решение:
Используя формулы (39), (44) и (49) соответственно получим
Пример 2. Cлучайная величина - число наступления события A при одном испытании, причем P(A)=p (см. § 3, п.1, пример 2). Найти математическое ожидание и дисперсию.
Решение:
Величина принимает два значения 0 и 1 соответственно с вероятностями q=1-p и p. Поэтому по формулам (39) и (44) находим
Пример 3. Cлучайная величина m - число наступления события A в n независимых опытах, причем вероятность наступления события A в каждом опыте равна p. Найти M(m), D(m) и
Решение:
Пусть - случайная величина, принимающая значения 1 или 0 в зависимости от того, происходит или не происходит событие A в i -м опыте. Тогда
. Ясно, что
попарно независимы. Из результата примера 2 следует, что
,
для любого i. На основании свойства 3° для математического ожидания и дисперсии имеем
Пример 4. Пусть - случайная величина распределенная по закону Пуассона
[См. формулу (17)]. Найти:
Решение:
Используя соотношение (39), получим
Так как
Пример 5. Пусть - случайная величина, имеющая равномерное распределение с плотностью
[См. формулу (27)]. Найти математическое ожидание, дисперсию и средне квадратическое отклонение cлучайной величины.
Решение:
По формулам (40), (45) и (49) находим
Пусть - нормально распределенная случайная величина, с параметрами a и
(см. § 3, п.5). Найдем
и
Так как
,то по формуле (40) находим
Проведем в интеграле замену переменной, полагая
тогда
Следовательно,
Но
[См. формулу (29)]. Далее, так как функция нечетная, то по свойству нечетных функций
Следовательно,
Дисперсию находим по формуле (45)
(вычисление интеграла не приводим).
Итак,
Таким образом, параметры a и для нормально распределенной случайной величины имеют простой вероятностный смысл: a есть математическое ожидание,
- среднее квадратическое отклонение.
* Казалось бы естественным рассматривать не квадрат отклонения, а просто отклонение случайной величины от ее математического ожидания. Однако математическое ожидание этого отклонения равно нулю, так как
Здесь мы воспользовались тем, что постоянно, а математическое ожидание постоянной есть эта постоянная. Можно было бы принять за меру рассеяния математическое ожидание модуля отклонения случайной величины от ее математического ожидания:
. Однако, как правило, действия связанные с абсолютными величинами, приводят к громоздким вычислениям.
Дата публикования: 2014-11-03; Прочитано: 887 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!