 |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
Решение. Таким образом, при одинаковых математических ожиданиях дисперсия величины
|
|
D [X] = (–0.1–0)2·0.1 + (–0.01–0)2·0.2 + (0–0)2·0.4 + (0.01–0)2·0.2+(0.1–0)2·0.1 = 0.00204;
D [ Y ] = (–20–0)2·0.3 + (–10–0)2·0.1 + (0–0)2·0.2 + (10–0)2·0.1 + (20–0)2·0.3 = 260.
Таким образом, при одинаковых математических ожиданиях дисперсия величины Х очень мала, а случайной величины Y значительная.
В общем случае, если дисперсия случайной величины мала, то малы отклонения от матожидания, а если существуют значения xi, сильно отклоняющиеся от матожидания, то они маловероятны.
Если же дисперсия велика, то это указывает на существование значений случайной величины, которые сильно отклоняются от её математического ожидания, причем не все они маловероятны.
Кроме дисперсии, характеристикой рассеяния является среднее квадратическое отклонение σ, которое является корнем квадратичным из дисперсии: 
. Среднее квадратическое отклонение имеет размерность значений случайной величины, в то время как дисперсия имеет размерность квадрата размерности значений случайной величины.
Математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратическое отклонение - это теоретические величины, и они не являются случайными. Это постоянные величины.
1.2.7. Свойства дисперсии
1. Дисперсия постоянной величины равна нулю.
Дата публикования: 2015-02-03; Прочитано: 158 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!
