Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Якщо закон розподілу дискретної випадкової величини невідомий, користуються числовими характеристиками випадкової величини, які описують цю величину сумарно - математичним сподіванням, дисперсією, середнім квадратичним відхиленням.
Математичним сподіванням дискретної випадкової величини називається сума добутків всіх її можливих значень на їх ймовірності:
.
Таким чином, математичне сподівання дискретної випадкової величини – величина стала.
Якщо, наприклад, – число появ події в одному випробуванні, то закон розподілу має вигляд
При цьому .
Термін “математичне сподівання” пов’язаний з азартними іграми. Якщо гравець раз вигравав суму , раз – раз – , то середня величина виграшу в одній з партій () визначається так:
,
де – відносна частота значення . При . Таким чином,
.
Отже, математичне сподівання наближено дорівнює (тим точніше, чим більше ) середньому арифметичному значень випадкової величини. З точки зору азартного гравця математичне сподівання виграшу – це середнє значення очікуваного виграшу.
Користуючись означенням математичного сподівання, можна довести його основні властивості.
1) Математичне сподівання сталої величини дорівнює самій сталій: .
2) Постійний множник можна виносити за знак математичного сподівання: .
3) Математичне сподівання добутку двох незалежних випадкових величин дорівнює добутку їх математичних сподівань.
.
Аналогічна властивість має місце щодо добутку кількох взаємно незалежних випадкових величин.
4) Математичне сподівання суми двох випадкових величин (як незалежних, так і залежних) дорівнює сумі математичних сподівань доданків: .
Аналогічна властивість має місце для суми кількох випадкових величин.
Приклад №5. Нехай проводиться незалежних випробувань, у кожному з яких ймовірність появи події А постійна і дорівнює . Визначимо середнє число появ події А у цих випробуваннях.
Нехай – число появ події А в випробуваннях; – число появ події А в 1-му випробуванні; – в другому,..., – в -ому випробуванні. Загальне число появ події А визначається рівністю
.
Отже, .
Таким чином, математичне сподівання числа появ події А в незалежних випробуваннях дорівнює добуткові числа випробувань на ймовірність появи події в кожному випробуванні: .
Приклад №6. Двоє робітників різної кваліфікації працюють на однакових машинах. Числа та бракованих виробів за деякий інтервал часу у кожного робітника є незалежними випадковими величинами з такими законами розподілу:
Скласти закон розподілу для загального числа бракованих виробів та середнього їх числа , а також визначити відповідні математичні сподівання.
Щоб розв’язати сформульовану задачу, складемо закон розподілу для загальної кількості бракованих виробів:
Закон розподілу середнього числа бракованих виробів:
Математичні сподівання і можна знайти, користуючись означенням математичного сподівання.
Ми розв’яжемо цю задачу, користуючись властивостями математичного сподівання:
.
Маємо:
;
.
Отже,
;
.
Дата публикования: 2015-03-26; Прочитано: 1139 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!