Дискретная случайная величина и ее числовые характеристики
Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.
Закон распределения дискретной случайной величины обычно задается рядом распределения, который представляется в виде таблицы:
|
|
| … |
|
|
|
| … |
|
где в первой строке перечислены все возможные значения случайной величины, а во второй – соответствующие им вероятности
, удовлетворяющие соотношению
.
Закон распределения может быть задан графически в виде многоугольника распределения вероятностей, т.е. в виде ломаной, соединяющей точки с координатами
для
.
Математическим ожиданием или средним значением дискретнойслучайной величины
называется сумма произведений всех ее возможных значений на соответствующие им вероятности:
. (7)
Дисперсией случайной величины
называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания, т.е.
. (8)
Для вычисления дисперсии на практике бывает удобнее использовать другую формулу, которую можно получить из формулы (8) с помощью простых преобразований:
. (9)
Средним квадратическим отклонением или стандартным отклонением случайной величины называется корень квадратный из ее дисперсии:
. (10)
Непрерывная случайная величина и ее числовые характеристики
Закон распределения непрерывной случайной величины
удобно задавать с помощью функции плотности вероятности
. Вероятность
того, что значение, принятое случайной величиной
, попадет в интервал
, определяется равенством:
.
Математическим ожиданием или средним значением непрерывной случайной величины
с плотностью распределения вероятности
называется число:
,
если этот интеграл сходится абсолютно. В противном случае математическое ожидание случайной величины
не существует.
Дисперсия непрерывной случайной величины определяется также, как и для дискретной. Для непосредственного вычисления дисперсии используют формулы:
или
.
Нормальное распределение
Непрерывная случайная величина имеет нормальное или гауссовское распределение с параметрами
и
, где
и
(пишут
), если функция плотности случайной величины имеет вид:
,
для любого
.
При
и
, т.е.
, нормальный закон распределения называется стандартным или нормированным.
Если случайная величина
имеет нормальное распределение с параметрами
и
, то
и
.
Найти вероятность попадания случайной величины
, распределенной по нормальному закону с параметрами
и
, в интервал
можно по формуле:
, (11)
где
– функции Лапласа, значения которой определяются по таблице. При использовании таблицы необходимо учитывать, что функция
является нечетной и при
значения
считаются равными 0,5.
Математическая статистика