Дисперсия дискретной случайной величины

Математическое ожидание не дает полной характеристики закона распределения случайной величины.

Например, пусть заданы две дискретные случайные величины Х и У своими законами распределения:

Х -2   У -100
Р 0,4 0,2 0,4   Р 0,3 0,4 0,3

Несмотря на то, что математические ожидания Х и У одинаковы М(Х)=М(У)=0, возможные значения Х и У «разбросаны» или «рассеяны» около своих математических ожиданий по-разному: возможные значения величины Х расположены гораздо ближе к своему математическому ожиданию, чем значения величины У.

При одинаковой средней величине годовых осадков одна местность может быть засушливой и неблагоприятной для сельскохозяйственных работ (нет дождей весной и летом), а другая благоприятной для ведения сельского хозяйства.

Значит, возникает необходимость введения новой числовой характеристики случайной величины, по которой можно судить о «рассеянии» возможных значений этой случайной величины.

Пусть задана дискретная случайная величина Х:

Определение 1. Отклонением случайной величины Х от ее математического ожидания М(Х) (или просто отклонением случайной величины Х) называют случайную величину Х-М(Х).

Для того чтобы отклонение случайной величины Х приняло значение Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru -М(Х), достаточно, чтобы случайная величина Х приняла значение Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru .

Вероятность этого события равна Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru , значит и вероятность того, что отклонение случайной величины Х примет значение Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru -М(Х), также равна Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru . Используя это, запишем закон распределения отклонения случайной величины Х :

Х - М(Х) Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru - М(Х) Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru - М(Х) Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru - М(Х)
р Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru

Вычислим математическое ожидание отклонения Х-М(Х), получим: М(Х-М(Х))=М(Х)-М(Х)=0.

Справедлива следующая теорема:

Теорема.Математическое ожидание отклонения Х-М(Х) равно нулю.

Из теоремы видно, что с помощью отклонения не удается определить среднее отклонение возможных значений величины Х от ее математического ожидания, т.е. степень рассеяния величины Х.

Запишем закон распределения случайной величины (Х-М(Х))2 ( рассуждая аналогично, как и в случае случайной величины Х-М(Х) ).



(Х-М(Х))2 ( Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru -М(Х))2 ( Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru -М(Х))2 ( Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru -М(Х))2
р Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru

Определение. Дисперсией D(X) дискретной случайной величины Х называют маиематическое ожидание квадрата отклонения случайной величины Х от ее математического ожидания: D(X)= (Х-М(Х))2.

Из закона распределения величины (Х-М(Х))2 следует, что Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru Свойства дисперсии дискретной случайной величины

1. Дисперсия дискретной случайной величины Х равна разности между математическим ожиданием квадрата величины Х и квадратом ее математического ожидания: D(X)=M(X2)-M2(X).

С помощью этого свойства и свойств математического ожидания устанавливаются следующие свойства:

2. Дисперсия постоянной величины С равна нулю.

3. Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возведя его в квадрат: Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru .

4. Дисперсия суммы двух независимых величин равна сумме дисперсий этих величин: D(X+Y)=D(X)+D(Y).

Методом математической индукции это свойство распросраняется и на случай любого конечного числа слагаемых. Следствием свойств 3 и 4 является свойство 5.

5. Дисперсия разности двух независимых величин Х и У равна сумме их дисперсий: D(X-Y)=D(X)+D(Y).

Определение. Средним квадратическим отклонением Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru (Х) Случайной величины Х называется корень квадратный из дисперсии: Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru (Х)= Дисперсия дискретной случайной величины - student2.ru .

Т.к. дисперсия измеряется в квадратных единицах относительно размерности самой случайной величины, то в тех случаях, когда нужно иметь числовую характеристику рассеяния возможных значений в той же размерности, что и сама случайная величина и используют среднее квадратическое отклонение.

Наши рекомендации