Моменты случайных величин

Наряду с рассмотренными числовыми характеристиками случайных величин используются и другие, более общие характеристики- начальные и центральные моменты, через которые, в частности, выражаются математическое ожидание и дисперсия.

Начальным моментом k-го порядка, или моментом k-го порядка, случайной величины X называется математическое ожидание k-й степени этой величины, т.е. vk=M( Моменты случайных величин - student2.ru )

Если дискретная случайная величина X принимает значения х1,х2,..., хn,... с вероятностями р1,р2,..., рn,... то в соответствии с определением Моменты случайных величин - student2.ru при условии, что этот ряд сходится абсолютно.

Центральным моментом k-го порядка случайной величины X называется математическое ожидание k-й степени отклонения этой величины от ее математического ожидания. Обозначив центральный момент k-го порядка через Моменты случайных величин - student2.ru и положив М(Х)=a, по определению получим

Моменты случайных величин - student2.ru Если дискретная случайная величина принимает значение х1,х2,…,хn соответственно с вероятностями р1,р2,…рn…, то Моменты случайных величин - student2.ru при условии, что ряд сходится абсолютно.

Эксцессом случайной величины Х называется число, определяется формулой Моменты случайных величин - student2.ru , где Моменты случайных величин - student2.ru центральный момент четвертого порядка; Моменты случайных величин - student2.ru - среднее квадратическое отклонение.

Закон Пуассона.

Случайная величина Х распределена по закону Пуассона, если она принимает целые значения k = 0, 1, 2, ... с вероятностями Моменты случайных величин - student2.ru где Моменты случайных величин - student2.ru > 0 – параметр распределения. При этом Моменты случайных величин - student2.ru

Значения вероятностей Моменты случайных величин - student2.ru приводятся в таблицах распределения Пуассона.

Математическое ожидание и дисперсия пуассоновской случайной величины равны параметру распределения: Моменты случайных величин - student2.ru

Распределение Пуассона используется для приближенных вычислений.

Геометрическое и гипергеометрическое распределения.

Дискретная случайная величина Х имеет геометрическое распределение, если она принимает значения k=1, 2, 3, … с вероятностями Моменты случайных величин - student2.ru

Определение является корректным, т.к. сумма вероятностей Моменты случайных величин - student2.ru

Случайная величина Х, имеющая геометрическое распределение, представляет собой число испытаний Бернулли до первого успеха.

Математическое ожидание и дисперсия Х: Моменты случайных величин - student2.ru

Дискретная случайная величина Х имеет гипергеометрическое распределение, если она принимает значения m с вероятностями Моменты случайных величин - student2.ru где m=0,1,…,k; k = min(n, M); M Моменты случайных величин - student2.ru N; n Моменты случайных величин - student2.ru N.

Вероятность Моменты случайных величин - student2.ru является вероятностью выбора m объектов обладающих заданным свойством, из множества n объектов, случайно извлечённых (без возврата) из совокупности N объектов, среди кот. Mобъектов обладают заданным свойством.

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, имеющей гипергеометрическое распределение с параметрамиn, M, N: Моменты случайных величин - student2.ru

Моменты случайных величин - student2.ru

Наши рекомендации