Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану
4 a). Используя свойство (5) плотности распределения, получим: Þ .
Плотность распределения имеет вид:
б) МодаMo СВ Х – это точка максимума функции . Необходимое условие существования экстремума ‑ , но = ¹0, следовательно данное распределение моды Mo не имеет.
в) Медиана Мe определяется из уравнения . Интегрируя и подставляя пределы интегрирования, получим: . Решая квадратное уравнение, находим корни .
Следовательно, . 3
Математическое ожидание характеризует среднее значение СВ и обозначается М[X] или mx.Под символом М[X] понимают оператор математического ожидания, примененный к СВ Х. Оператор имеет различные выражения для дискретной и непрерывной СВ Х.
Математическое ожидание дискретной СВ Х есть сумма произведений всех возможных значений СВ на вероятности принятия этих значений.
М[X]= =
Математическое ожидание непрерывной СВ X есть интеграл:
М[Х] =
Свойства математического ожидания
1. М[С]=С
2. М[CX]=CМ[X]
3. М[X1+X2+...+Xn]= M[X1]+ M[X2]+...+ M[Xn]
4. Для независимых случайных величин X1,×X2,×...×,Xn:
М[X1×X2×...×Xn]= M[X1]× M[X2]×...× M[Xn].
ПримерИзделия испытываются на надежность. Вероятность выхода из строя за время испытания для каждого изделия равна р. Испытания заканчиваются после первого же вышедшего из строя изделия. Найти математическое ожидание СВ Х- числа проверенных изделий.
4Если X- случайное число проверенных изделий, то ряд распределения СВ Химеет вид:
xi | ... | k | ... | |||
pi | p | pq | pq2 | ... | рqk-1 | ... |
гдеq=1-p. Математическое ожидание Х выражается суммой ряда:
М[Х]=1p+2pq+3pq2+...+kpqk-1 +...= p(1+2q+3q2+...+kqk-1+...
Легко заметить, что ряд, стоящий в скобках представляет собой результат дифференцирования геометрической прогрессии q+q2+q3+...+qk+...= .
Следовательно: М[Х]=р(1+2q+3q2+...+kqk-1+...)= = . 3
Дисперсией СВ Х называют математическое ожидание квадрата отклонения СВ от ее математического ожидания:
= D[X]=M[(X-M[X])2]
Дисперсия характеризует рассеяние значений СВ вокруг ее математического ожидания. Символ D[X] означает оператор дисперсии, примененный к СВ Х. Свойства математического ожидания позволяют получить удобную формулу для определения дисперсии:
D[X]=M[X2]-(M[X])2
Дисперсия дискретной СВ Хвычисляют по формуле:
D[X]=
Или
D[X]= ‑ (M[X])2
Дисперсия непрерывной СВ Х вычисляют по формуле:
D[X]=
Или
D[X]= ‑(M[X]) 2
Свойства дисперсии
1. D[C] = 0.
2. D[CX])=C2D[X].
3. D[X1+X2+...+Xn ]= D[X1]+D[X2] +...+D[ Xn]. (Для независимых случайных величин X1,X2,...Xn).
Средним квадратичным отклонением sх СВ Х называют квадратный корень из дисперсии:
sх = .
Начальным моментом k-го порядка СВ Х называют математическое ожидание величины
Хk , т.е.
Начальный момент k-го порядка дискретной СВ выражается суммой: ,
непрерывной - интегралом:
Очевидно, что при k=1 .
Начальные моменты высших порядков используются главным образом для вычисления центральных моментов.
Центральным моментом k-го порядка СВ Х называют математическое ожидание величины :
Для дискретной СВХ центральный момент выражается суммой: ,
для непрерывной - интегралом:
.
Центральный момент первого порядка , центральный момент второго порядка – это дисперсия: .
Центральный момент любого порядка можно выразить через начальные моменты:
; и т.д.
Асимметрией (коэффициентом асимметрии) распределения СВ Х называется величина:
.
Коэффициент асимметрии характеризует “скошенность” графика плотности распределения вероятностей.
Эксцессом СВ Х называется величина
,
она характеризует крутизну кривой распределения.