Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану

4 a). Используя свойство (5) плотности распределения, получим: Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru Þ Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru .

Плотность распределения имеет вид: Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

б) МодаMo СВ Х – это точка максимума функции Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru . Необходимое условие существования экстремума ‑ Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru , но Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru = Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru ¹0, следовательно данное распределение моды Mo не имеет.

в) Медиана Мe определяется из уравнения Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru . Интегрируя и подставляя пределы интегрирования, получим: Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru . Решая квадратное уравнение, находим корни Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru .

Следовательно, Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru . 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]= Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru = Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

Математическое ожидание непрерывной СВ X есть интеграл:

М[Х] = Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

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 Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru +...= p(1+2q+3q2+...+kqk-1+...

Легко заметить, что ряд, стоящий в скобках представляет собой результат дифференцирования геометрической прогрессии q+q2+q3+...+qk+...= Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru .

Следовательно: М[Х]=р(1+2q+3q2+...+kqk-1+...)= Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru = Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru . 3

Дисперсией Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru СВ Х называют математическое ожидание квадрата отклонения СВ от ее математического ожидания:

Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru = 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]= Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

Или

D[X]= Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru ‑ (M[X])2

Дисперсия непрерывной СВ Х вычисляют по формуле:

D[X]= Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

Или

D[X]= Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru ‑(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 = Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru .

Начальным моментом k-го порядка Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ruСВ Х называют математическое ожидание величины

Хk , т.е. Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

Начальный момент k-го порядка дискретной СВ выражается суммой: Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru ,

непрерывной - интегралом:

Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

Очевидно, что при k=1 Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru .

Начальные моменты высших порядков используются главным образом для вычисления центральных моментов.

Центральным моментом k-го порядка Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru СВ Х называют математическое ожидание величины Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru :

Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

Для дискретной СВХ центральный момент выражается суммой: Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru ,

для непрерывной - интегралом:

Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru .

Центральный момент первого порядка Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru , центральный момент второго порядка – это дисперсия: Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru .

Центральный момент любого порядка можно выразить через начальные моменты: Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru

Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru ; и т.д.

Асимметрией (коэффициентом асимметрии) Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru распределения СВ Х называется величина:

Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru .

Коэффициент асимметрии характеризует “скошенность” графика плотности распределения вероятностей.

Эксцессом Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru СВ Х называется величина

Найти: а) параметр с; б) моду; в) медиану - student2.ru ,

она характеризует крутизну кривой распределения.

Наши рекомендации