6. Случайные величины и их числовые характеристики

Величина, принимающая свои значения в зависимости от исходов некоторого испытания, причем для каждого элементарного исхода имеющая одно единственное значение, называется случайной.

6.1. Дискретная случайная величина

Величина, принимающая отдельные, изолированные возможные значения с определенными вероятностями называется дискретной случайной величиной.

Числовые характеристики дискретной случайной величины

Математическое ожидание

Математическим ожиданием дискретной случайной величиныназывается сумма произведений всех возможных ее значений на соответствующие им вероятности:

Свойства математического ожидания

1. Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной:

, где .

2. Математическое ожидание алгебраической суммы нескольких случайных величин равно алгебраической сумме математических ожиданий этих величин:

.

Следствие. Если , то

3. Математическое ожидание произведения нескольких взаимно независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий этих величин:

.

Следствие. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания:

, где .

4. Математическое ожидание числа появлений событиявнезависимых испытаниях (математическое ожидание биноминального распределения) равно произведению числа испытаний на вероятность появления события в каждом испытании:.

Дисперсия

Дисперсией дискретной случайной величиныназывается математическое ожидание квадрата отклонения этой величины от ее математического ожидания:.

Для вычисления дисперсии также можно использовать следующую формулу:

,

т.е. дисперсия случайной величины равна разности между математическим ожиданием квадрата этой величины и квадратом её математического ожидания.

Свойства дисперсии

1. Дисперсия постоянной величины равна нулю: ,.

2. Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, предварительно возведя его в квадрат: ,.

3. Дисперсия суммы нескольких взаимно независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих величин: .

4. Дисперсия разности двух независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих величин: .

5. Если , то.

Замечание 2. Для вычисления дисперсии биноминального распределения можно воспользоваться следующей формулой: , где– число испытаний;– вероятность осуществления событияв одном испытании;– вероятность осуществления события(противоположного событию) в одном испытании.

Среднее квадратическое отклонение

Средним квадратическим отклонением случайной величины называется квадратный корень из дисперсии: .

Замечание 3. На основании данного определения для обозначения диспер­сии часто используется символ .

Пример 1. Задан закон распределения дискретной случайной величины :

X	10	30	50	70	90
P	0,1	0,2	0,1	0,2	0,4

Найти:

1) математическое ожидание , дисперсиюи среднее квадратическое отклонение;

2) составить функцию распределения случайной величины и построить ее график;

3) вычислить вероятности попадания случайной величины в интервал, пользуясь составленной функцией распределения;

4) составить закон распределения случайной величины ;

5) вычислить математическое ожидание и дисперсию составленной случайной величины двумя способами: пользуясь свойствами математического ожидания и дисперсии, а также непосредственно по закону распределения случайной величины.