Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Lektsia_4_TV_i_MS_2010.doc
Скачиваний:
173
Добавлен:
27.02.2016
Размер:
257.54 Кб
Скачать

Моменты случайных величин.

Для характеристики различных свойств случайных величин используются начальные и центральные моменты.

Начальным моментом k-го порядка случайной величины Х называется математическое ожидание k-й степени этой величины:

αК = М [XК].

Для дискретной случайной величины

αК =

Для непрерывной случайной величины

Ц

0

Х = Х – М[Х]

ентрированной случайной величиной называется отклонение случайной величины от ее математического ожидания:

Условимся отличать центрированную с.в. значком 0 наверху.

Центральным моментом S-го порядка называется математическое ожидание S-й степени центрированной случайной величины

S = M [(X – mx)S].

Для дискретной случайной величины

S = (xi – mx)S pi.

Для непрерывной случайной величины

.

Свойства моментов случайных величин

  1. начальный момент первого порядка равен математическому ожиданию (по определению):

α1 = М [X1] = mx.

  1. центральный момент первого порядка всегда равен нулю (докажем на примере дискретной с. в.):

1 = M [(X – mx)1] =(xi – mx) pi =xi pi mx pi = mx–mxpi =mx–mx= 0.

  1. центральный момент второго порядка характеризует разброс случайной величины вокруг ее математического ожидания.

Центральный момент второго порядка называется дисперсией с. в. и обозначается D[X] или Dx

Дисперсия имеет размерность квадрата случайной величины.

  1. Среднее квадратическое отклонение σх = √Dx.

σх – также как и Dx характеризует разброс случайной величины вокруг ее математического ожидания но имеет размерность случайной величины.

  1. второй начальный момент α2 характеризует степень разброса случайной величины вокруг ее математического ожидания, а также смещение случайной величины на числовой оси

Связь первого и второго начальных моментов с дисперсией (на примере непрерывной с. в.):

  1. третий центральный момент характеризует степень разброса случайной величины вокруг математического ожидания, а также степень асимметрии распределения случайной величины.

f(xср) > f(-xср)

Для симметричных законов распределения m3 = 0.

Для характеристики только степени асимметрии используется так называемый коэффициент асимметрии

Sk = m33

Для симметричного закона распределения Sk = 0

  1. четвертый центральный момент характеризует степень разброса случайной величины вокруг математического ожидания, а также степень островершинности закона распределения.

Для характеристики только степени островершинности распределения используется эксцесс (обозначается εх):

εх = m44 – 3

εх2 = 0;(нормальный закон распределения) εх1  0; εх3  0.

Задача. Случайна величина Х задана плотностью распределения вероятности

f(x) =

Найти: F(x), mx, α2, Dx, σx и построить графики функций f(x) и F(x).

Математическое ожидание:

Второй начальный момент:

Дисперсия: Dx = α2 – mx2 = 1/2 – 4/9 = 1/18

Средне квадратичное отклонение: σх = √Dx = √(1/18) = √2/6.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]