Перейти к содержимому.

Портал Естественных Наук

Разделы


Персональные инструменты
Вы здесь: Главная » Математика » Теоретическая база » Алгебра » Введение в теорию вероятностей » Математическое ожидание и дисперсия
Вход


 

Математическое ожидание и дисперсия

Новость: Открыт форум по нанотехнологии.

Математическое ожидание и дисперсия


Математическое ожидание и дисперсия

Пусть мы измеряем случайную величину N раз, например, десять раз измеряем скорость ветра и хотим найти среднее значение. Как связано среднее значение с функцией распределения?

Будем кидать игральный кубик большое количество раз. Количество очков, которое выпадет на кубике при каждом броске, является случайной величиной и может принимать любые натуральные значения от 1 до 6. Среднее арифметическое выпавших очков, подсчитанных за все броски кубика, тоже является случайной величиной, однако при больших N оно стремится ко вполне конкретному числу – математическому ожиданию M x . В данном случае M x  = 3,5.

Каким образом получилась эта величина? Пусть в N испытаниях раз выпало 1 очко, раз – 2 очка и так далее. Тогда При N  → ∞ количество исходов, в которых выпало одно очко, Аналогично, Отсюда

Модель 4.5. Игральные кости
 

Предположим теперь, что мы знаем закон распределения случайной величины x , то есть знаем, что случайная величина x может принимать значения x 1 x 2, ...,  x k с вероятностями p 1 p 2, ...,  p k .

Математическое ожидание   M x случайной величины x равно

Математическое ожидание случайной величины часто обозначается как < x >. Записи < x > и M x эквивалентны.

Пример 1

Найти математическое ожидание числа очков, которые выбьет первый стрелок в предыдущем примере.

Показать решение

Закон распределения рассматриваемой случайной величины может быть задан следующей таблицей:

1 2 3 0 0,2 0,8

Значит,

Ответ. 2,8.


Математическое ожидание не всегда является разумной оценкой какой-нибудь случайной величины. Так, для оценки средней заработной платы разумнее использовать понятие медианы, то есть такой величины, что количество людей, получающих меньшую, чем медиана, зарплату и большую, совпадают.

 

Медианой случайной величины называют число x 1/2 такое, что p  ( x  <  x 1/2 ) = 1/2.

Другими словами, вероятность p 1 того, что случайная величина x окажется меньшей x 1/2, и вероятность p 2 того, что случайная величина x окажется большей x 1/2, одинаковы и равны 1/2. Медиана определяется однозначно не для всех распределений.

Вернёмся к случайной величине x , которая может принимать значения x 1 x 2, ...,  x k с вероятностями p 1 p 2, ...,  p k .

 

Дисперсией случайной величины x называется среднее значение квадрата отклонения случайной величины от её математического ожидания:

Используя вероятности p i того, что величина x принимает значения x i , эту формулу можно переписать следующим образом:


 

Среднеквадратическим отклонением случайной величины x называется корень квадратный из дисперсии этой величины:

Пример 2

В условиях предыдущего примера вычислить дисперсию и среднеквадратическое отклонение случайной величины x .

Показать решение

Имеем: D x  = 0 · (1 – 2,8) 2  + 0,2 · (2 – 2,8) 2  + 0,8 · (3 – 2,8) 2  = 0,16.

Ответ. 0,16, 0,4.


Модель 4.6. Стрельба в мишень
Пример 3

Найти распределение вероятности числа очков, выпавших на кубике с первого броска, медиану, математическое ожидание, дисперсию и среднеквадратичное отклонение.

Показать решение

Выпадение любой грани равновероятно, так что распределение будет выглядеть так:

1 2 3 4 5 6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6

Математическое ожидание M x  = 3,5 (см. пример в начале параграфа).

С вероятностью 1/2 случайная величина x  ≤ 3. С такой же вероятностью x  ≥ 4. Таким образом, медианой случайной величины является любое число из интервала (3; 4). Обычно в качестве медианы указывают среднее значение из этого интервала: x 1/2  = 3,5. В нашем случае медиана совпала с математическим ожиданием, в других распределениях это не так.

Дисперсия:

Среднеквадратичное отклонение Видно, что отклонение величины от среднего значения очень велико.


Свойства математического ожидания
  • Математическое ожидание суммы независимых случайных величин равно сумме их математических ожиданий:
    M x  +  y  =  M x  +  M y .
  • Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий:
    M x  ·  y  =  M x  ·  M y .

 

Пример 4

Найти математическое ожидание суммы и произведения очков, выпавшей на двух кубиках.

Показать решение

В примере 3 мы нашли, что для одного кубика M  ( x ) = 3,5. Значит, для двух кубиков
M x  +  y  =  M x  +  M y  = 7,
M xy  =  M x  ·  M y  = 3,5 2  = 12,25.


Свойства дисперсии
  • Дисперсия суммы независимых случайных величин равно сумме дисперсий:
    D x  +  y  =  D x  +  D y .

 

Пример 5

Найти математическое ожидание и дисперсию суммы очков, выпавших при бросании кубика N раз.

Показать решение

Случайный процесс можно представить как сумму единичных бросков. Для единичного броска
M x  = 3,5,   D x  = 2,9,

Пусть за N бросков на кубике выпало y очков. Тогда
M y  = 3,5  N

Если z – среднее количество очков, выпавших на кубике за N бросков: то:

Этот результат верен не только для бросков кубика. Он во многих случаях определяет точность измерения математического ожидания опытным путем. Видно, что при увеличении количества измерений N разброс значений вокруг среднего, то есть среднеквадратичное отклонение, уменьшается пропорционально


 

Дисперсия случайной величины связана с математическим ожиданием квадрата этой случайной величины следующим соотношением:

Доказательство
 

Действительно,

Найдём математические ожидания обеих частей этого равенства. По определению, Математическое же ожидание правой части равенства по свойству математических ожиданий равно




 

(c) Портал Естественных Наук

Портал Естественных Наук