Материал: Теория_вероятностей_9_22_лекц_1К

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Теория вероятностей и математическая статистика

Лекция 9

1 курс. 4 зач.ед.

144 часа (36 час. лекц., 36 час. практич. зан., 72 час. самост. раб.). Экзамен.

1

Теория вероятностей и математическая статистика

7.4. Начальные и центральные теоретические моменты

Рассмотрим дискретную случайную величину X, заданную законом распределения:

 

Х

1

2

5

100

 

 

 

 

 

 

 

р

0,6

0,2

0,19

0,01

 

 

 

 

 

 

Найдем математическое ожидание X:

 

 

 

M(X) = 1 0,6 + 2 0,2 + 5 0,19 + 100 0,01 = 2,95.

Напишем закон распределения X2:

 

 

 

Х2

1

4

25

10000

 

р

0,6

0,2

0,19

0,01

 

 

 

 

 

 

Найдем математическое ожидание X2:

M(Х2) = 1 0,6 + 4 0,2 + 25 0,19 + 100000 0,01 = 106,15.

Видим, что М(X2) значительно больше М(X).

2

Теория вероятностей и математическая статистика

Это объясняется тем, что после возведения в квадрат возможное значение величины X2 , соответствующее значению х = 100 величины X, стало равным 10000, т. е. значительно увеличилось; вероятность же этого значения мала (0,01).

Из этого следует, что переход от М(X) к М(X2)

позволяет лучше учесть влияние на математическое ожидание тех возможных значений, которые велики и имеют малую вероятность.

3

Теория вероятностей и математическая статистика

Таким образом, если величина X имеет несколько больших и маловероятных значений, то переход к величине X2, а тем более к величинам X3 , X4 и т. д., позволяет еще больше «усилить роль» этих больших, но маловероятных возможных значений.

В таких случаях оказывается целесообразным рассматривать математическое ожидание целой положительной степени случайной величины (не только дискретной, но и непрерывной)

4

Теория вероятностей и математическая статистика

Начальным* моментом порядка k случайной величины X называют математическое ожидание величины Xk:

k = M(Хk).

В частности,

1 = M(Х), 2 = M(Х2).

Пользуясь этими моментами, формулу для вычисления дисперсии D(Х) = M(Х2) — [М(Х)]2 можно записать так:

D(Х) = 2 - 12 (*)

*Начальный (отсчет M(Хk) идет от начала координат).

5

Источник: https://studfile.net/preview/16590948/