Большое значение в математической статистике имеют так называемые моменты распределения случайной переменной. В математическом ожидании большие значения случайной величины учитываются недостаточно. Дополнительной числовой характеристикой случайной величины, которая детальнее характеризует ее, являются моменты различных порядков. Не вдаваясь в подробное изложение теории моментов, приведем определение двух основных типов моментов.
Начальным моментом k-го порядка случайной переменной X называется математическое ожидание k-ой степени ее: μk = Е(Хk). Центральным моментом k-го порядка случайной переменной X называется математическое ожидание k-ой степени отклонения X от ее математического ожидания: . Если X – непрерывная случайная переменная, плотность вероятности которой есть f(х), то моменты μk и ηk вычисляют по формулам:
(2.13)
В этих формулах (с, d), как и ранее, обозначает интервал, в границах которого случайная переменная X меняет свое значение. Принимается, что моменты μk и ηk случайной переменной существуют тогда и только тогда, когда интегралы в формулах (2.13) являются абсолютно сходящимися. Если X – дискретная переменная, то для вычисления μk и ηk необходимо заменить интегралы соответствующими рядами, причем моменты существуют тогда и только тогда, когда эти ряды абсолютно сходятся.
Следует отметить, что математическое ожидание и дисперсия суть частные случаи моментов. Математическое ожидание Е(Х) есть первый начальный момент μ1, а дисперсия D2(X) есть второй центральный момент η2. В статистическом анализе большое значение имеют также центральные моменты третьего и четвертого порядков. Третьи центральные моменты служат для оценки степени скошенности распределения (асимметрия). О центральных моментах четвертого порядка говорят, что они измеряют степень сглаженности (эксцесс) кривой плотности вероятности.
Вопросы для самоконтроля
1 Каким образом можно представить распределение дискретной случайной переменной?
2 Дайте определение случайной переменной.
3 Дайте определение дискретной и непрерывной случайной переменной.
4 При каких условиях случайная переменная называется непрерывной?
5 Дайте определение математического ожидания и дисперсии.
6 Чему равно значение математического ожидания при одинаковой вероятности величин случайной переменной?
7 Могут ли две случайные величины обладать одинаковым математическим ожиданием и различной дисперсией? Приведите практические примеры.
8 Какова размерность среднего квадратического отклонения?
9 Моментам какого порядка соответствуют математическое ожидание и дисперсия? Приведите формулы.
10 Моментам какого порядка соответствуют степени скошенности распределения и степени сглаженности кривой плотности вероятности.
ТЕМА 3 Дискретные распределения
3.1 Биномиальное распределение и измерение вероятностей
3.2 Распределение редких событий (Пуассона)