рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Числовые характеристики дискретных случайных величин. Мода, медиана, начальный момент, центральный момент дискретной случайной величины.

Числовые характеристики дискретных случайных величин. Мода, медиана, начальный момент, центральный момент дискретной случайной величины. - раздел Философия, Свойства математического ожидания Мода. Модой Дискретной Случайной Величины Называется Ее Наиболее Вер...

Мода.

Модой дискретной случайной величины называется ее наиболее вероятное значение. Обозначается через Мо.

Медиана (Ме) ряда значений х12,…хn, которое случайное величина х принимает c вероятностью

х12<…<хn.

Р12,…,Рn называется значение с индексом хk, с таким индексом k, что сумма всех ΣРi близко по отдельности k ½.

Если математическое ожидание случайной величины хS существует, то оно называется начальным моментом αS[х]=М[хS]=ΣРixiS.

Математическое ожидание случайной величины является ее первым начальным элементом.

М[х]=α1[х]=ΣРixi.

Центрированной случайной величиной называется отклонение случайной величины от ее математического ожидания.

Центральным моментом порядка S случайной величины Х называется математическое ожидание S-той степени центрированной случайной величины.

Чаще всего МS[X] вычисляется так:

30. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Свойства математического ожидания.Пусть дана случайная величина Х(ω) на пространстве Ω. Если ряд Σ Х(ω)*Р(ω) сходится абсолютно (имеет свои конечные значения), то эта сумма называется математическим ожиданием случайной величины Х.

Σ Х(ω)*Р(ω)=М[Х]

Свойства математического ожидания:

1. М[Х]=С, С=const

2. M[C*X]=C*M[X]

3. M[X±Y]=M[X]±M[Y]

4. M[X*Y]=M[X]*M[Y], когда эти случайные величины независимы.

Случайные величины Х и У называется независимыми, если:

Вероятность того, что Р{Х=хi,У=уi}=P{X=xi}*P{Y=yi}

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Свойства математического ожидания

Х Р М Х... Свойства математического ожидания... М Х С С const M C X C M X M X Y M X M Y...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Числовые характеристики дискретных случайных величин. Мода, медиана, начальный момент, центральный момент дискретной случайной величины.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Случайные величины. Закон и функция распределения для случайной величины.
Случайная величина х, связанная с некоторым испытанием, которая описывается пространством элементарных событий это функция отображающая пространство Ω на подмножество действительных чисел.

Приближенные формулы для схемы Бернулли
Вероятность по формуле Бернулли предостаточно больших n сопряжено с большим числом вычис

Выборки элементов без повторений. Размещение. Сочетание.
Размещение из n элементов его m называется выборка, которая имея по m элементов выбрано из числа n элементов отличается одна от другой либо составом элементов, либо порядком их расположения.

Основные правила комбинаторики. Правило суммы. Правило произведения.
Большинство комбинаторных задач решаются с помощью 2 основных правил: 1.правила суммы 2.правила произведения. Правило суммы. Если некоторый объект А можно выбрать

Элементы комбинаторики. Выборки и случай.
Элементы комбинаторики. Комбинаторная математика занимается в основном задачами о существовании и подсчете различных комбинаций, которые можно составить из элементов заданного конечного множ

Линейная зависимость и независимость векторов
Система

Линейные пространства. Определение линейного пространства.
Пусть V - непустое множество (его элементы будем называть векторами и обозначать

Решение систем линейных алгебраических уравнений помощью обратной матрицы.
Система из m линейных уравнений с n неизвестными х1, х2, … хn имеет вид

Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.
Система из m линейных уравнений с n неизвестными х1, х2, … хn имеет вид

Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Крамера.
Система из m линейных уравнений с n неизвестными х1, х2, … хn имеет вид

Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для параболы.
При исследовании социально-экономических явлений часто приходится иметь дело с взаимосвязанными показателями. Связь, существующая между двумя и более показателями, затушевывается, усложняется насло

Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для гиперболы. Линеаризация модели.
При исследовании социально-экономических явлений часто приходится иметь дело с взаимосвязанными показателями. Связь, существующая между двумя и более показателями, затушевывается, усложняется насло

Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для парной регрессии.
При исследовании социально-экономических явлений часто приходится иметь дело с взаимосвязанными показателями. Связь, существующая между двумя и более показателями, затушевывается, усложняется насло

Статистические гипотезы. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей. Формула Фишера-Снедокора.
На разных этапах статистического исследования возникает необходимость в формировании в экспериментальной проверке некоторых предположений, утверждений, гипотез. Статистической называют гипотезу в в

Доверительный интервал
Доверительным называется интервал, который задан надежностью , покрывает оцениваемые пар

Выборочные характеристики вариационного ряда.
xi x1 x2 x3 … xK mi

Условные вероятности. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
Условной вероятностью Р(А/В) события А при условии, что событие В произошло назовем отношением Р(В)≠0;

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги