Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Дисперсия и ее свойства
Для характеристики рассеивания возможных значений случайной величины около ее среднего значения вводится дисперсия, которая представляет собой среднюю квадратическую разность между значениями случайной величины и ее средним значением, т. е. . (А.38) По определению среднего для дискретных случайных величин , (A.39 а) где введено обозначение , а для непрерывных величин . (A.39 в) Следует отметить, что в качестве меры рассеивания не может быть взята величина , так как она равна нулю для любых случайных величин. В самом деле, используя основные свойства среднего значения, получим . (A.40) Формулу (А.38) можно преобразовать к виду иногда более удобному для использования. Для этого возведем в квадрат величину, стоящую в угловых скобках (А.38) и воспользуемся основными свойствами среднего значения. (A.41) Таким образом, дисперсия случайной величины X равна среднему квадрату этой величины минус квадрат ее среднего. Для характеристики рассеивания более целесообразно взять величину, которая имеет размерность самой случайной величины, а не ее квадрата. Поэтому в рассмотрение вводят среднее квадратическое отклонение s x, которое равно корню квадратному из дисперсии: . (A.42) Перейдем к доказательству основных свойств дисперсии. 1. Дисперсия постоянной величины c = constравна нулю. . (A.43) 2. Неслучайная величина c = constвыносится из-под знака дисперсии в квадрате: . (A.44) По определению дисперсии . Аналогичное свойство получаем для среднего квадратичного отклонения: . 3. Дисперсия суммы двух независимых случайных величин равна сумме их дисперсий: . (A.45) По определению так как на основании выражения (A.37) среднее значение от произведения независимых величин и равно произведению их средних, каждое из которых, согласно (A.40), равно нулю, т. е. Формулу (A.45) легко с помощью метода индукции распространить на большее число суммируемых независимых случайных величин: . (A.46) Подчеркнем, что формулы (A.45) и (A.46) имеют место только для независимых величин.
|