Дисперсия случайной величины

Дисперсия . случайной величины 153  [c.391]

Дисперсией случайной величины называют математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от математического ожидания. При заданном законе распределения дисперсия дискретной случайной величины определяется как  [c.121]


Для дисперсии случайной величины X используется также обозначение Var(X).)  [c.27]

Свойства дисперсии случайной величины  [c.28]

Пример 2.4. Найти математическое ожидание и дисперсию случайной величины Z= Х- 5Y+ 7, если даны М(Х) = 3, M(Y) = 2, ДА) = 1,5и D(Y) = 1 и известно, что А и Y— независимые случайные величины.  [c.28]

При каком значении параметра С эта функция является плотностью распределения некоторой случайной величины Найти математическое ожидание и дисперсию случайной величины X.  [c.49]

При фиксированном f увеличение дисперсий случайных величин a(-.-( j) и bj(линейное неравенство и 2 aj.-Xj bj, имеющее структуру, аналогичную структуре основного  [c.93]

Здесь вместо математического ожидания и дисперсии случайной величины взяты ее статистические моменты. Назовем закон распределения случайной величины Я, заданной плотностью /(Я) теоретическим. Зная, закон распределения, можно найти теоретические вероятности попадания в каждый из ин-  [c.197]


Дисперсию случайной величины у = f + e в произвольной точке х можно выразить следующим образом  [c.121]

Дисперсия случайной величины у = f + е в произвольной точке t вычисляется по формуле  [c.147]

Дисперсия случайной величины, являющейся линейной комбинацией коррелированных случайных величин равна  [c.163]

Дисперсия случайной величины  [c.133]

Стандартной для расчета волатильности считается трехмесячная выборка однодневных изменений цен. Наиболее простой алгоритм оценки о следующий. После расчета среднего значения доход-ностей <г> вычисляют отклонения от среднего хг = г — <г> и дисперсию случайной величины г  [c.199]

D(TJ = X) — условная дисперсия случайной величины т], вычисленная при условии, что значение другой случайной величины зафиксировано на уровне X GOV( , л) " Ё[( — Е )(Л — ЕЛ) — ковариация случайных величин  [c.456]

Статистические методы управления качеством. Распределение частоты среднего значения и дисперсии случайных величин. Термины и общие методы расчетов  [c.34]

Дисперсия погрешности на основании свойств дисперсий случайных величин  [c.73]

Большинство величин в производственных процессах и отношениях случайно, т.е. их значение невозможно предсказать абсолютно точно, но подчинено определенным законам. В связи с этим приходится иметь дело с понятиями случайной величины и ее законом распределения вероятностей, основными числовыми характеристиками распределения (математическое ожидание или среднее значение случайной величины, дисперсия случайной величины или среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации).  [c.249]

Из этого определения следует, что дисперсия случайной величины X вычисляется по формуле  [c.193]

Наряду с дисперсией случайной величины, в качестве характеристики рассеивания случайной величины используется среднее квадратическое отклонение, которое равно положительному значению корня квадратного из дисперсий.  [c.16]


Дисперсия случайной величины X, имеющей показательное распределение, равна  [c.32]

Дисперсия случайной величины X, имеющей равномерное распределение на участке [а, Ь], вычисляется по формуле  [c.34]

Двойственная задача 238 Двойственные оценки 247 Дисперсия случайной величины  [c.424]

Для практического расчета дисперсии случайных величин часто бывает удобно использовать следующую формулу  [c.263]

Отсюда дисперсия случайной величины а(т, ) определяется формулой  [c.191]

Распределение Пуассона зависит от одного параметра а. Для случайной величины распределенной по закону Пуассона M[X]=D[X]=a, где М - математическое ожидание, D - дисперсия случайной величины X.  [c.152]

Напомним, что в математической статистике для получения несмещенной оценки дисперсии случайной величины соответствующую сумму квадратов отклонений от средней делят не на число наблюдений я, а на число степеней свободы (degress of freedom) я — т, равное разности между числом независимых наблюдений случайной величины п и числом связей, ограничивающих свободу их изменения, т. е. число т уравнений, связывающих эти наблюдения. Поэтому в знаменателе выражения (3.26) стоит число степеней свободы п — 2, так как две степени свободы теряются при определении двух параметров прямой из системы нормальных уравнений (3.5).  [c.62]

Здесь ац и я,у (о>) - соответственно, детерминированный и случайный коэффициенты матрицы условий bjubi(u>) -детерминированная испуганная компоненты вектора ограничений шел - случайный параметр 5",- и в",у - математическое ожидание случайных величин и,- (и>) и а,у (о>) у/ - вероятность выполнения г -го условия Ф"1 (7г-) - обратная функция нормального распределения о - - дисперсия случайной величины в,у (и ) f - дисперсия случайной величины 1ц (ш) лу — интенсивность /-го способа производства.  [c.18]

КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ [variation oeffi ient] — мера относительного разброса случайной величины показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс. Вычисляется по формуле квадратный корень из дисперсии случайной величины (стандартное отклонение), деленный на ее математическое ожидание  [c.157]

Определенные соотношениями (1.8) и (1.8 ) соответственно теоретический и выборочный коэффициенты корреляции могут быть формально вычислены для любой двумерной системы наблюдений они являются измерителями степени тесно- ты линейной статистической связи между анализируемыми признаками. Однако только в случае совместной нормальной рас-пределенности исследуемых случайных величин и ц коэффициент корреляции г имеет четкий смысл как характеристика степени тесноты связи между ними. В частности, в этом, случае соотношение г — 1 подтверждает чисто функциональную линейную зависимость между исследуемыми величинами, а уравнение г = 0 свидетельствует об их полной взаимной независимости. Кроме того, коэффициент корреляции вместе со средними и дисперсиями случайных величин и TJ составляет те пять параметров, которые дают исчерпывающие сведения о стохастической зависимости исследуемых величин, так как однозначно определяют их двумерный закон распределения (см. [14, с. 171, формула (6.9)]).  [c.63]

Ол—безусловная дисперсия случайной величины т , а а%/х) —УсРеД" ненная по различным значениям X случайной величины величина условной дисперсии О(л  [c.456]

Для вычислений вероятностей Р(у = у ) ряда распределения Пуассона удобно использовать функцию ПУАССОН(х среднее ...) пакета Mi rosoft Ex el. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона, равны между собой ШУ = Dy = а. График вероятностного ряда распределения Пуассона для среднего значения а=1,7 представлен на рис. 7.5.  [c.250]

Эконометрика (2002) -- [ c.27 ]