Нестационарный поток нестационарный пуассоновский поток интенсивность нестационарного пуассоновского потока дискретная случайная величина X(t r) распределение Пуассона математическое ожидание случайной величины X(t0 т) дисперсия случайной величины X(t0 r) среднее квадратическое отклонение случайной величины X(ty г) элемент вероятности появления события в нестационарном пуассоновском потоке непрерывная случайная величина T(t0) интегральный закон распределения случайной величины T(t0) дифференциальный закон распределения случайной величины T(t0) математическое ожидание случайной величины Г( 0) дисперсия случайной величины Г( 0) среднее квадратическое отклонение случайной величины Г(г0). [c.102]
Математическое ожидание (среднее значение) дискретной случайной величины X, имеющей распределение (МС.2), есть по определению ряд [c.511]
Математическое ожидание, как известно, представляет собой наиболее вероятное ожидаемое значение этой величины. Математическое ожидание дискретной случайной величины равно сумме произведений всех ее возможных значений на их вероятности [c.43]
М(х) — математическое ожидание величины х SD(x) — среднеквадратическое отклонение величины х. Кроме того, напомним, что математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение определяются следующим образом. Математическое ожидание дискретной случайной величины подсчитывается как [c.120]
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]
Одной из важнейших числовых характеристик случайной величины является ее математическое ожидание, называемое также средним значением или центром распределения случайной величины. Для дискретной случайной величины математическое ожидание определяется [c.262]
Математическим ожиданием, или средним значением, М(Х) дискретной случайной величины X называется сумма произведений всех ее значений на соответствующие им вероятности [c.26]
Теоретические распределения характеризуются величиной своих основных параметров математическим ожиданием М (X) — центром группирования и дисперсией D(X) — величиной рассеивания. Для дискретной случайной величины [c.19]
Кроме того, напомним, что математическое ожидание и среднеквадратичное отклонение определяются следующим образом. Математическое ожидание дискретной случайной величины под-считывается так [c.119]
Математическое ожидание дискретной случайной величины х определяется по формуле [c.302]
Математическое ожидание какого-либо события равно произведению абсолютной величины этого события на вероятность его наступления. Математическое ожидание дискретной случайной величины равно сумме произведений возможных значений этой величины на их вероятности [c.393]
В дискретные моменты времени п— 1, 2,. .. наблюдаются значения y(Xn)=f(xn)+v>n. Предполагается, что а — случайная величина с нулевым математическим ожиданием и что ее значения для различных моментов времени независимы и одинаково распределены с функцией распределения, обладающей непрерывной ограниченной плотностью. [c.370]
Расширительным теоретико-вероятностным толкованием феномена лотереи является понятие вероятностного распределения случайной величины. С его помощью определяют вероятности того, что случайная величина примет те или иные свой возможные значения. Обозначим через у случайную величину, а через у — ее возможные значения. Тогда для дискретной случайной величины, которая может принимать возможные значения У , у2, УЗ,. .., уп удобной формой вероятностного распределения следует считать зависимость Р(у = у ), которую обычно называют вероятностным рядом, шт рядом распределения. На практике для оперативной обобщенной оценки вероятностного распределения величин риска часто используют так называемые числовые и другие характеристики распределения случайных результатов математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое (стандартное) отклонение, коэффициент вариации, мода, медиана и др. (см., например, [13,10, 54] и др.). Иными словами, для быстрого и целостного восприятия предприниматель стремится (или просто вы- [c.246]
Среднее значение, или математическое ожидание дискретной случайной величины, вычисляется по формуле [c.14]
Дисперсию, характеризующую степень рассеянности случайной величины (например, ЧДД) вокруг своего среднего значения (математического ожидания), для дискретного случая можно определить по формуле [c.110]
Каково различие между вычислением математического ожидания для дискретных и непрерывных случайных величин Что общего в этих определениях [c.267]
В соотношении между математическим ожиданием ущерба и разбросом случайных значений ущерба (дисперсией) всегда имеется некоторая точка безразличия. Для дискретных случайных величин дисперсия Д определяется как [c.278]
И в завершение рассмотрим кратко случай неопределенности в поступлении платежей от дебиторов и изменения цен поставок сырья и материалов. В случае неопределенности поступлений, размер дебиторской и кредиторской задолженности являются случайными величинами и могут быть описаны законом распределения. Как правило, закон распределения не известен заранее, но экспертным путем можно оценить вероятность наступления тех или иных событий (неоплаты долга дебитором, отказ поставщиками поставлять сырье и материалы, а также возможное повышение цен на них). Составленный перечень возможных событий и оценка вероятности их наступления позволяет определить математическое ожидание дискретной случайной величины, которое и может подставляться в формулу оценки стоимости производственно-финансового цикла. [c.34]
Математическое ожидание дискретной случайной величины [c.200]
Математическое ожидание (или среднее значение) случайной величины — одна из важнейших характеристик ее положения. Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется сумма произведений всевозможных ее значений на вероятности, с которыми она эти значения может принимать [1]. [5], [7]. [c.73]
Дисперсия случайной величины определяет ее рассеяние. Дисперсией дискретной случайной величины называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания [1], [5], [7]. [c.73]
Ковариация является характеристикой взаимосвязи двух случайных величин (гг- и г.-) и является математическим ожиданием произведения (г, - -(rj-fj), которое в случае дискретного распределения вероятности имеет вид [c.82]
Математическим ожиданием дискретной случайной величины называется сумма произведений всех ее значений на вероятности этих значений [c.296]
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ [expe ted value] — одна из числовых характеристик случайной величины, часто называемая ее теоретической средней. Для дискретной случайной величины X (заданной значениями хх, х2,, .., хп и соответствующими этим значениям вероятностями/),, р2, -,/> ) М.о. определяется формулой [c.186]
В рассматриваемой нами модели S(t+dT) представляет собой дискретную случайную величину, с вероятностью р равную Su и с вероятностью 1 - р равную Sd (ее математическое ожидание есть pSu + (1 - p)Sd, а дисперсия pS2u2+ [(1 - p)S2d2- S2(pu + (1 - p)d)]. Чтобы такое приближение было наиболее точным, нужно, чтобы у этих [c.387]
Математическое ожидание дискретной случайной величины. 200 11 22 Дисперсия дискретной случайной величины. . 201 11 2.3 Среднее квэдратическое отклонение . .. . 203 [c.7]