Математическое ожидание дискретной случайной величины заданной законом распределения вероятностей

Математическое ожидание. Вычисление

Одной из часто используемых на практике характеристик при анализе случайных величин является математическое ожидание. Под данным термином часто употребляют «среднее значение» случайной величины . Рассчитывать его не так трудно, особенно если имеем дискретную величину с небольшим количеством точек.

Математическим ожиданием случайной величины определенной на дискретном множестве значений называется величина, равная сумме попарных произведений величин на их вероятности появления

Если множество ограничено, то нужно искать сумму числа слагаемых

Если множество является непрерывным, то математическое ожидание случайной величины определяется интегрированием по формуле

Если , то

Если то

Свойства математического ожидания

1. Математическое ожидание от постоянной величины равно постоянной

2. Постоянный множитель при случайной величине можно выносить за скобки

Для дискретной случайной величины справедлива зависимость

Для непрерывной следующая:

3. Если и являются постоянными величинами, то справедливая зависимость

Для дискретной случайной величины:

Для непрерывной случайной величины:

Приведем решения распространенных на практике задач.

Пример 1. Закон распределения дискретной случайной величины задан таблично:

Вычислить математическое ожидание.

Решение. Согласно приведенной выше формулы, вычисляем

Таким образом, найдено математическое ожидание равное 0,5.

Пример 2. По заданной функцией плотности вероятностей

вычислить математическое ожидание.

Решение. Согласно формулы для непрерывной случайной величины проводим интегрирование

Найдем интегралы по очереди, для первого выполним замену переменных

Пример 3. Плотность вероятностей задано тригонометрической формулой

Найти математическое ожидание.

Решение. Проводим интегрирования по частям

Найдено математическое ожидание равно

Пример 4. По заданной функцией распределения вероятностей

вычислить математическое ожидание.

Решение. Для вычисления необходимо сначала найти плотность вероятностей. Для этого осуществляем дифференцирования функции распределения

После этого проводим интегрирование по уже формуле:

Для проверки правильности вычислений запомните, что если случайная величина принадлежит промежутку , то математическое ожидание также должно находиться внутри , выполняя роль центра распределения этой величины. В случаях когда найдено математическое ожидание выходит за пределы промежутка нужно проанализировать предварительные вычисления и исправить ошибки. Будьте внимательны при интегрировании функций и замене переменных, именно в этом скрыта львиная доля Ваших ошибок.

yukhym.com

Дискретная случайная величина и функция её распределения

Определение дискретной случайной величины и ряд её распределения

Случайной величиной называется переменная, которая может принимать те или иные значения в зависимости от различных обстоятельств, и в свою очередь, случайная величина называется дискретной, если множество её значений конечно или счётно.

Кроме дискретных случайных величин существуют также непрерывные случайные величины.

Рассмотрим более подробно понятие случайной величины. На практике часто встречаются величины, которые могут принимать некоторые значения, но нельзя достоверно предсказать, какое именно значение каждая из них примет в рассматриваемом опыте, явлении, наблюдении. Например, число мальчиков, которые родятся в Москве в ближайший день, может быть различным. Оно может быть равным нулю (не родится ни одного мальчика: родятся все девочки или вообще не будет новорождённых), одному, двум и так далее до некоторого конечного числа n. К подобным величинам относятся: масса корнеплода сахарной свеклы на участке, дальность полёта артиллерийского снаряда, количество бракованных деталей в партии и так далее. Такие величины будем называть случайными. Они характеризуют все возможные результаты опыта или наблюдения с количественной стороны.

Примерами дискретных случайных величин с конечным числом значений могут служить число родившихся детей в течение дня в населённом пункте, число пассажиров автобуса, число пассажиров, перевезённых московским метро за сутки и т. п.

Число значений дискретной случайной величины может быть и бесконечным, но счётным множеством. Но в любом случае их можно в каком-то порядке пронумеровать, или, более точно — установить взаимно-однозначное соответствие между значениями случайной величины и натуральными числами 1, 2, 3, . n.

Внимание: новое, очень важное понятие теории вероятностей — закон распределения. Пусть дискретная случайная величина X может принимать n значений: . Будем считать, что они все различны (в противном случае одинаковые должны быть объединены) и расположены в возрастающем порядке. Для полной характеристики дискретной случайной величины должны быть заданы не только все её значения, но и верояности , с которыми случайная величина принимает каждое из значений, т. е. .

Законом распределения дискретной случайной величины называется любое правило (функция, таблица) p(x), позволяющее находить вероятности всевозможных событий, связанных со случайной величиной (например, вероятность того, что она пример какое-то значение или попадёт в какой-то интервал).

Наиболее просто и удобно закон распределения дискретной случайной величины задавать в виде следующей таблицы:

function-x.ru

Математическое ожидание случайной величины. Пример решения

Решение получаем через калькулятор. Математическое ожидание находим по формуле m = ∑xipi.
Математическое ожидание M[X].
M[x] = 0*0.2 + 1*0.3 + 2*0.4 + 3*0.1 = 1.4
Дисперсию находим по формуле d = ∑x 2 ipi — M[x] 2 .
Дисперсия D[X].
D[X] = 0 2 *0.2 + 1 2 *0.3 + 2 2 *0.4 + 3 2 *0.1 — 1.4 2 = 0.84
Среднее квадратическое отклонение σ(x).
sigma(x) = sqrt(D[X]) = sqrt(0.84) = 0.92

Задание 2. Дан закон распределения случайной величины X в виде таблицы: в первой строке таблицы указаны возможные значения случайной величины, во второй — соответствующие вероятности. Найти математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение.
Скачать решение:xml

Задание 3. Задана дискретная случайная величина Х. Найти: а) математическое ожидание М(х); б) дисперсию D(x); в) среднее квадратическое отклонение б(х).
Скачать решение:xml:xls

Пример 1. Случайная величина X задана рядом распределения:

Пример 2. Задан закон распределения дискретной случайной величины X . Найти неизвестную вероятность p , математическое ожидание M , Дисперсию D и среднее квадратическое отклонение. Функцию распределения F(X) и построить ее график.
Рекомендации. Чтобы найти неизвестную вероятность p , достаточно из 1 вычесть все вероятности: p = 1 — ∑pi
Скачать решение:xml:xls

Задание. Вычислить математическое ожидание и дисперсию случайной величины, составить функцию распределения, начертить многоугольник распределения и график функции распределения. см. также другие примеры.

math.semestr.ru

Математическое ожидание дискретной случайной величины

Назначение сервиса . С помощью сервиса в онлайн режиме вычисляются математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратическое отклонение (см. пример). Кроме этого строится график функции распределения F(X) .

  • Решение онлайн
  • Видеоинструкция

Свойства математического ожидания случайной величины

  1. Математическое ожидание постоянной величины равно ей самой: M[C]=C , C – постоянная;
  2. M[C•X]=C•M[X]
  3. Математическое ожидание суммы случайных величин равно сумме их математических ожиданий: M[X+Y]=M[X]+M[Y]
  4. Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий: M[X•Y]=M[X]•M[Y] , если X и Y независимы.

Свойства дисперсии

  1. Дисперсия постоянной величины равна нулю: D(c)=0.
  2. Постоянный множитель можно вынести из-под знака дисперсии, возведя его в квадрат: D(k*X)= k 2 D(X).
  3. Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия суммы равна сумме дисперсий: D(X+Y)=D(X)+D(Y).
  4. Если случайные величины X и Y зависимы: D(X+Y)=DX+DY+2(X-M[X])(Y-M[Y])
  5. Для дисперсии справедлива вычислительная формула:
    D(X)=M(X 2 )-(M(X)) 2

Пример . Известны математические ожидания и дисперсии двух независимых случайных величин X и Y : M(x)=8 , M(Y)=7 , D(X)=9 , D(Y)=6 . Найти математическое ожидание и дисперсию случайное величины Z=9X-8Y+7 .
Решение. Исходя из свойств математического ожидания: M(Z) = M(9X-8Y+7) = 9*M(X) — 8*M(Y) + M(7) = 9*8 — 8*7 + 7 = 23.
Исходя из свойств дисперсии: D(Z) = D(9X-8Y+7) = D(9X) — D(8Y) + D(7) = 9^2D(X) — 8^2D(Y) + 0 = 81*9 — 64*6 = 345

math.semestr.ru

Как найти математическое ожидание?

Математическое ожидание случайной величины $X$ (обозначается $M(X)$ или реже $E(X)$) характеризует среднее значение случайной величины (дискретной или непрерывной). Мат. ожидание — это первый начальный момент заданной СВ.

Математическое ожидание относят к так называемым характеристикам положения распределения (к которым также принадлежат мода и медиана). Эта характеристика описывает некое усредненное положение случайной величины на числовой оси. Скажем, если матожидание случайной величины — срока службы лампы, равно 100 часов, то считается, что значения срока службы сосредоточены (с обеих сторон) от этого значения (с тем или иным разбросом, о котором уже говорит дисперсия).

Формула среднего случайной величины

Математическое ожидание дискретной случайной величины Х вычисляется как сумма произведений значений $x_i$ , которые принимает СВ Х, на соответствующие вероятности $p_i$: $$ M(X)=\sum_^. $$ Для непрерывной случайной величины (заданной плотностью вероятностей $f(x)$), формула вычисления математического ожидания Х выглядит следующим образом: $$ M(X)=\int_<-\infty>^ <+\infty>f(x) \cdot x dx. $$

Пример нахождения математического ожидания

Рассмотрим простые примеры, показывающие как найти M(X) по формулам, введеным выше.

Пример 1. Вычислить математическое ожидание дискретной случайной величины Х, заданной рядом: $$ x_i \quad -1 \quad 2 \quad 5 \quad 10 \quad 20 \\ p_i \quad 0.1 \quad 0.2 \quad 0.3 \quad 0.3 \quad 0.1 $$

Используем формулу для м.о. дискретной случайной величины: $$ M(X)=\sum_^. $$ Получаем: $$ M(X)=\sum_^ =-1\cdot 0.1 + 2 \cdot 0.2 +5\cdot 0.3 +10\cdot 0.3+20\cdot 0.1=6.8. $$ Вот в этом примере 2 описано также нахождение дисперсии Х.

Пример 2. Найти математическое ожидание для величины Х, распределенной непрерывно с плотностью $f(x)=12(x^2-x^3)$ при $x \in(0,1)$ и $f(x)=0$ в остальных точках.

Используем для нахождения мат. ожидания формулу: $$ M(X)=\int_<-\infty>^ <+\infty>f(x) \cdot x dx. $$ Подставляем из условия плотность вероятности и вычисляем значение интеграла: $$ M(X)=\int_<-\infty>^ <+\infty>f(x) \cdot x dx = \int_<0>^ <1>12(x^2-x^3) \cdot x dx = \int_<0>^ <1>12(x^3-x^4) dx = \\ =\left.(3x^4-\frac<12><5>x^5) \right|_0^1=3-\frac<12> <5>= \frac<3><5>=0.6. $$

Вычисление математического ожидания онлайн

Как найти математическое ожидание онлайн для произвольной дискретной случайной величины? Используйте калькулятор ниже.

  • Введите число значений случайной величины К.
  • Появится форма ввода для значений $x_i$ и соответствующих вероятностей $p_i$ (десятичные дроби вводятся с разделителем точкой, например: -10.3 или 0.5). Введите нужные значения (проверьте, что сумма вероятностей равна 1, то есть закон распределения корректный).
  • Нажмите на кнопку «Вычислить».
  • Калькулятор покажет вычисленное математическое ожидание $M(X)$.

Видео. Полезные ссылки

Видеоролики: что такое среднее (математическое ожидание)

Если вам нужно более подробное объяснение того, что такое мат.ожидание, как она вычисляется и какими свойствами обладает, рекомендую два видео (для дискретной и непрерывной случайной величины соответственно).

Полезные ссылки

Что еще может пригодиться? Например, для изучения основ теории вероятностей — онлайн учебник по терверу. Для закрепления материала — еще примеры решений по теории вероятностей.

А если у вас есть задачи, которые надо срочно сделать, а времени нет? Можете поискать готовые решения в решебнике или заказать в МатБюро:

www.matburo.ru

Популярное:

  • Бланк заявления иностранного гражданина по месту жительства Как составляется заявление иностранного гражданина или лица без гражданства о регистрации по месту жительства Житель другого государства, прибывший в РФ, должен подать в миграционную службу заявление иностранного гражданина или […]
  • Заявление в садик электронное Запись в детский сад: как пойти в садик через электронную запись? Запись в детский сад — процедура хлопотная и малоприятная. По крайней мере, так было до недавнего времени. Современные технологии призваны облегчить жизнь простым […]
  • Налог на капитальный ремонт кто не платит Что говорит закон об оплате за капитальный ремонт, есть ли льготы пенсионерам? Компенсация взносов - сколько должны платить пенсионеры? С начала 2016 года вступил в силу Федеральный Закон № 271 «О капитальном ремонте в […]
  • Объект преступления и предмет преступления понятие соотношение значение Понятие и значение объекта преступления. Классификация объектов. Предмет преступления. Потерпевший. Объектом преступления признаются общественные отношения, охраняемые уголовным законом, которым преступлением причиняется вред […]
  • Таблица штрафов гибдд 2018 страховка Новая таблица штрафов ПДД С начала 2018 года в российской дорожной системе появится множество корректировок, которые затронут и штрафы ПДД. Теперь всем участникам движения – автолюбителям и пешеходам – потребуется проявлять […]
  • За сколько работодатель должен предупреждать об увольнении Увольнение по собственному желанию Увольнение по собственному желанию (другими словами, по инициативе работника) - одно из самых распространенных оснований расторжения трудового договора. Инициатива прекращения трудовых […]
  • Элементы комбинаторики правила произведения Элементы комбинаторики правила произведения Большинство комбинаторных задач решается с помощью двух основных правил - правила суммы и правила произведения. Правило суммы. Если некоторый объект можно выбрать способами, а другой […]
  • Новые штрафы на такси Какой будет в 2018 штраф, если на такси нет лицензии Как известно, именно на малый бизнес во всем мире возлагают функцию основного движителя экономики. Россия в данном случае не является исключением. Правительство и законодатели […]