Дискретная случайная величина — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 14: Строка 14:
  
 
<tex>F_\xi(a) = p(\xi \leqslant a)</tex>
 
<tex>F_\xi(a) = p(\xi \leqslant a)</tex>
 
==Математическое ожидание случайной величины==
 
'''Математическое ожидание'''(<tex>E\xi</tex>) - мера среднего значения случайной величины.
 
 
<tex>E\xi = \sum \xi(\omega)p(\omega)</tex>
 
 
{{Теорема
 
 
|statement= <tex>\sum\limits_{\omega\epsilon\Omega} \xi(\omega)p(\omega) = \sum\limits_a a p(\xi = a)</tex>
 
 
|proof= <tex>\sum\limits_a \sum\limits_{\omega|\xi(\omega) = a} \xi(\omega)p(\omega) = \sum\limits_a a \sum\limits_{\omega|\xi(\omega)=a}p(\omega) = \sum\limits_a a p(\xi = a)</tex>
 
 
}}
 
 
==Пример==
 
Пусть у нас есть "Честная кость"
 
 
<tex> \xi(i) = i </tex>
 
 
<tex> E\xi = 1\cdot 1/6+2\cdot 1/6 \dots +6\cdot 1/6 = 3.5</tex>
 

Версия 08:39, 13 января 2012

Случайная величина — это отображение из множества элементарных исходов в множество вещественных чисел. [math] \xi\colon\Omega \to \mathbb{R}[/math]

Плотность распределения

Рассмотрим случайную величину ξ, возможные значения которой образуют конечную или бесконечную последовательность чисел [math] x_1, x_2, ..., x_n[/math]. Пусть задана функция [math]p(x)[/math], значение которой в каждой точке [math] x_i (i=1,2, ...)[/math] равно вероятности того, что величина ξ примет значение [math] x_i [/math].

[math] p(x)[/math] называется плотностью распределения вероятностей случайной величины.

[math] p(x_i) = p(\xi = x_i) [/math]

Функция распределения

Функция распределения для случайной величины ξ выражается следующей формулой:

[math]F_\xi(a) = p(\xi \leqslant a)[/math]