ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
можно назвать эмпирической, или вероятностью выборочной совокупно-
сти, или вероятностью после опыта (a posteriori ).
Между статистической и классической вероятностью существует
связь, определяемая законом больших чисел в виде теоремы Бернулли
(студенту предлагается вспомнить).
Случайная величина полностью определяется законом распределе-
ния (для дискретных величин – это ряд распределения или функция рас-
пределения, для непрерывных величин – это функция распределения или
функция плотности вероятности). Однако найти конкретный закон распре-
деления для случайной величины не всегда возможно, а иногда и не нуж-
но. Поэтому часто достаточно охарактеризовать поведение случайной ве-
личины числовыми характеристиками, из которых студенту надо вспом-
нить обыкновенные (степенные) начальные, центральные и смешанные
моменты.
Теоретические моменты
(моменты генеральной совокупности)
Статистические моменты
(моменты выборочной совокупности)
Начальные моменты к- порядка
∑
=
=α
n
1i
i
k
ik
px - для дискретной величины
n
nx
n
1i
i
k
i
k
∑
=
=α - начальный
момент, взвешенный по частотам.
n
x
n
1i
k
i
k
∑
=
=α - простой
начальный момент.
В дальнейшем все формулы будут запи-
саны в двойном виде (взвешены по час-
тотам и простые).
∫
+∞
∞−
=α dx)x(fx
k
k
- непрерывной величины,
где )x(f - функция плотности вероятности,
имеющая размерность, обратную размерности
случайной величины, а dx)x(f - элемент
вероятности (безразмерный).
Из начальных моментов самостоятельное зна-
чение имеет 1-ый, который получил специ-
альное название – математическое ожидание
x
m (теоретическое среднее, среднее гене-
ральной совокупности)
x
n
nx
n
1i
ii
1
==α
∑
=
-среднее арифмети-
ческое, взвешенное по частотам (среднее
выборки).
можно назвать эмпирической, или вероятностью выборочной совокупно-
сти, или вероятностью после опыта (a posteriori ).
Между статистической и классической вероятностью существует
связь, определяемая законом больших чисел в виде теоремы Бернулли
(студенту предлагается вспомнить).
Случайная величина полностью определяется законом распределе-
ния (для дискретных величин – это ряд распределения или функция рас-
пределения, для непрерывных величин – это функция распределения или
функция плотности вероятности). Однако найти конкретный закон распре-
деления для случайной величины не всегда возможно, а иногда и не нуж-
но. Поэтому часто достаточно охарактеризовать поведение случайной ве-
личины числовыми характеристиками, из которых студенту надо вспом-
нить обыкновенные (степенные) начальные, центральные и смешанные
моменты.
Теоретические моменты Статистические моменты
(моменты генеральной совокупности) (моменты выборочной совокупности)
Начальные моменты к- порядка
n n
α k = ∑ x i p i - для дискретной величины
k
∑x n k
i i
i =1
αk = i =1
- начальный
n
момент, взвешенный по частотам.
n
∑x k
i
αk = i =1
- простой
n
начальный момент.
В дальнейшем все формулы будут запи-
саны в двойном виде (взвешены по час-
тотам и простые).
+∞
α k = ∫ x k f ( x )dx - непрерывной величины,
−∞
где f ( x ) - функция плотности вероятности,
имеющая размерность, обратную размерности
случайной величины, а f ( x )dx - элемент
вероятности (безразмерный).
Из начальных моментов самостоятельное зна- n
чение имеет 1-ый, который получил специ-
альное название – математическое ожидание
∑x n i i
α1 = i =1
= x -среднее арифмети-
m x (теоретическое среднее, среднее гене- n
ральной совокупности) ческое, взвешенное по частотам (среднее
выборки).
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- …
- следующая ›
- последняя »
