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 »