Теория вероятностей и математическая статистика. Блатов И.А - 70 стр.

    Пользоваться среднеквадратичном отклонением удобнее, т.к.
это величина имеет размерность самой с.в.
    Замечание Чем меньше рассеиваются значения с.в., тем
точнее можно их предсказать.
    Замечание В финансовом анализе имеют большое
значение характеристики мат.ожидание и дисперсия.
    X - распределение доходности некоторого актива (например
акции), тогда M ( X ) - средняя (прогнозная) доходность актива,
а D( X ) - мера отклонения, колебания доходности от
ожидаемого среднего значения, т.е. риск данного актива
     Определение Начальным моментом k - порядка
сл.величины Х называется математическое ожидание k степени
этой величины.

                      k  M  X k    xik  pi
                                         n


                                        i 1

     Определение Центральным моментом k - порядка
сл.величины Х называется математическое ожидание k степени
отклонение сл.величины Х от ее мат.ожидания.
                                               n
             k  M  X  M  X      xi  a   pi
                                    k               k

                                             i 1

    Замечание
   k  1 - первый начальный момент – мат.ожидание,
   k  2 - второй центральный момент – дисперсия.

   Параметры формы
   Если распределение не является симметричным, то можно
оценить асимметрию кривой распределения с помощью
центрального момента 3-го порядка.
   Действительно, для симметричного распределения все
нечетные центральные моменты равны 0 ( как интегралы от

   70