Среднее квадратическое отклонением σξ случайной величины ξ это арифметический корень из ее дисперсии, то есть,
σξ=√Dξ.Математическое ожидание это характеристика его среднего значения, дисперсия -- мера рассеивания ее значений вокруг среднего.
Свойства среднего квадратического отклонения
- Среднее квадратическре отклонение постоянной величины равно нулю
- Сталый множитель можно вынести за знак среднего квадратического отклонения.
- Среднеее квадратическое отклонение суммы или разности двух независимых случайных величин равна квадратному корню от суммы увадратов квадратических отклонений этих величин.
Применение на практике
Случайная величина ξ задана плотностью:
ρξ(x)={0,x2..Требуется:
-
найти коэффициент а, функцию распределения Fξ(x); построить графики Fξ(x) и ρξ(x);
-
найти Mξ, Dξ, σξ.
вычислить $P(1,5
Построим график плотности распределения вероятностей случайной величины ξ (рис. 1).
Рисунок 1.
Найдем функцию распределения Fξ(x), имеем Fξ(x)=x∫−∞ρξ(t)dt. Плотность распределения вероятностей случайной величины ξ определена различными элементарными функциями на трех интервалах, будем фиксировать x в каждом из этих интервалов.
Пусть $x
0≤x≤2, тогда
Fξ(x)=x∫−∞ρξ(t)dt=0∫−∞0dt+x∫0t2dt=0+t24|x0=x24;x>2, тогда
Fξ(x)=x∫−∞ρξ(t)dt=0∫−∞0dt+2∫0t2dt+x∫20dt=0+t24|20+0=1.Имеем
Fξ(x)={0,x2.Построим график функции распределения случайной величины ξ (рис. 2).
Рисунок 2.
Найдем (по определению) математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратичное отклонение
Mξ=+∞∫−∞x⋅ρξ(x)dx=0∫−∞x⋅0dx+2∫0x⋅x2dx++∞∫2x⋅0dx=12⋅2∫0x2dx=Вычислим $P(1,5P(1,5