Разброс - значение - случайная величина
Cтраница 1
Разброс значений случайной величины, измеряемый дисперсией, в науке и технике играет весьма важную роль, поскольку дает представление о погрешности приборов, погрешности показаний измерительных устройств, позволяет оценивать точность машин, станков, технологических процессов. [1]
Разброс значений случайной величины относительно математического ожидания характеризуется дисперсией или средним квад-ратическим отклонением. [2]
 |
Геометрическая интерпретация функции F ( x, у.| К определению вероятности попадания точки ( X, Y в область R. [3] |
Дисперсия характеризует разброс значений случайной величины X вокруг ее среднего значения. [4]
Для характеристики разброса значений случайной величины пользуются точками, в которых функция распределения переходит через другие значения. Все квантили существуют у любой действительной скалярной случайной величины, и некоторые из них могут быть определены неоднозначно. Это доказывается совершенно так же, как существование медианы. [5]
Центральные моменты характеризуют разброс значений случайной величины относительно ее математического ожидания. Естественно, что первый центральный момент равен нулю. [6]
Центральные моменты характеризуют разброс значений случайной величины относительно ее математического ожидания. Естественно, что первый центральный момент равен нулю. Второй центральный момент называется дисперсией. Третий момент характеризует асимметрию распределения. [7]
Дисперсия характеризует степень разброса значений случайной величины. [8]
Для характеристики величины разброса значений случайной величины около математического ожидания вводится еще одна числовая характеристика случайной величины, равная сумме произведений квадратов отклонений возможных значений случайной величины от математического ожидания на соответствующие этим возможным значениям вероятности. [9]
Для характеристики величины разброса значений случайной величины около математического ожидания вводится еще одна числовая характеристика случайной величины, равная сумме произведений квадратов отклонений возможных значений случайной величины от математического ожидания на соответствующие этим возможным значениям вероятности. [10]
Дисперсией называется числовая характеристика, применяемая для оценки разброса значений случайной величины около ее среднего значения. [11]
Заметим что как среднее абсолютное отклонение в столбце 3, так и стан дартное отклонение в столбце 5 измеряют разброс значений случайной величины таким образом, что он увеличивается при движении по таблице свержу вниз. [12]
Величина Е ( Сз / 4 - - Ci / 4) / 2 при этом принимается за характеристику разброса значений случайной величины и называется срединным или вероятным отклонением или семиинтерквартильной широтой распределения случайной величины. Иногда пользуются квантилями Сод. [13]
Случайные величины X и У принимают здесь одни и те же значения, имеют одно и то же математическое ожидание, но разброс значений случайной величины У больший, чем у случайной величины X. Значения 2, более удаленные от математического ожидания, случайная величина У принимает с большей вероятностью, чем случайная величина X, а значения 1, менее удаленные от математического ожидания, У принимает с меньшей вероятностью, чем X. Именно на это и указывает неравенство DX ОУ. [14]
В теории вероятностен часто возникает необходимость дать опенку, каким образом случайная величина в среднем уклоняемся от своего математического ожидания, т.е. охарактеризовать разброс значений случайной величины. В качестве числовой характеристики рассеивания или разброса значений случайной величины около ее среднего - значения рассматривают математическое ожидание квадрата уклонений. [15]
Страницы: 1 2