Cтраница 1
Положение случайной величины характеризуется ее математическим ожиданием, которое называется также средним значением случайной величины. [1]
Характеристиками положения случайной величины являются математическое ожидание, мода и медиана. [2]
Координата центра распределения определяет положение случайной величины на числовой оси. Однако дать строгое определение этого понятия далеко не просто. Распределения погрешностей приборов или результатов измерений, как правило, являются симметричными. Поэтому применительно к распределениям вероятностей погрешностей центр распределения может быть определен как центр симметрии распределения. [3]
Координата центра распределения определяет положение случайной величины на числовой оси. Дать однозначное определение этого понятия невозможно. [4]
Кроме математического ожидания, в качестве характеристик положения случайной величины применяются иногда медиана и мода. [5]
Заметим, что если распределение одномодальное и симметрическое, то все три характеристики положения случайной величины - математическое ожидание, мода и медиана - совпадают. [6]
Основными показателями, используемыми при статистической обработке имеющихся данных, являются величины, которые указывают положение случайной величины на числовой оси. Кроме этого, используется ряд характеристик, каждая из которых описывает какое-либо свойство распределения. В качестве таких характеристик применяются так называемые моменты. [7]
Обычно термин центр распределения ( или даже центр рассеяния) употребляют в тех случаях, когда хотят подчеркнуть, что математическое ожидание применяется в качестве характеристики положения случайной величины. [8]
Как всякое статистическое среднее значение случайной величины, средние потери мощности на корону для данной группы погоды и для всего года в целом еще весьма в малой степени определяют те возможные величины потерь мощности, которые могут иметь место на линии в отдельные периоды времени. Среднее значение дает лишь некоторое ориентировочное положение случайной величины на числовой оси, вокруг которого группируются ее возможные значения. [9]
Таким образом, в результате случайного эксперимента случайная величина может с одинаковой вероятностью либо превысить медианное значение, либо оказаться ниже его. Медианное значение используется как характеристика положения случайной величины на числовой оси. [10]
Кроме математического ожидания, которое является основной числовой характеристикой положения случайной величины, на практике применяются и другие характеристики положения, в частности мода и медиана случайной величины. [11]
С и 1 ТО возможна лишь в предположении равенства нул параметра положения случайных величин &, распределение которых практически без ограничения общности можно считать непрерывным. [12]
Второй же член, поскольку dx бесконечно мало, бесконечно большая положительная величина, поэтому и Н ( X) - бесконечно большая положительная величина. Этот результат понятен, так как мы задались целью предсказать положение случайной величины внутри бесконечно малого промежутка. Очевидно, что мера неопределенности для такого предсказания должна быть неограниченно велика. [13]
Медианой непрерывной случайной величины X называется такое ее значение, при котором функция распределения равна Va. Модой непрерывной случайной величины X называется такое ее значение, которому соответствует максимум плотности распределения вероятностей. Среднее значение, медиана и мода относятся к характеристикам положения случайной величины. [14]