Cтраница 2
Приведенные выше формулы для средних значений случайной величины, ее математического ожидания и дисперсии относились к случаю, когда случайная величина дискретна и число возможных ее аначений конечно. [16]
Приведенные выше формулы для средних значений случайной величины, ее математического ожидания и дисперсии относились к случаю, когда случайная величина дискретна и число возможных ее значений конечно. Если же случайная величина непрерывна, то множество значений, которые она может принимать, бесконечно; вероятность каждого отдельного значения такой величины равна нулю. [17]
Аналогичные задачи по подсчету среднего значения случайной величины возникают в самых разнообразных задачах. Вот почему в теории вероятностей вводят в рассмотрение особое постоянное, носящее название математического ожидания. [18]
Приведенные выше формулы для средних значений случайной величины, ее математического ожидания и дисперсии относились к случаю, когда случайная величина дискретна и число возможных ее значений конечно. Если же случайная величина непрерывна, то множество значений, которые она может принимать, бесконечно; вероятность каждого отдельного значения такой величины равна нулю. [19]
Аналогичные задачи по подсчету среднего значения случайной величины возникают в самых разнообразных задачах. Вот почему в теории вероятностей вводят в рассмотрение особое постоянное, носящее название математического ожидания. [20]
Суммирование систематических ошибок и средних значений случайных величин производится алгебраически. [21]
Отметим, кстати, что среднее значение случайной величины, принимающей целые значения, может быть дробным. [22]
Первая важнейшая числовая характеристика определяет среднее значение случайной величины. Ее называют математическим ожиданием, или иногда просто средним значением. Математическое ожидание M ( U), как нетрудно показать, является обобщением понятия среднее арифметическое. Оно получается сложением всех возможных значений случайной величины ( от - оо до оо), причем каждое значение умножается на соответствующую ему вероятность. [23]
Математическое ожидание представляет собой некоторое среднее значение случайной величины. Дисперсия дает числовую характеристику степени рассеивания случайной величины. [24]
Эти равенства следуют из определения среднего значения случайной величины и формулы Эйлера. [25]
К - величина, обратная среднему значению случайной величины. [26]
Первый интеграл суммы по определению есть среднее значение случайной величины У, а второй интеграл равен единице, так как по предположению плотность вероятности г з ( У) нормирована. [27]
На приведенной кривой: а - среднее значение случайной величины х; а - среднеквадратичное или стандартное отклонение случайной величины от его среднего значения; 02 - дисперсия случайной величины, характеризующая рассеяние ( разбросанность) случайных величин; у-плотность вероятности. [28]
Иногда вместо математического ожидания пользуются термином среднее значение случайной величины 5; мы в настоящей книге будем тщательно избегать этой терминологии, так как термин среднее значение будет у нас иметь совсем другой смысл. [29]
Здесь и в дальнейшем х1 обозначает среднее значение случайной величины xlt - xz - случайной величины х %, хп - случайной величины хп. [30]