Cтраница 2
Дисперсия ДЛ) имеет размерность квадрата случайной величины, что не всегда удобно. [16]
Дисперсия D ( X) имеет размерность квадрата случайной величины, что не всегда удобно. [17]
Эта формула дает возможность вычислять среднее значение квадрата случайной величины по функции спектральной плотности. [18]
В теории вероятностей доказывается, что среднее значение квадрата случайной величины всегда больше квадрата ее среднего значения. [19]
Как видно из (1.11), дисперсия имеет размерность квадрата случайной величины. Для наглядной характеристики рассеивания используют величину, размерность которой совпадает с размерностью измеряемой случайной величины. [20]
В связи с тем, что дисперсия имеет размерность квадрата случайной величины, практически удобнее пользоваться еще одной характеристикой рассеяния - средним квадратическим отклонением случайной величины. [21]
Оно означает, что дисперсия равна разности между математическим ожиданием квадрата случайной величины и квадратом ее математического ожидания. [22]
Аналогично вместо начального момента второго порядка а2, характеризующего среднее значение квадрата случайной величины, иногда рассматривают числовую характеристику rj У а2, называемую средним квадратическим значением случайной величины. [23]
Аналогично вместо начального момента второго порядка а2, характеризующего среднее значение квадрата случайной величины, иногда рассматривают числовую характеристику TJ j / a2, называемую средним квадратическим значением случайной величины. [24]
Таким образом, дисперсия случайной величины равна разности между математическим ожиданием квадрата случайной величины и квадратом ее математического ожидания. [25]
Для доказательства воспользуемся свойством квадратичных функционалов, связанных с возможностью проведения операции осреднения квадратов случайной величины аналитически. [26]
Дисперсия оказывается в ряде случаев неудобной для практического использования, так как имеет размерность квадрата случайной величины. [27]
Недостатком выборочной дисперсии с практической точки зрения является отсутствие наглядности - она имеет размерность квадрата случайной величины. [28]
Как следует из формул для D ( X), эта величина имеет размерность квадрата случайной величины. Оценивать разброс значений случайной величины в квадратных единицах неудобно. Поэтому для этой цели используют среднее квадратическое отклонение. [29]
Но дисперсия неудобна для оценки рассеяния в качестве меры рассеяния, так как имеет размерность квадрата случайной величины. [30]