Математическим ожиданиемили средним значениемн. с. в. Х с плотностью распределения , называется число
.
Если возможные значения н. с. в. принадлежат промежутку , то
.
Дисперсиейн. с. в. Х с плотностью распределения называется значение интеграла
или .
Если возможные значения н. с. в. принадлежат промежутку , то
или .
Средним квадратическим отклонениемназывается величина
.
Начальным моментом порядка k непрерывной случайной величины X называется математическое ожидание k-ой степени этой величины, обозначается через , то есть вычисляется по формуле:
.
Центральным моментом порядка k непрерывной случайной величины X называется математическое ожидание величины , обозначается через и справедлива формула:
.
Так же как и для дискретных случайных величин, центральные моменты могут быть выражены через начальные моменты:
.
Среди моментов высших порядков особое значение имеют центральные моменты третьего и четвертого порядков, называемых соответственно коэффициентами асимметрии эксцесса.
Коэффициентом асимметрии («скошенности») А случайной величины называется величина:
.
Коэффициентом эксцесса («островершинности») Е случайной величины называется величина:
.
Модой н. с. в. Х с плотностью распределения называется такое значение этой величины, при котором функция достигает максимума.
Медианойн. с. в. Х называется такое ее значение, которое определяется равенством .
Квантилью порядка р н. с. в. называется ее значение , являющиеся корнем уравнения . Таким образом, является решением уравнения .
Квантиль порядка называется медианой.
Примеры:
1.Найдите математическое ожидание и дисперсию с. в. Х, заданной функцией распределения
Решение. Найдем :
Тогда .
.
2.С. в. Х задана функцией плотности вероятностей
Найдите ее числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсию, среднеквадратическое отклонение, моду, медиану, асимметрию и эксцесс.
Решение. Найдем математическое ожидание:
.
Теперь вычислим дисперсию и среднеквадратическое отклонение:
.
Мода есть максимум функции плотности распределения вероятностей, то есть .