Skip to main content

Теория: 03 Дисперсия и среднее квадратичное отклонение

Задание

Определение

Дисперсия

Пусть случайная величина \(\displaystyle X\) имеет распределение:

\(\displaystyle x\)\(\displaystyle x_1\)\(\displaystyle x_2\)\(\displaystyle \ldots\)\(\displaystyle x_n\)
\(\displaystyle P\left(X=x\right)\)\(\displaystyle p_1\)\(\displaystyle p_2\)\(\displaystyle \ldots\)\(\displaystyle p_n\)

Дисперсией дискретной случайной величины \(\displaystyle X\) называется

\(\displaystyle D(X)=(x_1-E(X))^2\cdot p_1+(x_2-E(X))^2\cdot p_2+\ldots+ (x_n-E(X))^2\cdot p_n\small.\)

Определение

Стандартное отклонение

Стандартным отклонением случайной величины \(\displaystyle X\) называется корень квадратный из дисперсии:

\(\displaystyle \sigma(X)=\sqrt{D(X)}\small.\)

Правило

Формула для вычисления дисперсии

Иногда дисперсию удобнее найти по формуле, не требующей вычислений отклонений от среднего:

\(\displaystyle D=E(X^2)-\left(E(X)\right)^2\small,\)

где

\(\displaystyle E(X^2)=x_1^2\cdot p_1+x_2^2\cdot p_2+\ldots+x_n^2\cdot p_n\)–
математическое ожидание квадрата дискретной случайной величины. 

Решение