Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
шпоры по тер вер.docx
Скачиваний:
12
Добавлен:
24.09.2019
Размер:
494.17 Кб
Скачать

14 Билет

1" Пусть У = С (с – const). Тогда математическое ожидание случайной величины У равняется этой константе, то есть справедлива формула:

2" Дисперсия постоянной величины равняется 0:

3" Пусть функция - это произведение неслучайной величины на случайную. Тогда математическое ожидание произведения неслучайной величины на случайную равняется произведению неслучайной величины на математическое ожидание случайной величины, т.е.:

Доказательство: Рассмотрим случай дискретной случайной величины:

Согласно свойствам суммы, постоянную можно вынести за знак суммы:

4" Дисперсия произведения неслучайной величины на случайную равняется произведению квадрата неслучайной величины на дисперсию случайной величины, т.е.:

Доказательство: Дисперсию произведения можно представить в виде:

Согласно теореме о математическом ожидании произведения неслучайной величины на случайную, данное выражение можно записать в виде:

5" Пусть дана функция , равная сумме двух случайных величин. Тогда математическое ожидание суммы двух случайных величин равняется сумме их математических ожиданий, т.е.:

Доказательство: Рассмотрим систему двух дискретных случайных величин с известным законом распределения. Тогда математическое ожидание суммы двух случайных величин можно представить в виде:

,

где - это вероятность того, что сумма (X +Y) примет значения i и j.

На основании свойств суммы данное выражение можно записать в виде:

.

Если учесть, что , а , то математическое ожидание суммы можно заменить выражением вида:

, что и требовалось доказать.

6" Пусть дана функция . Тогда дисперсия суммы двух случайных величин будет равна сумме дисперсий этих случайных величин плюс удвоенное произведение корелляционного момента между этими случайными величинами, т.е.:

Доказательство: Представим центрированную случайную величину в виде:

Согласно определению дисперсии случайной величины, дисперсию случайных величин можно представить как математическое ожидание квадрата центрированной случайной величины :

или:

а так как , а , то:

Представим правую часть данного выражения в виде:

На основании теоремы о математическом ожидании суммы случайных величин можно записать, что дисперсия суммы равняется:

, что и требовалось доказать.

7" Математическое ожидание произведения двух случайных величин равняется произведению их математических ожиданий плюс корелляционный момент между ними.

Доказательство: Известно, что корелляционный момент между двумя случайными величинами равен математическому ожиданию произведения центрированных случайных величин:

Запишем данное выражение в виде:

На основании теоремы о математическом ожидании суммы:

Следовательно, и , что и требовалось доказать.

Очевидно, если случайные величины некореллированы, то математическое ожидание произведения этих случайных величин равняется произведению их математических ожиданий:

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]