Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



Основные теоремы о математическом ожидании.




Читайте также:
  1. I. Основные положения
  2. II. Основные правила черной риторики
  3. II. Основные принципы и правила служебного поведения государственных гражданских служащих Федеральной налоговой службы
  4. II. Основные цели и задачи Программы, срок и этапы ее реализации, целевые индикаторы и показатели
  5. II. Основные этапы развития физики Становление физики (до 17 в.).
  6. III. Перейдем к доказательству теоремы о промежуточном значении
  7. III.2.1) Понятие преступления, его основные характеристики.
  8. III.2.2) Основные группы и виды преступлений.
  9. IX.3.1.3. Основные химические вещества
  10. V 1: Основные формально-логические законы

Мы изложим ряд теорем о числовых характеристиках случайных величин, применимый в широком круге условий.

Теорема 1. Математическое ожидание неслучайной величины равно самой величине

(7.1.1)

Доказать условие (7.1.1) можно, рассматривая неслучайную величину с как частный вид случайной, при одном возможном значении с вероятностью единица; тогда по общей формуле для математического ожидания:

 

Теорема 2. Неслучайную величину можно выносить за знак математического ожидания

Если с — неслучайная величина, а X — случайная, то

(7.1.2)

Доказательство.

а) Для дискретных случайных величин имеем:

 

6) Для непрерывных величин

 

Теорема 3. Математическое ожидание суммы двух случайных величин равно сумме их математических ожиданий.

Докажем, что для любых двух случайных величин X и Y

(7.1.3)

 

Это свойство известно под названием теоремы сложения математических ожиданий.

Доказательство.

а) Пусть (X,Y)— система дискретных случайных величин. При­меним к сумме случайных величин общую формулу для ма­тематического ожидания функции двух аргументов:

 

Но представляет собой не что иное, как полную вероят­ность того, что величина X примет значение xi:

 

следовательно,

 

Аналогично докажем, что

 

и теорема доказана.

б) Пусть (X,Y)— система непрерывных случайных величин.

(7.1.4)

Преобразуем первый из интегралов (7.1.4):

 

аналогично

 

и теорема доказана.

Следует специально отметить, что теорема сложения математи­ческих ожиданий справедлива для любых случайных вели­чин — как зависимых, так и независимых.

Теорема сложения математических ожиданий обобщается на про­извольное число слагаемых:

(7.1.5)

т. е. математическое ожидание суммы нескольких случайных величин равно сумме их математических ожиданий.

Для доказательства достаточно применить метод полной ин­дукции.

Теорема 4. Математическое ожидание линейной комбинации случайных величин равно той же линейной комбинации от математических ожиданий аргументов.

Рассмотрим линейную комбинации нескольких случайных аргументов Х1, X2,...,Xn:



(7.1.6)

где ai ,b — неслучайные коэффициенты. Докажем, что

(7.1.7)

Доказательство. Пользуясь теоремой сложения математических ожиданий и правилом вынесения неслучайной величины за знак математического ожидания, получим:

(7.1.8)

Теорема 5. Математическое ожидание произведения двух случайных величин равно произведению их математических ожиданий плюс корреляцион­ный момент:

(7.1.9)

Доказательство. Будем исходить из определения корреляционного момента:

(7.1.10)

Здесь

Преобразуем это выражение, пользуясь свойствами математического ожидания:

 

что, очевидно, равносильно формуле (7.1.9). Если случайные величины (X, Y) некоррелированные (Kxy=0), то формула (7.1.10) принимает вид:

(7.1.11)

т.е. математическое ожидание произведения двух некоррелированных случайных величин равно произведению их математических ожиданий.

Формула (7.1.10) представляет собой не что иное, как выражение второго смешанного центрального момента системы через второй смешанный начальный момент и математические ожидания:



(7.1.12)

Это выражение часто применяется на практике при вычислении корреляционного момента.

Теорема умножения математических ожиданий обобщается и на произвольное число сомножителей для независимых случайных величин и имеет вид:

(7.1.13)

т.е. математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий.

Это положение легко доказывается методом полной индукции.


Дата добавления: 2014-12-23; просмотров: 184; Нарушение авторских прав







lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2021 год. (0.01 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты