Числовые характеристики дискретной случайной величины
В этом разделе:
Лучшее спасибо - порекомендовать эту страницу
Основная информация
Числовые характеристики дискретной случайной величины $X$, которые обычно требуется находить в учебных задачах по теории вероятностей, это математическое ожидание $M(X)$, дисперсия $D(X)$ и среднее квадратическое отклонение $\sigma(X)$.
$$ M(X)=\sum_{i=1}^{n}{x_i \cdot p_i}. $$ $$ D(X)=\sum_{i=1}^{n}{x_i^2 \cdot p_i}-\left(\sum_{i=1}^{n}{x_i \cdot p_i} \right)^2. $$ $$ \sigma(X) = \sqrt{D(X)}. $$Подробные формулы и примеры расчета вы найдете по ссылкам в предыдущем абзаце, в этом же разделе вы сможете автоматически и бесплатно рассчитать эти значения с помощью онлайн-калькулятора, который даст не только ответ, но и продемонстрирует процесс вычисления.
Подробно решим ваши задачи по теории вероятностей
Калькулятор: числовые характеристики случайной величины
- Введите число значений случайной величины К.
- Появится форма ввода для значений $x_i$ и соответствующих вероятностей $p_i$ (десятичные дроби вводятся с разделителем точкой, например: -1.5 или 10.558). Введите нужные значения (убедитесь, что сумма вероятностей равна единице, то есть закон распределения задан верно).
- Нажмите на кнопку "Вычислить".
- Калькулятор покажет процесс вычисления математического ожидания $M(X)$, дисперсии $D(X)$ и СКО $\sigma(X)$.
- Нужны еще расчеты? Вводите новые числа и нажимайте на кнопку.
Видео. Полезные ссылки
Видеоролики об СКО
На закуску для продвинутых - какие формулы вычисления СКО для выборок бывают и для чего подходят.
Спасибо за ваши закладки и рекомендации
Полезные ссылки
- Калькуляторы по теории вероятнстей
- Онлайн учебник по ТВ
- Примеры решений по теории вероятностей
- Контрольные по теории вероятностей на заказ
А если у вас есть задачи, которые надо срочно сделать, а времени нет? Можете поискать готовые решения в решебнике или заказать в МатБюро:
