Учебное пособие: Понятие многомерной случайной величины

для непрерывной случайной величины

μ_k =. (10)

Заметим, что начальный момент первого порядка m₁ представляет собой математическое ожидание случайной величины, а центральный момент второго порядка μ₂ – дисперсию случайной величины.

Центральный момент третьего порядка применяется для характеристики скошенности или асимметрии распределения (коэффициентасимметрии):

β₁ = μ₃ /σ³ . (12)

Для симметричных распределений β₁ = 0. Центральный момент 4-го порядка применяется для характеристики крутости (эксцесса) распределения (неприведенный коэффициент эксцесса):

β₂ = μ₄ /σ⁴ . (13)

Часто в практических ситуациях используют квадрат коэффициента асимметрии и приведенный коэффициент эксцесса.

γ₁ = β₁ ² =μ² ₃ /σ⁶ ; γ₂ = β₂ –3 = μ₄ /σ⁴ –3.

Величина х_р , определяемая равенством F(x_p ) = Р (Х <х_р ), называется квантилью уровня p. Квантиль х_0,5 называется медианой. Значение х, при котором W(x) принимает максимальное значение, называется модой.

Нормальное распределение

Наиболее важным распределением непрерывных случайных величин является нормальное распределение. Множество явлений в практической жизни можно описать с помощью модели нормального распределения, например распределение высоты деревьев, площадей садовых участков, массы людей, дневной температуры и т.д. Нормальное распределение используется и для решения многих проблем в экономической жизни. Например, распределение числа дневных продаж в магазине, числа посетителей универмага в неделю, числа работников в некоторой отрасли, объемов выпуска продукции на предприятии и т.д.

Нормальное распределение находит широкое применение и для аппроксимации распределения дискретных случайных величин. Так, например, доходы от определенных видов рискованного бизнеса приблизительно подчиняются нормальному распределению.

Нормальное распределение иногда называют законом ошибок. Например, отклонения в размерах деталей от установленного объясняются многими причинами, каждая из которых влияет на размер детали, так что отклонение, которое фактически регистрируется при измерениях, является суммой большого числа отклонений (ошибок).

Нормальная случайная величина имеет плотность распределения, определяемую формулой

(1)

где – ∞ < x < + ∞, а = М(Х), λ = σ(Х).

Основные свойства W(x):

а) функция W(x) существует при любых действительных значениях х и принимает только положительные значения. Следовательно, нормальная кривая распределения расположена выше оси абсцисс;

б) при неограниченном возрастании х по абсолютной величине W(x) стремится к нулю, значит, ось абсцисс служит горизонтальной асимптотой кривой нормального распределения;

в) максимальное значение функция W(x) принимает в точке, соответствующей математическому ожиданию случайнойвеличины х.

Действительно, приравнивая первую производную от W(x) к нулю, т.е.

убеждаемся в том, что W(x)' = 0 при х = a; W'(х)> 0 при х < а; W'(x)<< 0 при х> а.

Следовательно, функция W(х) принимает максимальное значение в точке х = а;

г) кривая нормального распределения симметрична относительно прямой х = а, поскольку разность x – а входит в формулу (1) в квадрате;

д) кривая нормального распределения имеет две точки перегиба, симметрично расположенные относительно прямой х = а, с абсциссами точек перегиба а – λ и а + λ и ординатами .

Формула (6.1) содержит два параметра: математическое ожидание а = М(Х) и стандартное отклонение λ = σ(X). Следовательно, существует бесконечно много нормально распределенных случайных величин, у которых разные M(Х) и σ(X). Графики их плотностей имеют одинаковую форму – симметричную, колоколообразную. Если М(Х) и σ(X) известны, то из семейства нормальных случайных величин выделяем конкретную нормальную случайную величину с определенной плотностью.

Математическое ожидание а – это величина, которая характеризует положение кривой распределения на оси абсцисс (рис. 1). Изменение параметра а при неизменном λ приводит к перемещению оси симметрии (х = а) вдоль оси абсцисс и, следовательно, к соответствующему перемещению кривой распределения. М(Х) = а иногда называют центрам распределения или параметром сдвига. При х = М(Х) = = а плотность распределения вероятности наибольшая, а вследствие симметрии плотности а = М_о = М_е , и площадь, расположенная под кривой, делится пополам осью симметрии. Здесь М_о – мода распределения, М_е – медиана.