Дисперсия случайной величины

Характерным для современного этапа развития естественных и технических наук является широкое и эффективное применение статистических методов во всех областях знаний. Общие закономерности в рамках статистических методов постановки и решения задач имеют не только теоретическую ценность. Они широко применяются на практике – в планировании, управлении и прогнозировании. Математическая статистика – раздел математики, изучающий математические методы сбора, систематизации, обработки и интерпретации результатов наблюдений с целью выявления статистических закономерностей. Математическая статистика по ряду значений величин (выборке) оценивает вероятности тех или иных событий либо осуществляет проверку предположений (гипотез) относительно этих вероятностей. Изучение вероятностных моделей дает возможность понять различные свойства случайных явлений на абстрактном и обобщенном уровне, не прибегая к эксперименту. В математической статистике, наоборот, исследование связано с конкретными данными и идет от практики (наблюдения) к гипотезе и ее проверке. Изучение дисперсии случайной величины является актуальным. Целью данной работы является изучение дисперсии случайной величины.

---

Хотите узнать какая цена на диссертацию на заказ ? Обратитесь в Work5.

---

. Для достижения поставленной цели, нужно: • Изучить понятие случайной величины. Структура работы: 8 страниц, 1 глава, 10 литературных источников.

В ходе данной работы были изучены понятия случайной величины. Под случайной величиной понимается величина, которая в результате опыта со случайным исходом принимает то или иное значение, причем неизвестно заранее, какое именно. Различают дискретные и непрерывные случайные величины. Возможные значения дискретной величины можно перечислить, в то время как возможные значения непрерывной случайной величины непрерывно заполняют некоторый промежуток (конечный или бесконечный). Дисперсия - в математической статистике и теории вероятностей теории - мера рассеяния значений случайной величины относительно центра (соответствующего математическому ожиданию), одна из характеристик распределения вероятностей случайной величины, т. е. отклонения еѐ от среднего значения.

1. Вентцель, А.Д Курс теории случайных процессов / А.Д, Вентцель. - М., 1996. - 886 c. 2. Гинзбург, В.Л. Кристаллооптика с учетом пространственной дисперсии и теория экситонов / В.Л. Гинзбург, В.М. Агранович. - М.:, 2018. - 131 c. 3. Дисперсия оптического вращения и круговой дихроизм в органической химии / ред. Г. Снатцке. - М.: Мир, 1987. - 440 c. 4. Малахов, А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразования / А.Н. Малахов. – М., 1978. - 825 c. 5. Огарков, М.А. Методы статистического оценивания параметров случайных процессов / М.А. Огарков. - М.: Энергоатомиздат, 1990. - 208 c. 6. Рытов, С.М. Введение в статистическую радиофизику. Часть 1. Случайные процессы / С.М. Рытов. - М.:, 1976. - 708 c. 7. Стихова, О. В. Вычисление характеристик стационарных случайных последовательностей экстремальных величин: моногр. / О.В. Стихова. - М.: Синергия, 2007. - 175 c. 8. Такач, Л. Комбинаторные методы в теории случайных процессов / Л. Такач. - М., 1994. - 839 c. 9. Чертов, А.Г. Единицы физических величин / А.Г. Чертов. - М., 1977. - 565 c. 10. Шор, Е. В мире случайностей / Е. Шор. – М., 1977. - 382 c.