Найдите математическое ожидание дискретной случайной величины которая задана законом распределения

Онлайн калькулятор. Вычисление математического ожидания дискретного распределения

Онлайн калькулятор, который поможет легко и быстро найти математическое ожидание дискретного распределения случайных величин X (M[X]).

Воспользовавшись онлайн калькулятором для вычисления математического ожидания, вы получите детальное пошаговое решение вашей задачи, которое позволит понять алгоритм решения задач и закрепить пройденный материал.

Калькулятор для вычисления математического ожидания дискретного распределения случайных величин

Выберите количество случайных величин: n =

Ввод данных в калькулятор для вычисления математического ожидания.

Для того, чтобы найти значение математического ожидания дискретного распределения случайных величин онлайн, выберите число случайных величин n из выпадающего списка, а затем, из имеющихся у вас данных, введите значения величин x_i и их вероятностей p_i .

В онлайн калькулятор можно вводить числа или дроби. Более подробно читайте в правилах ввода чисел.

Дополнительные возможности калькулятора для вычисления математического ожидания

• Между полями для ввода можно перемещаться нажимая клавиши «вверх», «вниз», «влево» и «вправо» на клавиатуре.

Теория: Вычисление математического ожидания дискретного распределения случайных величин

Формула рассчета математического ожидания дискретного распределения случайных величин:

Если X — дискретная случайная величина, имеющая распределение

то математическое ожидание равно

Вводить можно числа или дроби (-2.4, 5/7, . ). Более подробно читайте в правилах ввода чисел.

Найдите математическое ожидание дискретной случайной величины которая задана законом распределения

Решение : Математическое ожидание равно сумме произведений всех возможных значений X на их вероятности:

М (X) = 4*0,2 + 6*0,3 +10*0,5 = 6.

Для вычисления математического ожидания удобно расчеты проводить в Excel (в особенности когда данных много), предлагаем воспользоваться готовым шаблоном ( калькулятор для вычисления математического ожидания ).

Пример для самостоятельного решения (можете применить калькулятор).
Найти математическое ожидание дискретной случайной величины X, заданной законом распределения:

X 0,21 0,54 0,61
р 0,1 0,5 0,4

Математическое ожидание обладает следующими свойствами.

Свойство 1. Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной: М(С)=С.

Свойство 2. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания: М(СХ)=СМ(Х).

Свойство 3. Математическое ожидание произведения взаимно независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий сомножителей: М (Х1Х2 . Хп)=М (X1) М <Х2)*. ..*М (Xn)

Свойство 4. Математическое ожидание суммы случайных величин равно сумме математических ожиданий слагаемых: М(Хг + Х2+. +Хn) = М<Хг)+М(Х2)+…+М(Хn).

Задача 189. Найти математическое ожидание случайной вели­ чины Z, если известны математические ожидания X н Y: Z = X+2Y, M(X) = 5, M(Y) = 3;

Решение : Используя свойства математического ожидания (математическое ожидание суммы равно сумме математических ожи­даний слагаемых; постоянный множитель можно вынести за знак математического ожидания), получим M(Z)=M(X + 2Y)=M(X) + M(2Y)=M(X) + 2M(Y)= 5 + 2*3 = 11.

190. Используя свойства мaтематического ожидания, доказать, что: а) М(Х — Y) = M(X)—М (Y); б) математическое ожидание отклонения X—M(Х) равно нулю.

191. Дискретная случайная величина X принимает три возможных значения: x1= 4 С вероятностью р1 = 0,5; xЗ = 6 С вероятностью P2 = 0,3 и x3 с вероятностью р3. Найти: x3 и р3, зная, что М(Х)=8.

192. Дан перечень возможных значений дискретной случайной величины X: x1 = —1, х2 = 0, x3= 1 также известны математические ожидания этой величины и ее квадрата: M(Х) = 0,1, М(Х^2)=0,9. Найти вероятности p1, p2,p3 соответствующие возможным значениям xi

194. В партии из 10 деталей содержится три нестандартных. Наудачу отобраны две детали. Найти математическое ожидание дискретной случайной величины X — числа нестандартных деталей среди двух отобранных.

196. Найти математическое ожидание дискретной слу­чайной величины X—числа таких бросаний пяти игральных костей, в каждом из которых на двух костях по­ явится по одному очку, если общее число бросаний равно двадцати.

Пример. Устройство состоит из n элементов. Вероятность отказа любого элемента за время опыта равна р. Найти математическое ожидание числа таких опытов, в каждом из которых откажет ровно m элементов, если всего про­ изведено N опытов. Предполагается, что опыты незави­симы один от другого.

207. Найти математическое ожидание дискретной слу­чайной величины X, распределенной по закону Пуассона:

Как найти математическое ожидание?

Математическое ожидание случайной величины $X$ (обозначается $M(X)$ или реже $E(X)$) характеризует среднее значение случайной величины (дискретной или непрерывной). Мат. ожидание — это первый начальный момент заданной СВ.

Математическое ожидание относят к так называемым характеристикам положения распределения (к которым также принадлежат мода и медиана). Эта характеристика описывает некое усредненное положение случайной величины на числовой оси. Скажем, если матожидание случайной величины — срока службы лампы, равно 100 часов, то считается, что значения срока службы сосредоточены (с обеих сторон) от этого значения (с тем или иным разбросом, о котором уже говорит дисперсия).

Формула среднего случайной величины

Математическое ожидание дискретной случайной величины Х вычисляется как сумма произведений значений $x_i$ , которые принимает СВ Х, на соответствующие вероятности $p_i$: $$ M(X)=\sum_^. $$ Для непрерывной случайной величины (заданной плотностью вероятностей $f(x)$), формула вычисления математического ожидания Х выглядит следующим образом: $$ M(X)=\int_<-\infty>^ <+\infty>f(x) \cdot x dx. $$

Пример нахождения математического ожидания

Рассмотрим простые примеры, показывающие как найти M(X) по формулам, введеным выше.

Пример 1. Вычислить математическое ожидание дискретной случайной величины Х, заданной рядом: $$ x_i \quad -1 \quad 2 \quad 5 \quad 10 \quad 20 \\ p_i \quad 0.1 \quad 0.2 \quad 0.3 \quad 0.3 \quad 0.1 $$

Используем формулу для м.о. дискретной случайной величины: $$ M(X)=\sum_^. $$ Получаем: $$ M(X)=\sum_^ =-1\cdot 0.1 + 2 \cdot 0.2 +5\cdot 0.3 +10\cdot 0.3+20\cdot 0.1=6.8. $$ Вот в этом примере 2 описано также нахождение дисперсии Х.

Пример 2. Найти математическое ожидание для величины Х, распределенной непрерывно с плотностью $f(x)=12(x^2-x^3)$ при $x \in(0,1)$ и $f(x)=0$ в остальных точках.

Используем для нахождения мат. ожидания формулу: $$ M(X)=\int_<-\infty>^ <+\infty>f(x) \cdot x dx. $$ Подставляем из условия плотность вероятности и вычисляем значение интеграла: $$ M(X)=\int_<-\infty>^ <+\infty>f(x) \cdot x dx = \int_<0>^ <1>12(x^2-x^3) \cdot x dx = \int_<0>^ <1>12(x^3-x^4) dx = \\ =\left.(3x^4-\frac<12><5>x^5) \right|_0^1=3-\frac<12> <5>= \frac<3><5>=0.6. $$

Вычисление математического ожидания онлайн

Как найти математическое ожидание онлайн для произвольной дискретной случайной величины? Используйте калькулятор ниже.

• 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: -10.3 или 0.5). Введите нужные значения (проверьте, что сумма вероятностей равна 1, то есть закон распределения корректный).
• Нажмите на кнопку «Вычислить».
• Калькулятор покажет вычисленное математическое ожидание $M(X)$.

Видео. Полезные ссылки

Видеоролики: что такое среднее (математическое ожидание)

Если вам нужно более подробное объяснение того, что такое мат.ожидание, как она вычисляется и какими свойствами обладает, рекомендую два видео (для дискретной и непрерывной случайной величины соответственно).

Полезные ссылки

Что еще может пригодиться? Например, для изучения основ теории вероятностей — онлайн учебник по терверу. Для закрепления материала — еще примеры решений по теории вероятностей.

А если у вас есть задачи, которые надо срочно сделать, а времени нет? Можете поискать готовые решения в решебнике или заказать в МатБюро: