* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки
ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ 327 Пример. Если величина х = 2, 3, 4, -S 6 по явилась соответственно п — 3, 8, I U 7, 2 раза, то сзяв а = 4, вычисляем: { 1 n i X —а л, U - а) 12 8 0 7 8 35 2 3 4 5 U Сумма 3 8 10 7 2 30 -2 —1 0 1 2 -6 -а 0 7 4 -3 2 ) стандарт имеет размерность вели чины x д л я которой он вычислен; 3) средний квадрат отклонений х от какой-нибудь величины, о т л и ч н о й от средней, будет б о л е е D ; 4) сложение средних и дисперсий: если д л я нескольких совокупностей, например т р е х , с объемами щ, л г , л их t 3 с р е д и ие Op объемом л = суть X , x% J J и C 1 t дисперсии средняя a j , то д л я п\ + общей П2 + Пэ совокупности X = 4 4 - - ^ ? = 4 - 0 , 1 = 3,9; п а дисперсия 2 2 0 ** л 2 H i I + Ла°2 + п з°з (X -X) i 2 = 1,167 — 0,01 яз 1,16. Для характеристики средней части всей области изменения х у п о т р е б л я ю т с я мода и медианл. Мода — наивероятнейшее значение с л у ч а й н о й величины х. Медиана (Me)—такое значение X что вероятность х < Me равна вероят ности X > Me. Для непрерывной случайной вели чины f Это свойство показывает изменение D при соединении в одну совокупность н е с к о л ь к и х однородных статистических совокупностей. Для рассмотренных выше законов распределения имеем: 1) д л я б и н о м и а л ь н о г о распределения среднее значение y + ni (х } - х ) 2 + п (х -Х)Ъ 2 2 + Л 3 Ti х = E(xj) = пр\ дис Vnpq; равен закона Me —оо оо Me I J ?(*)