Чтобы найти среднее квадратическое отклонение случайной величины X, нам необходимо сначала определить её математическое ожидание (среднее значение) и дисперсию.
Давайте разберем шаги по нахождению этих значений:
-
Определение вероятностей: Предположим, что у нас есть распределение вероятностей для значений 0, 890, 10 и 95. Для простоты примем, что вероятности этих значений равны. Если это не так, вам нужно будет указать вероятности для каждого значения.
-
Вычисление математического ожидания (E(X)):
- Если вероятности равны, то мы можем взять их как 1/4 для каждого из 4 значений.
- Формула для математического ожидания: E(X) = x1 * P1 + x2 * P2 + x3 * P3 + x4 * P4, где x - значения, а P - вероятности.
- Подставим значения: E(X) = 0 * (1/4) + 890 * (1/4) + 10 * (1/4) + 95 * (1/4).
- Вычисляем: E(X) = 0 + 222.5 + 2.5 + 23.75 = 248.25.
-
Вычисление дисперсии (Var(X))
- Дисперсия вычисляется по формуле: Var(X) = E(X^2) - (E(X))^2.
- Сначала находим E(X^2): E(X^2) = x1^2 * P1 + x2^2 * P2 + x3^2 * P3 + x4^2 * P4.
- Подставим значения: E(X^2) = 0^2 * (1/4) + 890^2 * (1/4) + 10^2 * (1/4) + 95^2 * (1/4).
- Вычисляем: E(X^2) = 0 + 1980100 * (1/4) + 100 * (1/4) + 9025 * (1/4).
- Итак, E(X^2) = 495025 + 25 + 2256.25 = 497306.25.
- Теперь найдем дисперсию: Var(X) = 497306.25 - (248.25)^2.
- (248.25)^2 = 61625.5625, следовательно, Var(X) = 497306.25 - 61625.5625 = 435680.6875.
-
Вычисление среднего квадратического отклонения (σ):
- Среднее квадратическое отклонение вычисляется как корень из дисперсии: σ = sqrt(Var(X)).
- Таким образом, σ = sqrt(435680.6875) ≈ 660.36.
Итак, среднее квадратическое отклонение случайной величины X равно примерно 660.36.