Математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от своего математического ожидания есть:

• среднеквадратическое отклонение случайной величины
• дисперсия случайной величины
• ковариация случайной величины
• корреляция случайной величины

Другие предметы Университет Дисперсия случайной величины математическое ожидание квадрат отклонения случайная величина среднеквадратическое отклонение дисперсия ковариация корреляция эконометрика университет Новый

Чтобы ответить на ваш вопрос, давайте сначала разберем термины, которые вы упомянули. Мы сосредоточимся на математическом ожидании квадрата отклонения случайной величины от своего математического ожидания.

1. Математическое ожидание (E(X)) - это среднее значение случайной величины, которое показывает, какова "средняя" величина случайной величины в долгосрочной перспективе.

2. Отклонение случайной величины от своего математического ожидания - это разница между значением случайной величины и ее математическим ожиданием. Если X - это случайная величина, то отклонение можно записать как (X - E(X)).

3. Квадрат отклонения - это (X - E(X))^2. Мы берем квадрат, чтобы убрать знак и акцентировать внимание на величине отклонения.

4. Математическое ожидание квадрата отклонения - это E((X - E(X))^2). Это значение показывает среднее значение квадратов отклонений от математического ожидания.

Теперь давайте посмотрим на термины, которые вы перечислили:

• Среднеквадратическое отклонение - это корень из дисперсии. Оно показывает, насколько в среднем значения случайной величины отклоняются от своего математического ожидания.
• Дисперсия - это именно то, что мы получили, когда вычислили E((X - E(X))^2). Это и есть математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от своего математического ожидания.
• Ковариация - это мера, показывающая, как две случайные величины изменяются вместе. Она не относится к отклонению одной величины от ее математического ожидания.
• Корреляция - это стандартизированная версия ковариации, показывающая степень линейной зависимости между двумя случайными величинами. Это также не относится к отклонению одной величины от ее математического ожидания.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: дисперсия случайной величины. Дисперсия определяет, насколько значения случайной величины разбросаны относительно своего математического ожидания.