隨機變數的數字特徵,隨機變數的數字特徵在概率論中有什麼重要意義

時間 2021-10-14 22:40:07

1樓:中地數媒

土工試驗或原位測試得到的土樣的物理力學引數具有很大的隨機性,土的某項指標的某個數值出現的可能性就是一類隨機事件問題。如果用數學的方法來描述這一隨機事件,那麼,土體某項指標在其整個取值變化範圍內的連續體的集合就構成了隨機事件的樣本空間,而土工試驗測得的每個具體數值就是樣本空間裡的樣本點,土工試驗測得的土樣某項指標的所有數值構成了樣本空間的乙個子集,與隨機試驗結果相對應的有關數值為隨機變數。隨機變數的數字特徵可以分為位置特徵引數、散度特徵引數、分布特徵引數和相關特徵引數[81]。

3.2.1.1 位置特徵引數

位置特徵引數表示隨機變數的平均位置和特定位置,通常用均值μ來描述,均值又稱數學期望。隨機變數x的數學期望e(x)(μ=e(x))為

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式中:x為隨機變數;x為隨機變數的取值;p為離散型隨機變數取值為x的概率;f(x)為連續型隨機變數的概率密度。

3.2.1.2 散度特徵引數

方差、標準差是隨機變數離散程度的特徵引數。方差var(x)的計算公式為

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標準差(均方差)σ(x)的計算公式為

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3.2.1.3 分布特徵引數

分布特徵引數是衡量隨機變數分布對稱性的引數,常用隨機變數的矩來表示。

隨機變數x的k階(原點)矩為e(xk)(k=1,2,…)k階中心矩為e(k=1,2,…)。一般用隨機變數x的三階中心矩來描述其分布對稱性:

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如果三階中心矩為0,則分布對稱於均值;如果為正數,則隨機變數在大於均值的範圍內更加離散;否則為負數。

3.2.1.4 相關特徵引數

描述兩個相關隨機變數x,y(如抗剪強度指標c,ϕ)之間相互關係的數字特徵是相關係數ρxy。如果記隨機變數x,y的協方差cov(x,y)為

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則兩者的相關係數為

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2樓:竇復軒轅軼

研究隨機變數的數字特徵可以總體上掌握隨機變數某一側面的性質,如期望表徵隨機變數的取值水平即平均數,方差表徵隨機變數取值的分散或集中程度.

隨機變數的數字特徵在概率論中有什麼重要意義

3樓:匿名使用者

就是為了計算簡單,一般都是考察特服從定分布的隨機變數,有了這些數,就能很清晰的看出隨機變數的性質,

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