Butun axtardiqlarinizi tapmaq ucun buraya: DAXIL OLUN
  Mp4 Mp3 Axtar Yukle
  Video Axtar Yukle
  Shekil Axtar Yukle
  Informasiya Melumat Axtar
  Hazir Inshalar Toplusu
  AZERI CHAT + Tanishliq
  1-11 Sinif Derslikler Yukle
  Saglamliq Tibbi Melumat
  Whatsapp Plus Yukle(Yeni)

  • Ana səhifə
  • Təsadüfi
  • Yaxınlıqdakılar
  • Daxil ol
  • Nizamlamalar
İndi ianə et Əgər Vikipediya sizin üçün faydalıdırsa, bu gün ianə edin.

Dispersiya

  • Məqalə
  • Müzakirə

Dispersiya təsadüfi dəyişənin sıçrama ölçüsüdür, yəni onun riyazi gözləmədən meyillənməsidir. O, D [ X ] {\displaystyle D[X]} {\displaystyle D[X]} ilə işarə olunur. Statistikada çox vaxt σ X 2 {\displaystyle \sigma _{X}^{2}} {\displaystyle \sigma _{X}^{2}} və ya σ 2 {\displaystyle \displaystyle \sigma ^{2}} {\displaystyle \displaystyle \sigma ^{2}} işarələmələrindən istifadə edilir. Dispersiyanın kökü, yəni σ {\displaystyle \displaystyle \sigma } {\displaystyle \displaystyle \sigma } orta kvadratik meyillənmə adlanır. Standart meyillənmə də təsadüfi qiymətin vahidi ilə ölçülür. Dispersiya isə bu vahidin kvadratı ilə göstərilir.

Mündəricat

  • 1 Təyinatı
  • 2 Qeyd
  • 3 Xassələri
  • 4 Mənbə

Təyinatı

Tutaq ki, X {\displaystyle X}   təsadüfi qiymətdir, onda

D [ X ] = M [ | X − M [ X ] | 2 ] {\displaystyle D[X]=M\left[|X-M[X]|^{2}\right]}  

burada M riyazi gözləməni göstərir.

Qeyd

  • Əgər təsadüfi qiymət X {\displaystyle X}   həqiqi ədədlərdirsə, onda riyazi gözləmənin xətti olması əsasında aşağıdakı düstur düzgündür:
    D [ X ] = M [ X 2 ] − ( M [ X ] ) 2 ; {\displaystyle D[X]=M[X^{2}]-\left(M[X]\right)^{2};}  
  • Dispersiya təsadüfi qiymətin mərkəzi momenti sayılır;
  • Disperisya sonsuz ola bilər. Məsələn Koşi paylanması.
  • Disperisya moment funksiya yaradıcılarının köməyi ilə hesablana bilir U ( t ) {\displaystyle U(t)}  :
    D [ X ] = M [ X 2 ] − ( M [ X ] ) 2 = U ″ ( 0 ) − ( U ′ ( 0 ) ) 2 {\displaystyle D[X]=M[X^{2}]-\left(M[X]\right)^{2}=U''(0)-\left(U'(0)\right)^{2}}  
  • Y1...Yn təsadüfi ardıcıllığın dispersiyasının riyazi gösləməsi belə hesablanır:
    D = ∑ i = 1 n Y i 2 − ( ∑ i = 1 n Y i ) 2 n n − 1 {\displaystyle \!D={\dfrac {\sum _{i=1}^{n}Y_{i}^{2}-{\dfrac {\left(\sum _{i=1}^{n}Y_{i}\right)^{2}}{n}}}{n-1}}}  

Xassələri

  • İstənilən təsadüfi qiymətlərin disperisyası müsbətdir: D [ X ] ⩾ 0 ; {\displaystyle D[X]\geqslant 0;}  
  • Əgər təsadüfi qiymətlərin disperisyası sonludursa,onda onun riyazi gözləməsi də sonludur;
  • Əgər təsadüfi qiymət konstanta bərabərdirsə, onda onun dispersiya sıfırdır: D [ a ] = 0. {\displaystyle D[a]=0.}   Əksinə mülahizə də doğrudur: əgər D [ X ] = 0 , {\displaystyle D[X]=0,}   olrsa, onda X = M [ X ] {\displaystyle X=M[X]}   ;
  • İki təsadüfi qiymətlərin cəminin dispersiyası bərabərdir:
    D [ X + Y ] = D [ X ] + D [ Y ] + 2 cov ( X , Y ) {\displaystyle \!D[X+Y]=D[X]+D[Y]+2\,{\text{cov}}(X,Y)}  , burada cov ( X , Y ) {\displaystyle \!{\text{cov}}(X,Y)}   — onların kovariyasiyasıdır;
  • Bir neçə təsadüfi qiymətlərin xətti kombinasiyasının istənilən disperisyası üçün aşağıdakı bərabərlik doğrudur:
    D [ ∑ i = 1 n c i X i ] = ∑ i = 1 n c i 2 D [ X i ] + 2 ∑ 1 ⩽ i < j ⩽ n c i c j cov ( X i , X j ) {\displaystyle \!D\left[\sum _{i=1}^{n}c_{i}X_{i}\right]=\sum _{i=1}^{n}c_{i}^{2}D[X_{i}]+2\sum _{1\leqslant i<j\leqslant n}c_{i}c_{j}\,{\text{cov}}(X_{i},X_{j})}  , burada c i ∈ R {\displaystyle c_{i}\in \mathbb {R} }  ;
  • Xüsusi halda, istənilən asılı olmayan və ya korrelyasiya olmayan təsadüfi qiymətlər üçün bu düsturdan istifadə edilir: D [ X 1 + . . . + X n ] = D [ X 1 ] + . . . + D [ X n ] {\displaystyle D[X_{1}+...+X_{n}]=D[X_{1}]+...+D[X_{n}]}   çünki, onların kovariyasiyası sıfıra bərabərdir;
  • D [ a X ] = a 2 D [ X ] ; {\displaystyle D\left[aX\right]=a^{2}D[X];}  
  • D [ − X ] = D [ X ] ; {\displaystyle D\left[-X\right]=D[X];}  
  • D [ X + b ] = D [ X ] . {\displaystyle D\left[X+b\right]=D[X].}  

Mənbə

  • 1.Колмогоров А.Н. Глава IV. Математические ожидания; §3. Неравенство Чебышева // Основные понятия теории вероятностей. — 2-е изд. — М.: Наука, 1974. — С. 63—65. — 120 с.
  • 2.Боровков А.А. Глава 4. Числовые характеристики случайных величин; §5. Дисперсия // Теория вероятностей. — 5-е изд. — М.: Либроком, 2009. — С. 93-94. — 656 с.
Mənbə — "https://az.wikipedia.org/w/index.php?title=Dispersiya&oldid=6970567"
Informasiya Melumat Axtar