Вычислите значение выражения log2 8 +log5 125 + lg100 lg1

3+3+2+0=8 ответ: 8

Дискретная случайная величина задается своим рядом распределения: перечнем значений xi, которые она может принимать, и соответствующих вероятностей pi=P(X=xi). Количество значений случайной величины может быть конечным или счетным. Для определенности будем рассматривать случай i=1,n¯¯¯¯¯¯¯¯. Тогда табличное представление дискретной случайной величины имеет вид:

Xipix1p1x2p2……xnpn

При этом выполняется условие нормировки: сумма всех вероятностей должна быть равна единице

∑i=1npi=1

Графически ряд распределения можно представить полигоном распределения (или многоугольником распределения). Для этого на плоскости откладываются точки с координатами (xi,pi) и соединяются по порядку ломаной линией. Подробные примеры вы найдете ниже.

Числовые характеристики ДСВ

Математическое ожидание:

M(X)=∑i=1nxi⋅pi

Дисперсия:

D(X)=M(X2)−(M(X))2=∑i=1nx2i⋅pi−(M(X))2

Среднее квадратическое отклонение:

σ(X)=D(X)−−−−−√

Коэффициент вариации:

V(X)=σ(X)M(X)

.

Мода: значение Mo=xk с наибольшей вероятностью pk=maxipi.

Дискретная случайная величина задается своим рядом распределения: перечнем значений xi, которые она может принимать, и соответствующих вероятностей pi=P(X=xi). Количество значений случайной величины может быть конечным или счетным. Для определенности будем рассматривать случай i=1,n¯¯¯¯¯¯¯¯. Тогда табличное представление дискретной случайной величины имеет вид:

Xipix1p1x2p2……xnpn

При этом выполняется условие нормировки: сумма всех вероятностей должна быть равна единице

∑i=1npi=1

Графически ряд распределения можно представить полигоном распределения (или многоугольником распределения). Для этого на плоскости откладываются точки с координатами (xi,pi) и соединяются по порядку ломаной линией. Подробные примеры вы найдете ниже.

Числовые характеристики ДСВ

Математическое ожидание:

M(X)=∑i=1nxi⋅pi

Дисперсия:

D(X)=M(X2)−(M(X))2=∑i=1nx2i⋅pi−(M(X))2

Среднее квадратическое отклонение:

σ(X)=D(X)−−−−−√

Коэффициент вариации:

V(X)=σ(X)M(X)

.

Мода: значение Mo=xk с наибольшей вероятностью pk=maxipi.