0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>Теги: математическое ожидание, дисперсия, ковариация</p>
1
<p>Теги: математическое ожидание, дисперсия, ковариация</p>
2
<p><strong>Математическое ожидание</strong>определяется в<a>теории вероятностей</a>в качестве среднего значения повторения некоторого события. Можно сказать, что ожидаемое значение функции<em>f(x)</em>над распределением вероятностей<em>P(x)</em>- это среднее значение<em>f</em>в случае, если<em>x</em>берётся из<em>P</em>.</p>
2
<p><strong>Математическое ожидание</strong>определяется в<a>теории вероятностей</a>в качестве среднего значения повторения некоторого события. Можно сказать, что ожидаемое значение функции<em>f(x)</em>над распределением вероятностей<em>P(x)</em>- это среднее значение<em>f</em>в случае, если<em>x</em>берётся из<em>P</em>.</p>
3
<p>Математическое ожидание определяется для дискретных случайных величин следующим образом:</p>
3
<p>Математическое ожидание определяется для дискретных случайных величин следующим образом:</p>
4
<p>Если же речь идёт о непрерывных случайных величинах, то формула выглядит иначе:</p>
4
<p>Если же речь идёт о непрерывных случайных величинах, то формула выглядит иначе:</p>
5
<p>В каком-то смысле, это значение можно назвать мерой так называемого "центра" по распределению вероятностей. Но интересно узнать и то, каким образом изменятся значения функции<em>f(x)</em>случайной величины<em>x,</em>если мы возьмём различные значения из её распределения вероятностей<em>P(x)</em>. Это не что иное, как<strong>дисперсия</strong>, представляющая собой среднеквадратичное отклонение значений<em>f(x)</em>от среднего значения<em>f(x)</em>:</p>
5
<p>В каком-то смысле, это значение можно назвать мерой так называемого "центра" по распределению вероятностей. Но интересно узнать и то, каким образом изменятся значения функции<em>f(x)</em>случайной величины<em>x,</em>если мы возьмём различные значения из её распределения вероятностей<em>P(x)</em>. Это не что иное, как<strong>дисперсия</strong>, представляющая собой среднеквадратичное отклонение значений<em>f(x)</em>от среднего значения<em>f(x)</em>:</p>
6
<p>Если же говорить о корне этого выражения, то его называют<strong>стандартным отклонением</strong>. Следовательно, мы можем определить<strong>ковариацию</strong>- меру линейной зависимости 2-х случайных величин. Ковариация показывает, насколько сильно линейно связаны 2 числа:</p>
6
<p>Если же говорить о корне этого выражения, то его называют<strong>стандартным отклонением</strong>. Следовательно, мы можем определить<strong>ковариацию</strong>- меру линейной зависимости 2-х случайных величин. Ковариация показывает, насколько сильно линейно связаны 2 числа:</p>
7
<p><em>Источник: "<a>Mathematics for Artificial Intelligence - Probability</a>".</em></p>
7
<p><em>Источник: "<a>Mathematics for Artificial Intelligence - Probability</a>".</em></p>
8
8