Wartość oczekiwana: Różnice pomiędzy wersjami
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
m (→Bibliografia: Clean up) |
||
Linia 60: | Linia 60: | ||
* Wesołowski J., Tarczyński J. (2016), ''[https://cejsh.icm.edu.pl/cejsh/element/bwmeta1.element.desklight-130a1f0e-ca5e-45ca-9b4c-32c9082334bb Podstawy matematyczne technik imputacyjnych]'', Wydawca: Główny Urząd Statystyczny, Wiadomości Statystyczne. Polski statystyki | * Wesołowski J., Tarczyński J. (2016), ''[https://cejsh.icm.edu.pl/cejsh/element/bwmeta1.element.desklight-130a1f0e-ca5e-45ca-9b4c-32c9082334bb Podstawy matematyczne technik imputacyjnych]'', Wydawca: Główny Urząd Statystyczny, Wiadomości Statystyczne. Polski statystyki | ||
</noautolinks> | </noautolinks> | ||
[[Kategoria: | [[Kategoria:Miary statystyczne]] | ||
{{a|Mariola Klaś}} | {{a|Mariola Klaś}} | ||
{{#metamaster:description|Wartość oczekiwana to jedna z wartości opisujących rozkłady prawdopodobieństwa. Wykorzystuje się ją w analizie i statystyce. Dowiedz się więcej o tym pojęciu na naszej stronie.}} | {{#metamaster:description|Wartość oczekiwana to jedna z wartości opisujących rozkłady prawdopodobieństwa. Wykorzystuje się ją w analizie i statystyce. Dowiedz się więcej o tym pojęciu na naszej stronie.}} |
Wersja z 07:54, 8 lis 2023
Wartość oczekiwana |
---|
Polecane artykuły |
Wartość oczekiwana jest jedną z wartości służących do sumarycznego opisywania rozkładów prawdopodobieństwa. Nazywana jest też wartością średnią lub przeciętną, a także nadzieją matematyczną. Wykorzystuje się ją m.in. w operacjach analitycznych i statystyce. Najczęściej przyjmuje się oznaczenie . W książce Wstęp do teorii prawdopodobieństwa [1] autorzy definiują wartość oczekiwaną jako całkę z funkcji prostej, przyjmującej wartości na zbiorach .
Warunkiem istnienia wartości oczekiwanej dla zmiennej losowej , której wartościami są liczby rzeczywiste, jest całkowalność zmiennej losowej , czyli .
Jeżeli zachodzi powyższa nierówność to jest wartością oczekiwaną zmiennej losowej , w przeciwnym razie mówimy, że nie ma skończonej wartości oczekiwanej. Gdy zmienna losowa ma rozkład dyskretny i skończenie wiele wartości, to . Dla liczb , którym odpowiadają wagi podany szereg jest średnią ważoną.
Dla zmiennej losowej , która przyjmuje wartości w definiujemy wartość oczekiwaną jako wektor , jeżeli dla każdej współrzędnej istnieje wartość oczekiwana.
Własności wartości oczekiwanej
Niech dane będą wartości oczekiwane i dla zmiennych losowych i , wtedy zachodzą następujące własności [2]:
- gdy jest stałą to ,
- gdy jest stałą to ,
- gdy są stałymi to ,
- jeżeli istnieje wartość ocekiwana to istnieje także i zachodzi równość ,
- gdy zachodzi ,
- ,
- gdy są niezależne to .
W książce Wstęp do teorii prawdopodobieństwa autorzy podają również następujące własności [3]:
- (lemat Fatou) jeśli to, ,
- gdy jest niemalejącym ciągiem nieujemnych zmiennych losowych, wtedy ,
- gdy jest całkowalną zmienną losową i jest ciągiem zmiennych losowych, dla których zachodzi , wtedy .
W celu obliczenia wartości oczekiwanej potęg zmiennych losowych korzystamy z następujących wzorów [4]:
- .
Zastosowanie wartości oczekiwanej
Dla zmiennej losowej jej wartość oczekiwaną wykorzystuje się w statystyce i wielu dziedzinach matematyki m.in. do obliczenia wariancji zmiennej losowej i jej odchylenia standardowego (czyli pierwiastka z wariancji), a także kowariancja zmiennych losowych [5]:
- wriancja zmiennej losowej ,
- kowariancja zmiennych losowych .
Wartość oczekiwana jest również wykorzystywana w meteorologii do opisów parametrów wyników pomiarów.
Przypisy
Bibliografia
- Feller W. (2008), Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
- Jakubowski J. (2010), Wstęp do teorii prawdopodobieństwa, Wydawnictwo Script, Warszawa
- Kordecki W. (2012), Statystyka matematyczna dla kierunku Zarządzanie na studiach drugiego stopnia, Wyższa Szkoła Handlowa we Wrocławiu, Wrocław
- Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasielewski M. (1999), Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
- Muciek A. (2012), Wyznaczanie modeli matematycznych z danych eksperymentalnych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław
- Ostasiewicz W. (2012), Myślenie statystyczne, Wydawca: Wolters Kluwer, Warszawa
- Wesołowski J., Tarczyński J. (2016), Podstawy matematyczne technik imputacyjnych, Wydawca: Główny Urząd Statystyczny, Wiadomości Statystyczne. Polski statystyki
Autor: Mariola Klaś