- Ожидаемая ценность
-
Математи́ческое ожида́ние — понятие среднего значения случайной величины в теории вероятностей. В зарубежной литературе обозначается через
, в русской M[X]. В статистике часто используют обозначение μ.
Содержание
Определение
Пусть задано вероятностное пространство
и определённая на нём случайная величина X. То есть, по определению,
— измеримая функция. Тогда, если существует интеграл Лебега от X по пространству Ω, то он называется математическим ожиданием, или средним значением и обозначается
.
Основные формулы для математического ожидания
- Если FX(x) — функция распределения случайной величины, то её математическое ожидание задаётся интегралом Лебега — Стилтьеса:
.
Математическое ожидание дискретного распределения
- Если X — дискретная случайная величина, имеющая распределение
,
то прямо из определения интеграла Лебега следует, что
.
Математическое ожидание целочисленной величины
- Если X — положительная целочисленная случайная величина (частный случай дискретной), имеющая распределение вероятностей
то её математическое ожидание может быть выражено через производящую функцию последовательности {pi}
как значение первой производной в единице: M[X] = P'(1). Если математическое ожидание X бесконечно, то
и мы будем писать
Теперь возьмём производящую функцию Q(s) последовательности «хвостов» распределения {qk}
Эта производящая функция связана с определённой ранее функцией P(s) свойством:
при | s | < 1. Из этого по теореме о среднем следует, что математическое ожидание равно просто значению этой функции в единице:
- M[X] = P'(1) = Q(1)
Математическое ожидание абсолютно непрерывного распределения
- Математическое ожидание абсолютно непрерывной случайной величины, распределение которой задаётся плотностью fX(x), равно
.
Математическое ожидание случайного вектора
Пусть
— случайный вектор. Тогда по определению
,
то есть математическое ожидание вектора определяется покомпонентно.
Математическое ожидание преобразования случайной величины
Пусть
— борелевская функция, такая что случайная величина Y = g(X) имеет конечное математическое ожидание. Тогда для него справедлива формула:
,
если X имеет дискретное распределение;
,
если X имеет абсолютно непрерывное распределение.
Если распределение
случайной величины X общего вида, то
.
В специальном случае, когда g(X) = Xk, Математическое ожидание
называется k-тым моментом случайной величины.
Простейшие свойства математического ожидания
- Математическое ожидание линейно, то есть
-
- M[aX + bY] = aM[X] + bM[Y],
- где X,Y — случайные величины с конечным математическим ожиданием, а
— произвольные константы;
- Математическое ожидание сохраняет неравенства, то есть если
почти наверное, и Y — случайная величина с конечным математическим ожиданием, то математическое ожидание случайной величины X также конечно, и более того
-
;
- Математическое ожидание не зависит от поведения случайной величины на событии вероятности нуль, то есть если X = Y почти наверное, то
-
- M[X] = M[Y].
- Математическое ожидание произведения двух независимых случайных величин X,Y равно произведению их математических ожиданий
-
- M[XY] = M[X]M[Y].
Дополнительные свойства математического ожидания
- Неравенство Маркова;
- Теорема Леви о монотонной сходимости;
- Теорема Лебега о мажорируемой сходимости;
- Лемма Фату.
- Математическое ожидание случайной величины X может быть выражено через её производящую функцию моментов G(u) как значение первой производной в нуле: M[X] = G'(0)
Примеры
- Пусть случайная величина имеет дискретное равномерное распределение, то есть
Тогда её математическое ожидание
равно среднему арифметическому всех принимаемых значений.
- Пусть случайная величина имеет непрерывное равномерное распределение на интервале [a,b], где a < b. Тогда её плотность имеет вид
и математическое ожидание равно
.
- Пусть случайная величина X имеет стандартное распределение Коши. Тогда
,
то есть математическое ожидание X не определено.
См. также
- Дисперсия случайной величины;
- Моменты случайной величины;
- Условное математическое ожидание;
- Выборочное среднее.
Литература
- В.Феллер Глава XI. Целочисленные величины. Производящие функции // Введение в теорию вероятностей и её приложения = An introduction to probability theory and its applicatons, Volume I second edition / Под ред. Е. Б. Дынкина. — 2-е изд. — М.: Мир, 1964. — С. 270—272.
Wikimedia Foundation. 2010.