Математическое ожидание суммы случайных величин является фундаментальным понятием теории вероятностей и имеет важное значение в статистическом анализе и прикладных исследованиях.

Содержание

Математическое ожидание суммы случайных величин является фундаментальным понятием теории вероятностей и имеет важное значение в статистическом анализе и прикладных исследованиях.

Основное свойство математического ожидания суммы

Для любых случайных величин X и Y (как зависимых, так и независимых) выполняется следующее равенство:

  • E[X + Y] = E[X] + E[Y]
  • где E[·] обозначает математическое ожидание

Обобщение на произвольное число слагаемых

Свойство линейности математического ожидания распространяется на сумму любого конечного числа случайных величин:

  1. Для n случайных величин X₁, X₂, ..., Xₙ
  2. E[X₁ + X₂ + ... + Xₙ] = E[X₁] + E[X₂] + ... + E[Xₙ]
  3. Это верно независимо от зависимости между величинами

Пример вычисления

Случайная величинаМатематическое ожидание
X3
Y5
Z-2
X + Y + Z3 + 5 + (-2) = 6

Важные частные случаи

Для независимых случайных величин

  • Хотя математическое ожидание суммы не требует независимости
  • Для независимых X и Y: E[XY] = E[X]E[Y]
  • Это свойство не распространяется на сумму

Для одинаково распределенных величин

  1. Если X₁, X₂, ..., Xₙ имеют одинаковое мат. ожидание μ
  2. Тогда E[X₁ + X₂ + ... + Xₙ] = nμ
  3. Это основа для оценки средних значений

Доказательство свойства линейности

Для двух дискретных случайных величин X и Y:

  • E[X + Y] = ΣΣ (x + y)P(X=x, Y=y)
  • = ΣΣ xP(X=x, Y=y) + ΣΣ yP(X=x, Y=y)
  • = ΣxP(X=x) + ΣyP(Y=y) = E[X] + E[Y]

Применение в статистике

Это свойство широко используется в:

Выборочных среднихE[Ȳ] = E[(Y₁+...+Yₙ)/n] = μ
Линейных моделяхE[aX + bY] = aE[X] + bE[Y]
Оценке параметровНесмещенность оценок

Другие статьи

Как выводить деньги с TikTok и прочее