Бесплатный урок с нашим репетитором!

Узнать подробнее

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 20 марта 2025 12:01

Две случайные величины X и Y распределены по геометрическому закону. Математическое ожидание случайной величины X равно 3, случайной величины Y — 9, а коэффициент корреляции равен 0,3. Найди значение дисперсии D(X−Y).

Ответ нейросети

20 марта 2025 12:01

Для решения данной задачи нам необходимо воспользоваться свойствами геометрического распределения и формулами для дисперсии и корреляции.

Шаг 1: Основные свойства геометрического распределения

Для случайной величины (X), распределенной по геометрическому закону, математическое ожидание (среднее) и дисперсия определяются следующими формулами:

  • Математическое ожидание: (E(X) = \frac{1}{p_X}), где (p_X) — вероятность успешного исхода.
  • Дисперсия: (D(X) = \frac{1 - p_X}{p_X^2}).

Шаг 2: Находим вероятность успеха для (X) и (Y)

Из условия задачи известно:

  • (E(X) = 3)
  • (E(Y) = 9)

Для (X): [ E(X) = \frac{1}{p_X} \implies p_X = \frac{1}{E(X)} = \frac{1}{3} ]

Для (Y): [ E(Y) = \frac{1}{p_Y} \implies p_Y = \frac{1}{E(Y)} = \frac{1}{9} ]

Шаг 3: Находим дисперсии (D(X)) и (D(Y))

Теперь можно найти дисперсии обеих случайных величин:

  • Для (X): [ D(X) = \frac{1 - p_X}{p_X^2} = \frac{1 - \frac{1}{3}}{\left(\frac{1}{3}\right)^2} = \frac{\frac{2}{3}}{\frac{1}{9}} = \frac{2}{3} \cdot 9 = 6 ]

  • Для (Y): [ D(Y) = \frac{1 - p_Y}{p_Y^2} = \frac{1 - \frac{1}{9}}{\left(\frac{1}{9}\right)^2} = \frac{\frac{8}{9}}{\frac{1}{81}} = \frac{8}{9} \cdot 81 = 72 ]

Шаг 4: Используем формулу для дисперсии разности

Теперь, чтобы найти дисперсию разности (X - Y), воспользуемся следующей формулой: [ D(X - Y) = D(X) + D(Y) - 2 \cdot \text{Cov}(X, Y) ]

Где ковариация (\text{Cov}(X, Y)) выражается как: [ \text{Cov}(X, Y) = \rho_{XY} \cdot \sigma_X \cdot \sigma_Y ] где (\rho_{XY}) — коэффициент корреляции, а (\sigma_X) и (\sigma_Y) — стандартные отклонения случайных величин.

Шаг 5: Находим стандартные отклонения

Стандартное отклонение — это корень квадратный из дисперсии:

  • (\sigma_X = \sqrt{D(X)} = \sqrt{6})
  • (\sigma_Y = \sqrt{D(Y)} = \sqrt{72} = 6\sqrt{2})

Шаг 6: Находим ковариацию

Теперь подставим значения: [ \text{Cov}(X, Y) = 0.3 \cdot \sqrt{6} \cdot 6\sqrt{2} = 0.3 \cdot 6\sqrt{12} = 1.8\sqrt{12} ]

Шаг 7: Подставим все данные в формулу для (D(X - Y)):

Подставим дисперсии и ковариацию в выражение: [ D(X - Y) = D(X) + D(Y) - 2 \cdot \text{Cov}(X, Y) ] [ D(X - Y) = 6 + 72 - 2 \cdot 1.8\sqrt{12} ] Теперь вычислим (\sqrt{12} = 2\sqrt{3}), следовательно: [ 2 \cdot 1.8 \cdot 2\sqrt{3} = 7.2\sqrt{3} ]

Итоговое выражение:

[ D(X - Y) = 78 - 7.2\sqrt{3} ]

Ответ:

Таким образом, значение дисперсии (D(X - Y)) будет равно (78 - 7.2\sqrt{3}). Для численного ответа, если нужно, можно подставить значение (\sqrt{3} \approx 1.732).

Это приводит нас к числовому значению около (78 - 12.4576 \approx 65.5424).

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы 15

Бесплатно Мобильное приложение ГДЗ
Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store

Саша — ассистент в телеграмме

Две случайные величины X и Y распределены по геометрическому закону. Математическое ожидание случайной величины X равно 3, случайной величины Y — 9, а коэффициент корреляции равен 0,3. Найди значение дисперсии D(X−Y).
Для решения данной задачи нам необходимо воспользоваться свойствами геометрического распределения и формулами для дисперсии и корреляции. ### Шаг 1: Основные свойства геометрического распределения Для случайной величины \(X\), распределенной по геометрическому закону, математическое ожидание (среднее) и дисперсия определяются следующими формулами: - Математическое ожидание: \(E(X) = \frac{1}{p_X}\), где \(p_X\) — вероятность успешного исхода. - Дисперсия: \(D(X) = \frac{1 - p_X}{p_X^2}\). ### Шаг 2: Находим вероятность успеха для \(X\) и \(Y\) Из условия задачи известно: - \(E(X) = 3\) - \(E(Y) = 9\) Для \(X\): \[ E(X) = \frac{1}{p_X} \implies p_X = \frac{1}{E(X)} = \frac{1}{3} \] Для \(Y\): \[ E(Y) = \frac{1}{p_Y} \implies p_Y = \frac{1}{E(Y)} = \frac{1}{9} \] ### Шаг 3: Находим дисперсии \(D(X)\) и \(D(Y)\) Теперь можно найти дисперсии обеих случайных величин: - Для \(X\): \[ D(X) = \frac{1 - p_X}{p_X^2} = \frac{1 - \frac{1}{3}}{\left(\frac{1}{3}\right)^2} = \frac{\frac{2}{3}}{\frac{1}{9}} = \frac{2}{3} \cdot 9 = 6 \] - Для \(Y\): \[ D(Y) = \frac{1 - p_Y}{p_Y^2} = \frac{1 - \frac{1}{9}}{\left(\frac{1}{9}\right)^2} = \frac{\frac{8}{9}}{\frac{1}{81}} = \frac{8}{9} \cdot 81 = 72 \] ### Шаг 4: Используем формулу для дисперсии разности Теперь, чтобы найти дисперсию разности \(X - Y\), воспользуемся следующей формулой: \[ D(X - Y) = D(X) + D(Y) - 2 \cdot \text{Cov}(X, Y) \] Где ковариация \(\text{Cov}(X, Y)\) выражается как: \[ \text{Cov}(X, Y) = \rho_{XY} \cdot \sigma_X \cdot \sigma_Y \] где \(\rho_{XY}\) — коэффициент корреляции, а \(\sigma_X\) и \(\sigma_Y\) — стандартные отклонения случайных величин. ### Шаг 5: Находим стандартные отклонения Стандартное отклонение — это корень квадратный из дисперсии: - \(\sigma_X = \sqrt{D(X)} = \sqrt{6}\) - \(\sigma_Y = \sqrt{D(Y)} = \sqrt{72} = 6\sqrt{2}\) ### Шаг 6: Находим ковариацию Теперь подставим значения: \[ \text{Cov}(X, Y) = 0.3 \cdot \sqrt{6} \cdot 6\sqrt{2} = 0.3 \cdot 6\sqrt{12} = 1.8\sqrt{12} \] ### Шаг 7: Подставим все данные в формулу для \(D(X - Y)\): Подставим дисперсии и ковариацию в выражение: \[ D(X - Y) = D(X) + D(Y) - 2 \cdot \text{Cov}(X, Y) \] \[ D(X - Y) = 6 + 72 - 2 \cdot 1.8\sqrt{12} \] Теперь вычислим \(\sqrt{12} = 2\sqrt{3}\), следовательно: \[ 2 \cdot 1.8 \cdot 2\sqrt{3} = 7.2\sqrt{3} \] ### Итоговое выражение: \[ D(X - Y) = 78 - 7.2\sqrt{3} \] ### Ответ: Таким образом, значение дисперсии \(D(X - Y)\) будет равно \(78 - 7.2\sqrt{3}\). Для численного ответа, если нужно, можно подставить значение \(\sqrt{3} \approx 1.732\). Это приводит нас к числовому значению около \(78 - 12.4576 \approx 65.5424\).