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).
Понравился ответ?
Задай свой вопрос
Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит



