Курс теории вероятностей и математической статистики

3. Дисперсия с\тм1мы двух независимых сщ'чайных величин равна с\тм1ме дисперсий этих величин: D[\\ + А\]=В[\\]+В[\\1 Это свойство распространяется па с.щ.'чай произвольного числа слагаемых независимьгх сл^-чайных величин. 4. Дисперсия с^тммы (разности) постоянной величины С и сл\'чай- ной величиныЛ'равна дисперсии сл\'чайной величины: D[C-X\ =D[A']. 5. Дисперсия разности дв^-х независимых сл\'чайных величин равна с^тмме их дисперсий: D[X-Y\=D[X\+D[Y\. 6. Дисперсия с^тммы двух зависимых сл\'чайных величин равна D[X+ Y] =D[A'] +/)[}'] + 2К{хл'). Третий центрапьный момент сл\'жиг для характеристики асимметрии (или скошенности) распределения сл\'чайной величины относительно математического ожидания. Для оценки скошенности распределения использ^тот безразмерный коэффициент асимметрии J , /.з[Х] /.з[Х] ^d\X] (Т' Если ^4 > О , то кривая распре­ деления смегцена влево относитель­ но математического ожидания т^. Если .4 < О , то кривая распределе­ ния смегцена вправо относительно математического ожидания ТОо-- (рис.3.11). Четвертый центральный момент сл\'жит для характеристики "крутости" распределения сл\'чайной величины (рис.3.12). Р(х) А;О X Рис.3, и -51-