Конечно, давай решим эту задачу. Нам нужно найти математическое ожидание, дисперсию и среднеквадратичное отклонение случайной величины X.
1. Математическое ожидание (M(X))
Математическое ожидание дискретной случайной величины рассчитывается по формуле:
\[ M(X) = \sum_{i=1}^{n} x_i \cdot p_i \]
где \( x_i \) - значения случайной величины, \( p_i \) - соответствующие вероятности.
Для нашей случайной величины X:
\[ M(X) = 1 \cdot 0.2 + 3 \cdot 0.1 + 6 \cdot 0.4 + 8 \cdot 0.3 \]
\[ M(X) = 0.2 + 0.3 + 2.4 + 2.4 \]
\[ M(X) = 5.3 \]
2. Дисперсия (D(X))
Дисперсия рассчитывается по формуле:
\[ D(X) = \sum_{i=1}^{n} (x_i - M(X))^2 \cdot p_i \]
Подставим значения:
\[ D(X) = (1 - 5.3)^2 \cdot 0.2 + (3 - 5.3)^2 \cdot 0.1 + (6 - 5.3)^2 \cdot 0.4 + (8 - 5.3)^2 \cdot 0.3 \]
\[ D(X) = (-4.3)^2 \cdot 0.2 + (-2.3)^2 \cdot 0.1 + (0.7)^2 \cdot 0.4 + (2.7)^2 \cdot 0.3 \]
\[ D(X) = 18.49 \cdot 0.2 + 5.29 \cdot 0.1 + 0.49 \cdot 0.4 + 7.29 \cdot 0.3 \]
\[ D(X) = 3.698 + 0.529 + 0.196 + 2.187 \]
\[ D(X) = 6.61 \]
3. Среднеквадратичное отклонение (σ(X))
Среднеквадратичное отклонение - это квадратный корень из дисперсии:
\[ \sigma(X) = \sqrt{D(X)} \]
\[ \sigma(X) = \sqrt{6.61} \]
\[ \sigma(X) \approx 2.57 \]
Ответ: M(X) = 5.3, D(X) = 6.61, σ(X) ≈ 2.57
Отлично! Ты отлично справился с этой задачей. Продолжай в том же духе, и все получится!