8. Теоремы о средних значениях и дисперсиях

8. Теоремы о средних значениях и дисперсиях

Теоремы о средних значениях и дисперсиях дают представление о том, как себя поведут средние значения и дисперсии при объединении нескольких выборок, у каждой из которых есть свое средневзвешенное значение случайной величины.

Пусть объемы N₁, N₂, ... ,N_k, которые имеют соответствующие средневзвешенные х₁, x₂, …, x_k, объединены в одно.

Теорема 1. Математическое ожидание (среднее значение) суммы случайных величин равно сумме их математических ожиданий (средних значений).

То есть математическое ожидание суммы

точно так же себя ведет дисперсия.

Теорема 2. Дисперсия объединенной выборки S2 равна средневзвешенной из дисперсий отдельной выборки, сложенной с дисперсией средних xi частных выборок, т. е. если дисперсии S₁²,S₂², …,S_k² ? принадлежат выборкам N₁, N₂, ... ,N_k, то в случае объединения этих выборок общая дисперсия

Очевидно, что объемы N1, N2, Nkобъединены в одну выборку с соответствующими дисперсиями

S₁²,S₂², …,S_k²

Вторым слагаемым является дисперсия средних x_i частных выборок около среднего объединенной выборки х. Поэтому очевидно, что

то второе слагаемое тоже равнялось бы нулю. В таком случае

где S² – средневзвешенная из дисперсий исходных выборок.

Таким образом, дисперсия суммы (или разности) независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих величин.

В общем случае,