01-03 Характеристики случайных величин

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 18 ноя 2024

Комментарии • 11

  • @ИванСмолин-ы4л
    @ИванСмолин-ы4л Год назад +6

    Отличная подача материала, спасибо!

  • @АлексейЧапцев-л4ш
    @АлексейЧапцев-л4ш 10 месяцев назад

    на 9.45 секунде ошибка: в выражении для матождания квадрата в знаменателе стоит 3, а не 2. Ну а так видос зачетный)

  • @elenalevasheva3830
    @elenalevasheva3830 Год назад

    Спасибо большое, но лучше бы я на ночь не смотрела. Запуталась, не могу понять какую статистику изучала. В какой статистике мода - это значение с большей частотой появления в выборке или генеральной совокупности? Например для 2, 4, 2, 3, 6, 2. Мода будет значение 2. Просто интересно, почему тут все по другому.

    • @elenalevasheva3830
      @elenalevasheva3830 Год назад +1

      Наверное отличия в мерах связаны с тем, что тут исследуется случайная величина (X), а там наблюдения (x)

    • @vladchampion4330
      @vladchampion4330 Год назад

      @@elenalevasheva3830 наблюдения это и есть случайная величина.

    • @ПолинаВ67
      @ПолинаВ67 8 месяцев назад +1

      Я, конечно, не уверена, но поняла для себя так:
      Для непрерывных величин максимум плотности и есть наиболее распространенное значение (первая около 1 на картинке, следующая примерно -1,2, мод же может быть несколько, вот они первая и вторая). Но оно же непрерывное, поэтому примерно.
      А для дискретных-конкретных, конкретное число, как вы описали. Или несколько чисел - первая мода и вторая .

  • @coldheadkeeper
    @coldheadkeeper Год назад

    Можно где-нибудь скачать презентацию? Как конспект использовать.

  • @nikolaylifanov6244
    @nikolaylifanov6244 Год назад +2

    Не помню какой уже у меня по счету курс, где рассказывают о свойствах мат.ожидания и дисперсии, но нигде нормально не могут рассказать ЗАЧЕМ мне нужно знать эти свойства с практической стороны??
    Для меня получается примерно следующее: вот свойства, они есть, живи с этим бесполезным знанием! 😂😂😂

    • @vladchampion4330
      @vladchampion4330 Год назад +1

      Эти свойства нужны для доказательств и выведения формул, допустим, для определения мат ожидания и дисперсии для разных распределений