ФорумРазделы

Теорема Бернулли, Муавра-Лапласа; Критерий Колмогорова; Схема Бернулли; Формула Байеса; Неравенства Чебышева; Закон распределения Пуассона; Фишер, Пирсон, Стьюдент, Смирнов и др. теоремы, модели, простым языком, без формул. - страница 10

Новый комментарий

Если A и B - независимые случайные величины, то дисперсия суммы этих величин равна сумме их дисперсий.

Имхо, просто вопрос арифметики. Удобно :)

Нет, условие менее строгое - случайные величины должны быть некоррелированы, независимость необязательна.
Алексей, я привел определение, только кавычки поставить забыл :)
человек разрабатывал направление,начал с арифметики,- точнее - с условий. Я-бы начал с того-же...

С дисперсией вроде, для себя разобрался.

Введем некое псевдо_Определение:

псевдo_Мера разброса случайной величины (относительная оценка) - расстояние между двумя соизмеримыми множествами (тоесть множествами одинакового размера): исходным множеством и "идеальным" множеством, состоящим только из "средних", нормированное для пространства которому принадлежит исходное множество.

Если в это определение подставить множество из линейного пространства то получим СКО. А если множество из нелинейного пространства то ...

Вот тут очевидно и крылся мой подсознательный вопрос, который тормошил меня по дисперсии - Почему квадрат из СКО перекочевал в дисперсию, которая является более общим определение меры разброса случайной величины ?

1...345678910
Новый комментарий