Характеристики положения

Характеристики положения указывают на «центр» распределения. Большое значение в статистике имеет квантиль порядка р = ½. Он называется медианой (случайной величины Х или ее функции распределения F(x)) и обозначается Me(X). В геометрии есть понятие «медиана» - прямая, проходящая через вершину треугольника и делящая противоположную его сторону пополам. В математической статистике медиана делит пополам не сторону треугольника, а распределение случайной величины: равенство F(x_0,5) = 0,5 означает, что вероятность попасть левее x_0,5 и вероятность попасть правее x_0,5 (или непосредственно в x_0,5) равны между собой и равны ½, т.е.

P(X < x_0,5) = P(X > x_0,5) = ½.

Медиана указывает «центр» распределения. С точки зрения одной из современных концепций – теории устойчивых статистических процедур – медиана является более хорошей характеристикой случайной величины, чем математическое ожидание [2, 7]. При обработке результатов измерений в порядковой шкале (см. главу о теории измерений) медианой можно пользоваться, а математическим ожиданием – нет.

Ясный смысл имеет такая характеристика случайной величины, как мода – значение (или значения) случайной величины, соответствующее локальному максимуму плотности вероятности для непрерывной случайной величины или локальному максимуму вероятности для дискретной случайной величины.

Если x₀ – мода случайной величины с плотностью f(x), то, как известно из дифференциального исчисления, .

У случайной величины может быть много мод. Так, для равномерного распределения (1) каждая точка х такая, что a < x < b, является модой. Однако это исключение. Большинство случайных величин, используемых в вероятностно-статистических методах принятия решений и других прикладных исследованиях, имеют одну моду. Случайные величины, плотности, распределения, имеющие одну моду, называются унимодальными.

Математическое ожидание для дискретных случайных величин с конечным числом значений рассмотрено в главе «События и вероятности». Для непрерывной случайной величины Х математическое ожидание М(Х) удовлетворяет равенству

являющемуся аналогом формулы (5) из утверждения 2 главы «События и вероятности».

Пример 5. Математическое ожидание для равномерно распределенной случайной величины Х равно

Для рассматриваемых в настоящей главе случайных величин верны все те свойства математических ожиданий и дисперсий, которые были рассмотрены ранее для дискретных случайных величин с конечным числом значений. Однако доказательства этих свойств не приводим, поскольку они требуют углубления в математические тонкости, не являющегося необходимым для понимания и квалифицированного применения вероятностно-статистических методов принятия решений.

Замечание. В настоящей книге сознательно обходятся математические тонкости, связанные, в частности, с понятиями измеримых множеств и измеримых функций, -алгебры событий и т.п. Желающим освоить эти понятия необходимо обратиться к специальной литературе, в частности, к энциклопедии [1].

Каждая из трех характеристик – математическое ожидание, медиана, мода – описывает «центр» распределения вероятностей. Понятие «центр» можно определять разными способами – отсюда три разные характеристики. Однако для важного класса распределений – симметричных унимодальных – все три характеристики совпадают.

Плотность распределения f(x) – плотность симметричного распределения, если найдется число х₀ такое, что

.   (3)

Равенство (3) означает, что график функции y = f(x) симметричен относительно вертикальной прямой, проходящей через центр симметрии х = х₀. Из (3) следует, что функция симметричного распределения удовлетворяет соотношению

   (4)

Для симметричного распределения с одной модой математическое ожидание, медиана и мода совпадают и равны х₀.

Наиболее важен случай симметрии относительно 0, т.е. х₀ = 0. Тогда (3) и (4) переходят в равенства

   (5)

и

   (6)

соответственно. Приведенные соотношения показывают, что симметричные распределения нет необходимости табулировать при всех х, достаточно иметь таблицы при x > x₀.

Отметим еще одно свойство симметричных распределений, постоянно используемое в вероятностно-статистических методах принятия решений и других прикладных исследованиях. Для непрерывной функции распределения

P(|X|<a) = P(-a <X <a) = F(a) – F(-a),

где F – функция распределения случайной величины Х. Если функция распределения F симметрична относительно 0, т.е. для нее справедлива формула (6), то

P(|X|<a) = 2F(a) – 1.

Часто используют другую формулировку рассматриваемого утверждения: если

,

то

.

Если  и  - квантили порядка  и  соответственно (см. (2)) функции распределения, симметричной относительно 0, то из (6) следует, что

.