1. Мета роботи #

Навчитися обчислювати числові характеристики дискретної випадкової величини — математичне сподівання, дисперсію та середньоквадратичне відхилення — двома шляхами: за теоретичним рядом розподілу та за емпіричною вибіркою; і реалізувати друге обчислення програмою, що читає дані з файлу CSV.

Виконавши роботу, студент повинен уміти:

• обчислювати математичне сподівання $M(X)$ дискретної випадкової величини за рядом розподілу як $\sum x_i p_i$;
• обчислювати дисперсію $D(X)$ двома формулами — за означенням $\sum (x_i - M(X))^2 p_i$ та через $M(X^2) - (M(X))^2$ — і СКВ $\sigma = \sqrt{D(X)}$;
• переходити від вибірки до частотного ряду — трактувати повтори дискретних значень як частоти й обчислювати вибіркові середнє та дисперсію;
• розрізняти зміщену й незміщену оцінки дисперсії (ділення на $n$ та на $n-1$) і свідомо обирати потрібну;
• реалізувати обчислення середнього, дисперсії та СКВ вибірки у вигляді програми, що приймає файл CSV зі значеннями експерименту.

Робота закріплює Лекцію 2 — Аналіз ймовірнісних даних. Уся потрібна теорія повторена в самодостатньому вигляді в методичних вказівках.

Laboratory/Laboratory2/1purpose.md · 2.0 KB · updated 2026-08-04 22:39