# 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](../../Lectures/DA-L02.md).
Уся потрібна теорія повторена в самодостатньому вигляді в
[методичних вказівках](2method.md).