7.2. Теоремы о дисперсии случайной величины.
Теорема 6. Неслучайную величину можно выносить за знак дисперсии, возводя ее в квадрат.
Если с — неслучайная величина, а X — случайная, то
![]() | (7.2.1) |
Доказательство.
По определению дисперсии![]() |
Следствие
![]() | (7.2.2) |
т. е. неслучайную величину можно выносить за знак среднеквадратического отклонения ее абсолютным значением. Доказательство получим, извлекая корень квадратный из формулы (7.2.1) и учитывая, что среднеквадратическое положительная величина.
Теорема 7. Дисперсия неслучайной величины равна нулю
Если с — неслучайная величина, то
, тогда
![]() | (7.2.3) |
Теорема 8.Дисперсия суммы двух случайных величин равна сумме их дисперсий плюс удвоенный корреляционный момент:
![]() | (7.2.4) |
Доказательство. Обозначим
![]() | (7.2.5) |
По теореме сложения математических ожиданий
![]() | (7.2.6) |
Перейдем от случайных величин X,Y,Z к соответствующим центрированным величинам X,Y,Z. Вычитая почленно из равенства (7.2.5) равенство (7.2.6), имеем:
![]() |
По определению дисперсии
![]() |
что и требовалось доказать.
Формула (7.2.4) для дисперсии суммы может быть обобщена на любое число слагаемых:
![]() | (7.2.7) |
где Кij — корреляционный момент величин Xi , Xj, знак i