Как посчитать мат ожидание в excel

Среднее и Математическое ожидание в EXCEL

Среднее выборки или выборочное среднее (sample average, mean) представляет собой среднее арифметическое всех значений выборки .

В MS EXCEL для вычисления среднего выборки можно использовать функцию СРЗНАЧ() . В качестве аргументов функции нужно указать ссылку на диапазон, содержащий значения выборки .

Выборочное среднее является «хорошей» (несмещенной и эффективной) точечной оценкой математического ожидания случайной величины (см. ниже ), т.е. среднего значения исходного распределения, из которого взята выборка .

Примечание : О вычислении доверительных интервалов при оценке математического ожидания можно прочитать, например, в статье Доверительный интервал для оценки среднего (дисперсия известна) в MS EXCEL .

Некоторые свойства среднего арифметического :

• Сумма всех отклонений от среднего значения равна 0:

• Если к каждому из значений x _i прибавить одну и туже константу с , то среднее арифметическое увеличится на такую же константу;
• Если каждое из значений x _i умножить на одну и туже константу с , то среднее арифметическое умножится на такую же константу.

Математическое ожидание

Среднее значение можно вычислить не только для выборки, но для случайной величины, если известно ее распределение . В этом случае среднее значение имеет специальное название — Математическое ожидание. Математическое ожидание характеризует «центральное» или среднее значение случайной величины.

Примечание : В англоязычной литературе имеется множество терминов для обозначения математического ожидания : expectation, mathematical expectation, EV (Expected Value), average, mean value, mean, E[X] или first moment M[X].

Если случайная величина имеет дискретное распределение , то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где x _i – значение, которое может принимать случайная величина, а р(x _i ) – вероятность, что случайная величина примет это значение.

Если случайная величина имеет непрерывное распределение , то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где р(x) – плотность вероятности (именно плотность вероятности , а не вероятность, как в дискретном случае).

Для каждого распределения, из представленных в MS EXCEL, Математическое ожидание можно вычислить аналитически, как функцию от параметров распределения (см. соответствующие статьи про распределения ). Например, для Биномиального распределения среднее значение равно произведению его параметров: n*p (см. файл примера ).

Свойства математического ожидания

E[a*X]=a*E[X], где а — const

E[E[X]]=E[X] — т.к. величина E[X] — является const

E[X+Y]=E[X]+E[Y] — работает даже для случайных величин не являющихся независимыми.

СОВЕТ : Про другие показатели распределения — Дисперсию и Стандартное отклонение, можно прочитать в статье Дисперсия и стандартное отклонение в MS EXCEL .

Как найти математическое ожидание в Excel

Узнайте, как легко и быстро вычислить математическое ожидание в программе Excel. Научитесь использовать стандартную функцию СРЗНАЧ для расчета среднего значения и узнайте о других полезных функциях, которые помогут вам в анализе данных.

Математическое ожидание является одной из важнейших характеристик случайной величины, которая позволяет оценить среднее значение этой величины. В Excel вы можете легко вычислить математическое ожидание с помощью нескольких простых шагов.

Для начала необходимо подготовить данные, которые вы будете анализировать. Введите значения случайной величины в один столбец, а соответствующие вероятности (или веса) — в другой столбец. Помните, что сумма вероятностей должна быть равна 1.

Затем вы можете использовать функцию SUMPRODUCT, чтобы вычислить математическое ожидание. Введите формулу в пустую ячейку, начиная с знака «равно». Например, если значения случайной величины находятся в столбце A, а вероятности — в столбце B, формула может выглядеть примерно так: =SUMPRODUCT(A2:A10,B2:B10).

После ввода формулы нажмите клавишу Enter, и Excel вычислит математическое ожидание для вас. Результат будет отображаться в ячейке, где была введена формула.

Теперь вы знаете, как найти математическое ожидание в Excel. Этот простой и удобный инструмент позволяет быстро проводить анализ данных и получать важную информацию о случайных величинах. Не забывайте использовать его при работе с числовыми данными!

Подготовка к расчету математического ожидания в Excel

Перед тем, как приступить к расчету математического ожидания в Excel, необходимо выполнить несколько подготовительных шагов. Это поможет вам организовать данные и упростить процесс вычислений.

1. Соберите все необходимые данные. Прежде чем приступить к расчетам, убедитесь, что у вас есть все нужные числовые значения, на основе которых вы будете определять математическое ожидание. Например, если вы хотите рассчитать математическое ожидание для случайной величины X, у вас должен быть набор числовых значений, представляющих возможные значения X.

2. Организуйте данные в столбцы. В Excel наиболее удобным способом организации данных является размещение их в отдельных столбцах. Если у вас есть несколько наборов данных, создайте отдельные столбцы для каждого набора. Например, если у вас есть две случайные величины X и Y, создайте два столбца, в каждом из которых будут значения X и Y соответственно.

3. Укажите в Excel, что вы выполняете вычисления. Прежде чем приступить к расчету математического ожидания, необходимо указать Excel, что вам нужно произвести вычисления. Для этого можно использовать формулу «СРЗНАЧ» (или «AVERAGE» в английской версии Excel), которая вычисляет среднее значение набора чисел. Например, если вы расположили значения случайной величины X в столбце A, введите формулу «=СРЗНАЧ(A:A)» (или «=AVERAGE(A:A)») в ячейку, чтобы Excel рассчитал математическое ожидание для величины X.

4. Проверьте результаты расчетов. После ввода формулы для расчета математического ожидания, убедитесь, что Excel правильно выполнит вычисления и выдаст ожидаемый результат. Проверьте, что вы использовали правильные ячейки для расчета и что результат соответствует ожидаемому значению. Если результаты не соответствуют вашим ожиданиям, проверьте данные и формулы на наличие ошибок.

Следуя этим простым шагам, вы сможете правильно подготовиться к расчету математического ожидания в Excel. Не забывайте проверять результаты и внимательно следить за правильностью ввода данных, чтобы получить точный результат.

Выбор данных для расчета

Перед тем как приступить к расчету математического ожидания в Excel, необходимо выбрать данные, на основе которых будут проводиться вычисления. Важно убедиться, что выбранные данные отображаются в правильном диапазоне и содержат нужную информацию.

В Excel данные могут быть представлены в виде чисел, текста, дат или формул. Для расчета математического ожидания обычно используются числовые данные. Например, если у вас есть список стоимостей товаров, вам потребуется выбрать столбец с этими числами.

Убедитесь, что выбранный диапазон данных не содержит пустых ячеек или ошибочных значений, так как это может повлиять на точность расчета. Если необходимо исключить определенные значения или условия, вы можете использовать фильтры или формулы Excel для отбора нужных данных.

После выбора данных для расчета математического ожидания, вы готовы приступить к использованию функции Excel для выполнения этого расчета. Не забывайте учитывать особенности данных и правильно интерпретировать результаты, чтобы применить их в конкретной ситуации.

Подготовка данных для расчета

Перед началом расчета математического ожидания в Excel необходимо грамотно подготовить данные. Важно убедиться, что все необходимые значения присутствуют и правильно организованы.

Прежде всего, необходимо иметь список значений, для которых будет проводиться расчет. Этот список может быть расположен в одном столбце или в нескольких столбцах. Важно, чтобы значения были числовыми и содержали только нужные данные.

В случае, если данные расположены в нескольких столбцах, необходимо объединить их в один столбец. Для этого можно использовать функцию CONCATENATE, которая позволяет объединить текст из разных ячеек.

Также, перед расчетом математического ожидания, следует проверить данные на наличие пустых ячеек или ошибок. В случае обнаружения таких ячеек, необходимо либо удалить их, либо заменить на подходящие значения.

Если данные содержат какие-либо дополнительные символы, например знаки валюты или пробелы, их также необходимо удалить или заменить на нулевые значения.

После того, как данные были подготовлены, можно приступать к расчету математического ожидания в Excel, используя соответствующую функцию.

Расчет математического ожидания в Excel

В Excel математическое ожидание может быть рассчитано с помощью функции AVERAGE, которая возвращает среднее значение из диапазона ячеек. Для того чтобы использовать функцию AVERAGE, необходимо выбрать диапазон ячеек, в котором содержатся значения случайной величины.

Например, предположим, что у нас есть данные о продажах товара за последние 12 месяцев. Для расчета математического ожидания продаж необходимо выбрать диапазон ячеек, содержащих значения продаж, и применить функцию AVERAGE. Результат будет указывать на среднюю величину продаж за указанный период.

Важно отметить, что при расчете математического ожидания в Excel необходимо принимать во внимание количество наблюдений. Если есть недостаточно данных, математическое ожидание может быть непредставительным.

Итак, расчет математического ожидания в Excel — это просто и эффективно с помощью функции AVERAGE. Он позволяет получить среднюю величину случайной величины и использовать ее для дальнейшего анализа и принятия решений.

Использование функции AVERAGE

В Excel функция AVERAGE используется для вычисления среднего значения набора чисел. Она может быть полезна при расчете математического ожидания.

Для использования функции AVERAGE следуйте следующим шагам:

1. Выберите ячейку, в которую хотите поместить результат.
2. Введите формулу =AVERAGE( и выберите диапазон ячеек, для которых хотите найти среднее значение.
3. Закройте формулу, введя закрывающую скобку ) и нажмите Enter.

Пример использования функции AVERAGE:

• У нас есть набор чисел: 5, 10, 15, 20.
• Для расчета среднего значения этих чисел, выберите ячейку, например, A1.
• Введите =AVERAGE(A2:A5) и нажмите Enter. Результат будет отображен в выбранной ячейке.

Функция AVERAGE также может использоваться с другими функциями и формулами в Excel для более сложных вычислений математического ожидания.

Расчет взвешенного среднего

Расчет взвешенного среднего осуществляется путем умножения каждого значения на его соответствующий вес и последующего деления суммы всех произведений на сумму весов. Формула для расчета взвешенного среднего выглядит следующим образом:

Взвешенное среднее = (Значение1 * Вес1 + Значение2 * Вес2 + … + Значениеn * Весn) / (Вес1 + Вес2 + … + Весn)

Для примера, предположим, что у нас есть следующие значения и их соответствующие веса:

Значение1: 5, Вес1: 2

Значение2: 8, Вес2: 3

Значение3: 12, Вес3: 1

Чтобы найти взвешенное среднее этих значений, мы применяем формулу:

Взвешенное среднее = (5 * 2 + 8 * 3 + 12 * 1) / (2 + 3 + 1) = 50 / 6 = 8.33

Таким образом, взвешенное среднее этих значений равно 8.33.

Для выполнения расчета взвешенного среднего в Excel, вы можете использовать функцию SUMPRODUCT. Эта функция позволяет умножить каждое значение на соответствующий вес, а затем сложить все произведения вместе и разделить на сумму весов.

Примеры расчета математического ожидания в Excel

Рассмотрим пример расчета математического ожидания для выборки оценок студентов по математике:

Алексей	4
Ирина	5
Петр	3
Елена	4

В ячейке под таблицей напишите формулу =AVERAGE(B2:B5), где B2:B5 — диапазон ячеек с оценками. Нажмите Enter, и Excel автоматически посчитает среднее значение оценок, которое в данном случае равно 4.

Таким образом, математическое ожидание оценок студентов по математике составляет 4.

Другой пример — расчет математического ожидания для генеральной совокупности:

Представим, что имеется таблица с данными о доходах граждан:

Алексей	50000
Ирина	60000
Петр	40000
Елена	70000

В данном случае, чтобы посчитать математическое ожидание, можно использовать формулу =AVERAGE(B2:B5), где B2:B5 — диапазон ячеек с доходами. Результатом будет среднее значение доходов, равное 55000.

Таким образом, математическое ожидание доходов граждан составляет 55000.

Как найти мат ожидание в excel

Среднее выборки или выборочное среднее (sample average, mean) представляет собой среднее арифметическое всех значений выборки .

В MS EXCEL для вычисления среднего выборки можно использовать функцию СРЗНАЧ() . В качестве аргументов функции нужно указать ссылку на диапазон, содержащий значения выборки .

Выборочное среднее является «хорошей» (несмещенной и эффективной) точечной оценкой математического ожидания случайной величины (см. ниже ), т.е. среднего значения исходного распределения, из которого взята выборка .

Примечание : О вычислении доверительных интервалов при оценке математического ожидания можно прочитать, например, в статье Доверительный интервал для оценки среднего (дисперсия известна) в MS EXCEL .

Некоторые свойства среднего арифметического :

• Сумма всех отклонений от среднего значения равна 0:

• Если к каждому из значений x _i прибавить одну и туже константу с , то среднее арифметическое увеличится на такую же константу;
• Если каждое из значений x _i умножить на одну и туже константу с , то среднее арифметическое умножится на такую же константу.

Математическое ожидание

Среднее значение можно вычислить не только для выборки, но для случайной величины, если известно ее распределение . В этом случае среднее значение имеет специальное название — Математическое ожидание. Математическое ожидание характеризует «центральное» или среднее значение случайной величины.

Примечание : В англоязычной литературе имеется множество терминов для обозначения математического ожидания : expectation, mathematical expectation, EV (Expected Value), average, mean value, mean, E[X] или first moment M[X].

Если случайная величина имеет дискретное распределение , то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где x _i – значение, которое может принимать случайная величина, а р(x _i ) – вероятность, что случайная величина примет это значение.

Если случайная величина имеет непрерывное распределение , то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где р(x) – плотность вероятности (именно плотность вероятности , а не вероятность, как в дискретном случае).

Для каждого распределения, из представленных в MS EXCEL, Математическое ожидание можно вычислить аналитически, как функцию от параметров распределения (см. соответствующие статьи про распределения ). Например, для Биномиального распределения среднее значение равно произведению его параметров: n*p (см. файл примера ).

Свойства математического ожидания

E[a*X]=a*E[X], где а — const

E[E[X]]=E[X] — т.к. величина E[X] — является const

E[X+Y]=E[X]+E[Y] — работает даже для случайных величин не являющихся независимыми.

СОВЕТ : Про другие показатели распределения — Дисперсию и Стандартное отклонение, можно прочитать в статье Дисперсия и стандартное отклонение в MS EXCEL .

Как посчитать математическое ожидание в excel

Для вычисления математического ожидания в Microsoft Excel необходимо:

1. Введите данные в столбец Excel.

2. Найдите функцию «СРЗНАЧ» в меню формул или вставьте ее непосредственно в ячейку, где хотите получить ответ.

3. Выберите диапазон ячеек с данными, для которых требуется вычислить математическое ожидание.

4. Нажмите «Enter», чтобы установить функцию.

5. Вы получите ответ — это математическое ожидание набора данных.

Кроме того, при вычислении математического ожидания в Excel необходимо учитывать, что функция «СРЗНАЧ» вычисляет среднее арифметическое всех значений в выбранном диапазоне. Ее формула выглядит следующим образом:

=СРЗНАЧ(выбранный диапазон ячеек)

Если данные имеют различные веса, необходимо использовать другую формулу для вычисления взвешенного математического ожидания:

=SUMPRODUCT(A1: A10;B1: B10)/SUM(B1: B10)

где «A1: A10» это диапазон ячеек с данными, а «B1: B10» — это веса соответствующих значений.

Также следует помнить о форматировании ответа — в зависимости от конкретной задачи он может быть представлен с различным количеством знаков после запятой.

Кроме того, в Excel также есть возможность использовать другие функции для вычисления математического ожидания, например, ФРТСЧИСЛО или СУМ. Однако, функция СРЗНАЧ является наиболее удобной и простой в использовании.

Важно отметить, что при работе с большими объемами данных может потребоваться автоматизация процесса вычисления математического ожидания. В таких случаях можно использовать макросы или специализированные программы для работы с данными.

Кроме того, при работе с математическим ожиданием необходимо учитывать особенности конкретной задачи. Например, если данные имеют выбросы или распределены неравномерно, то математическое ожидание может быть не совсем репрезентативным показателем. В таких случаях следует использовать другие методы анализа данных, например, медиану или моду.

В целом, вычисление математического ожидания является важной задачей при анализе данных в Excel. Этот показатель позволяет получить общую информацию о распределении данных и оценить вероятность наступления определенных событий.

Формула математическое ожидания в MS Excel – расчет по шагам

Среднее выборки или выборочное среднее (sample average, mean) представляет собой среднее арифметическое всех значений выборки.

В MS EXCEL для вычисления среднего выборки можно использовать функцию СРЗНАЧ() . В качестве аргументов функции нужно указать ссылку на диапазон, содержащий значения выборки.

Выборочное среднее является «хорошей» (несмещенной и эффективной) точечной оценкой математического ожидания случайной величины (см. ниже), т.е. среднего значения исходного распределения, из которого взята выборка.

Примечание: О вычислении доверительных интервалов при оценке математического ожидания можно прочитать, например, в статье Доверительный интервал для оценки среднего (дисперсия известна) в MS EXCEL.

Некоторые свойства среднего арифметического:

• Сумма всех отклонений от среднего значения равна 0:

• Если к каждому из значений x_i прибавить одну и туже константу с, то среднее арифметическое увеличится на такую же константу;
• Если каждое из значений x_i умножить на одну и туже константу с, то среднее арифметическое умножится на такую же константу.

Математическое ожидание

Среднее значение можно вычислить не только для выборки, но для случайной величины, если известно ее распределение. В этом случае среднее значение имеет специальное название – Математическое ожидание. Математическое ожидание характеризует «центральное» или среднее значение случайной величины.

Примечание: В англоязычной литературе имеется множество терминов для обозначения математического ожидания: expectation, mathematical expectation, EV (Expected Value), average, mean value, mean, E[X] или first moment M[X].

Если случайная величина имеет дискретное распределение, то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где x_i – значение, которое может принимать случайная величина, а р(x_i) – вероятность, что случайная величина примет это значение.

Если случайная величина имеет непрерывное распределение, то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где р(x) – плотность вероятности (именно плотность вероятности, а не вероятность, как в дискретном случае).

Для каждого распределения, из представленных в MS EXCEL, Математическое ожидание можно вычислить аналитически, как функцию от параметров распределения (см. соответствующие статьи про распределения). Например, для Биномиального распределения среднее значение равно произведению его параметров: n*p (см. файл примера ).

Функция СРОТКЛ в Excel используется для анализа числового ряда, передаваемого в качестве аргумента, и возвращает число, соответствующее среднему значению, рассчитанному для модулей отклонений относительно среднего арифметического для исследуемого ряда.

Примеры методов анализа числовых рядов в Excel

Смысл данной функции становится предельно ясен после рассмотрения примера. Допустим, на протяжении суток каждые 3 часа фиксировались показатели температуры воздуха. Был получен следующий ряд значений: 16, 14, 17, 21, 25, 26, 22, 18. С помощью функции СРЗНАЧ можно определить среднее значение температуры – 19,88 (округлим до 20).

Для определения отклонения каждого значения от среднего необходимо вычесть из него полученное среднее значение. Например, для первого замера температуры это будет равно 16-20=-4. Получаем ряд значений: -4, -6, -3, 1, 5, 6, 2, -2. Поскольку СРОТКЛ по определению работает с модулями отклонений, итоговый ряд значений имеет вид: 4, 6, 3, 1, 5, 6, 2, 2. Теперь нужно получить среднее значение для данного ряда с помощью функции СРЗНАЧ – примерно 3,63. Именно таков алгоритм работы рассматриваемой функции.

Таким образом, значение, вычисляемое функцией СРОТКЛ, можно рассчитать с помощью формулы массива без использования этой функции. Допустим, перечисленные результаты замеров температур записаны в столбец (ячейки A1:A8). Тогда для определения среднего значения отклонений можно использовать формулу =СРЗНАЧ(ABS(A1:A8-СРЗНАЧ(A1:A8))). Однако, рассматриваемая функция значительно упрощает расчеты.

Пример 1. Имеются два ряда значений, представляющих собой результаты наблюдений одного и того же физического явления, сделанные в ходе двух различных экспериментов. Определить, среднее отклонение от среднего значения результатов для какого эксперимента является максимальным?

Вид таблицы данных:

Используем следующую формулу:

Сравниваем результаты, возвращаемые функцией СРОТКЛ для первого и второго ряда чисел с использованием функции ЕСЛИ, возвращаем соответствующий результат.

В результате мы получили среднее отклонение от среднего значения. Это весьма интересная функция для технического анализа финансовых рынков, прогнозов курсов валют и даже позволяет повысить шансы выигрышей в лотереях.

Формула расчета линейного коэффициента вариации в Excel

Пример 2. Студенты сдали экзамены по различным предметам. Определить число студентов, которые удовлетворяют следующему критерию успеваемости – линейный коэффициент вариации оценок не превышает 15%.

Вид таблицы данных:

Линейный коэффициент вариации определяется как отношение среднего отклонения к среднему значению. Для расчета используем следующую формулу:

Растянем ее вниз по столбцу и получим следующие значения:

Для определения числа неуспешных студентов по указанному критерию используем функцию:

Правила использования функции СРОТКЛ в Excel

Функция имеет следующий синтаксис:

=СРОТКЛ( число1 ;[число2];. )

• число1 – обязательный, принимает числовое значение, характеризующее первый член ряда значений, для которых необходимо определить среднее отклонение от среднего;
• [число2];… – необязательный, принимает второе и последующие значения из исследуемого числового ряда.

1. При использовании функции СРОТКЛ удобнее задавать первый аргумент в виде ссылки на диапазон ячеек, например =СРОТКЛ(A1:A8) вместо перечисления (=СРОТКЛ(A1;A2:A3…;A8)).
2. В качестве аргумента функции может быть передана константа массива, например =СРОТКЛ().
3. Для получения достоверного результата необходимо привести все значения ряда к единой системе измерения величин. Например, если часть длин указана в мм, а остальные – в см, результат расчетов будет некорректен. Необходимо преобразовать все значения в мм или см соответственно.
4. Если в качестве аргументов функции переданы нечисловые данные, которые не могут быть преобразованы к числам, функция вернет код ошибки #ЧИСЛО!. Если хотя бы одно значение из ряда является числовым, функция выполнит расчет, не возвращая код ошибки.
5. Не преобразуемые к числам текстовые строки и пустые ячейки не учитываются в расчете. Если ячейка содержит значение 0 (нуль), оно будет учтено.
6. Логические данные автоматически преобразуются к числовым: ИСТИНА – 1, ЛОЖЬ – 0 соответственно.

1. Вычислить математическое ожидание:

1) Пуск > Все программы > Microsoft Office > Microsoft Excel

2) Так как функция математического ожидания – это т оже самое, что и функция среднего арифметического, то: в пустой ячейке вводим «=», далее нажимаем fx, выбираем функцию СРЗНАЧ, выделяем числовые данные нашей исходной таблицы.

2. Вычислить дисперсию:

Вводим =, далее – fx, “Статистические” – “ДИСП”, выделить числовые данные нашей исходной таблицы.

3. Среднее квадратичесое отклонение (не смещённое):

Вводим =, далее – fx, “Статистические” – “СТАНДТОТКЛОН”, выделить числовые данные нашей исходной таблицы.

4. Среднее квадратическое отклонение (смещённое):

Вводим =, далее – fx, “Статистические” – “СТАНДТОТКЛОН”, выделить числовые данные нашей исходной таблицы.

Вывод: Microsoft Excel является одной из самых удобных компьютерных программ, с помощью которых можно высчитать статические данные. В этом я убедился, когда высчитывал вышеуказанные данные.

Как найти мат ожидание в excel

Математическое ожидание – это среднее значение случайной величины.

Математическим ожиданием дискретной случайной величины называют сумму произведений всех ее возможных значений на их вероятности:

Пример. Найти математическое ожидание дискретной случайной величины X, заданной законом распределения:

Решение : Математическое ожидание равно сумме произведений всех возможных значений X на их вероятности:

Для вычисления математического ожидания удобно расчеты проводить в Excel (в особенности когда данных много), предлагаем воспользоваться готовым шаблоном ( калькулятор для вычисления математического ожидания ).

Пример для самостоятельного решения (можете применить калькулятор).
Найти математическое ожидание дискретной случайной величины X, заданной законом распределения:

Математическое ожидание обладает следующими свойствами.

Свойство 1. Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной: М(С)=С.

Свойство 2. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания: М(СХ)=СМ(Х).

Свойство 3. Математическое ожидание произведения взаимно независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий сомножителей: М (Х1Х2 . Хп)=М (X1) М <Х2)*. ..*М (Xn)

Свойство 4. Математическое ожидание суммы случайных величин равно сумме математических ожиданий слагаемых: М(Хг + Х2+. +Хn) = М<Хг)+М(Х2)+…+М(Хn).

Задача 189. Найти математическое ожидание случайной вели­ чины Z, если известны математические ожидания X н Y: Z = X+2Y, M(X) = 5, M(Y) = 3;

Решение : Используя свойства математического ожидания (математическое ожидание суммы равно сумме математических ожи­даний слагаемых; постоянный множитель можно вынести за знак математического ожидания), получим M(Z)=M(X + 2Y)=M(X) + M(2Y)=M(X) + 2M(Y)= 5 + 2*3 = 11.

190. Используя свойства мaтематического ожидания, доказать, что: а) М(Х — Y) = M(X)—М (Y); б) математическое ожидание отклонения X—M(Х) равно нулю.

191. Дискретная случайная величина X принимает три возможных значения: x1= 4 С вероятностью р1 = 0,5; xЗ = 6 С вероятностью P2 = 0,3 и x3 с вероятностью р3. Найти: x3 и р3, зная, что М(Х)=8.

192. Дан перечень возможных значений дискретной случайной величины X: x1 = —1, х2 = 0, x3= 1 также известны математические ожидания этой величины и ее квадрата: M(Х) = 0,1, М(Х^2)=0,9. Найти вероятности p1, p2,p3 соответствующие возможным значениям xi

194. В партии из 10 деталей содержится три нестандартных. Наудачу отобраны две детали. Найти математическое ожидание дискретной случайной величины X — числа нестандартных деталей среди двух отобранных.

196. Найти математическое ожидание дискретной слу­чайной величины X—числа таких бросаний пяти игральных костей, в каждом из которых на двух костях по­ явится по одному очку, если общее число бросаний равно двадцати.

Математическое ожидание биномиального распределения равно произведению числа испытаний на вероятность появления события в одном испытании:

Пример. Устройство состоит из n элементов. Вероятность отказа любого элемента за время опыта равна р. Найти математическое ожидание числа таких опытов, в каждом из которых откажет ровно m элементов, если всего про­ изведено N опытов. Предполагается, что опыты незави­симы один от другого.

207. Найти математическое ожидание дискретной слу­чайной величины X, распределенной по закону Пуассона:

Чтобы вычислить максимум, выделяете весь диапазон необходимых чисел в таблице и отдельную ячейку, затем кликаете по значку «Σ» или «Автосумма». В выпавшем окне выбираете «Максимум» и, нажав кнопку «Enter» получаете нужное значение.

Формирование инвестиционного портфеля Марковица в Excel

Первым шагом при вычислении дисперсии является определение среднего значения выборки, которое в нашем примере равняется 7,8 раза в месяц. Остальные вычисления можно облегчить с помощью следующей таблицы.

Использование метода «сырого счета» (пример с готовкой)

Существует более эффективный способ вычисления дисперсии, известный как метод «сырого счета». Хотя с первого взгляда уравнение может показаться весьма громоздким, на самом деле оно не такое уж страшное. Можете в этом удостовериться, а потом и решите, какой метод вам больше нравится.

— сумма каждого значения данных после возведения в квадрат,

Не теряйте рассудок прямо сейчас. Позвольте представить все это в виде таблицы, и тогда вы увидите, что вычислений здесь меньше, чем в предыдущем примере.

Как видите, результат получился тот же, что и при использовании предыдущего метода. Достоинства данного метода становятся очевидными по мере роста размера выборки (n).

Математическое ожидание — Студопедия

1. Выделяем ячейку и таким же способом, как и в предыдущий раз, запускаем Мастер функций.
2. В категории «Полный алфавитный перечень» или «Статистические» ищем наименование «ДИСП.В». После того, как формула найдена, выделяем её и делаем клик по кнопке «OK».
3. Производится запуск окна аргументов функции. Далее поступаем полностью аналогичным образом, как и при использовании предыдущего оператора: устанавливаем курсор в поле аргумента «Число1» и выделяем область, содержащую числовой ряд, на листе. Затем щелкаем по кнопке «OK».
4. Результат вычисления будет выведен в отдельную ячейку.

Чтобы произвести расчет, под числами, которые необходимо посчитать, выделяется ячейка. Заходите во вкладку вставки функции. Выбираете категорию «Статистические». В выпавшем списке выбираете одну из функций и кликаете по кнопке «Enter».

Цели формирования инвестиционного портфеля

Выделяют две инвестиционные стратегии при формировании портфеля:

► Максимизации доходности инвестиционного портфеля при ограниченном уровне риск.

► Минимизация риска инвестиционного портфеля при минимально допустимом уровне доходности.

Математическое ожидание — что это, формулы, как его найти, примеры и свойства — Узнай Что Такое

• Данная модель была разработана для эффективных рынков капитала, на которых наблюдается постоянный рост стоимости активов и отсутствуют резкие колебания курсов, что было в большей степени характерно для экономики развитых стран 50-80-х годов. Корреляция между акциями не постоянна и меняется со временем, в итоге в будущем это не уменьшает систематический риск инвестиционного портфеля.
• Будущая доходность финансовых инструментов (акций) определяется как среднеарифметическое. Данный прогноз основывается только на историческом значении доходностей акции и не включает влияние макроэкономических (уровень ВВП, инфляции, безработицы, отраслевые индексы цен на сырье и материалы и т.д.) и микроэкономических факторов (ликвидность, рентабельность, финансовая устойчивость, деловая активность компании).
• Риск финансового инструмента оценивается с помощью меры изменчивости доходности относительно среднеарифметического, но изменение доходности выше не является риском, а представляет собой сверхдоходность акции.

Инвестиционный портфель – это совокупность различных финансовых инструментов, удовлетворяющих цели инвестора и, как правило, заключается в создании таких комбинаций активов, которые бы обеспечили максимальную доходность при минимальном уровне риска.

Как найти математическое ожидание в Excel?

В MS EXCEL для вычисления среднего выборки можно использовать функцию СРЗНАЧ() . В качестве аргументов функции нужно указать ссылку на диапазон, содержащий значения выборки . Выборочное среднее является «хорошей» (несмещенной и эффективной) точечной оценкой математического ожидания случайной величины (см.

Как найти математическое ожидание пример?

Формула среднего случайной величины Математическое ожидание дискретной случайной величины Х вычисляется как сумма произведений значений xi , которые принимает СВ Х, на соответствующие вероятности pi: M(X)=n∑i=1xi⋅pi.

Как найти математическое ожидание?

Чтобы найти математическое ожидание случайной величины, следует вычислить сумму парных произведений всех возможных значений случайной величины на соответствующие им вероятности.

Как найти мат ожидание произведения?

Математическое ожидание произведения двух или нескольких взаимно независимых случайных величин равно произведению математических ожиданий этих величин. М(XY) = M(X) × M(Y). Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания: M(C×X)=C×M(X).

Как рассчитать дисперсию в Excel?

Для распределений, представленных в MS EXCEL , дисперсию можно вычислить аналитически, как функцию от параметров распределения. Например, для Биномиального распределения дисперсия равна произведению его параметров: n*p*q. Примечание : Дисперсия, является вторым центральным моментом , обозначается D[X], VAR(х), V(x).

Как вычислить среднюю арифметическую в Эксель?

Расчет среднего значения чисел в подрядной строке или столбце

1. Щелкните ячейку снизу или справа от чисел, для которых необходимо найти среднее.
2. На вкладке «Главная» в группе «Редактирование» щелкните стрелку рядом с кнопкой » «, выберите «Среднее» и нажмите клавишу ВВОД.

Чему равна ковариация?

2. Ковариация от алгебраической суммы равна алгебраической сумме математических ожиданий от слагаемых, как по первому, так и по второму операнду. Доказательство следует из свойств математического ожидания.

Что такое математическое ожидание простыми словами?

Математическое ожидание – это число, вокруг которого сосредоточены значения случайной величины. Математическое ожидание – это в теории вероятности средневзвешенная величина всех возможных значений, которые может принимать эта случайная величина.

Как посчитать математическое ожидание и дисперсию?

Математическое ожидание находим по формуле m = ∑xipi. Математическое ожидание M[X]. Дисперсию находим по формуле d = ∑x2ipi — M[x]2.

Чему равно математическое ожидание?

Математическое ожидание случайного вектора равно вектору, компоненты которого равны математическим ожиданиям компонентов случайного вектора. Для случайной величины, принимающей значения только 0 или 1 математическое ожидание равно p — вероятности «единицы».

Как правильно считать дисперсию?

Дисперсия — это мера рассеяния, описывающая сравнительное отклонение между значениями данных и средней величиной. Является наиболее используемой мерой рассеяния в статистике, вычисляемая путем суммирования, возведенного в квадрат, отклонения каждого значения данных от средней величины.

Как подсчитать дисперсию?

Дисперсия случайной величины Х вычисляется по следующей формуле: D(X)=M(X−M(X))2, которую также часто записывают в более удобном для расчетов виде: D(X)=M(X2)−(M(X))2. Эта универсальная формула для дисперсии может быть расписана более подробно для двух случаев.

Какая функция в формуле вычисляет среднее арифметическое значение из выбранного диапазона?

Примечание: Функция СРЗНАЧ вычисляет среднее значение, то есть центр набора чисел в статистическом распределении.

Как найти максимальное и минимальное значение в Excel?

В Excel формула = МАКС (диапазон) or = МИН (диапазон) может помочь вам получить максимальное или минимальное значение в диапазоне. Примечание: Чтобы рассчитать минимальные значения для каждого дня, примените эту формулу = МИН (B2: B5) в ячейке B6 и перетащите его маркер заполнения вправо в нужные ячейки.

Что такое ковариация простыми словами?

Ковариация простыми словами Ковариация — это мера того, как две случайные величины изменятся при сравнении друг с другом. Однако в финансовом или инвестиционном контексте термин ковариация описывает доходность двух разных инвестиций за период времени по сравнению с разными переменными.

Когда ковариация равна нулю?

Величина равняется нулю, если случайные величины и независимы (свойство (E7) математического ожидания).

В чем смысл математического ожидания?

Математическое ожидание – это сумма произведений всех возможных значений случайной величины на вероятности этих значений. Математическое ожидание – это средняя выгода от того или иного решения при условии, что подобное решение может быть рассмотрено в рамках теории больших чисел и длительной дистанции.

Как найти мат ожидание в excel

Прошу помочь студенту-первокурснику — необходимо найти (оценить с помощью приближенного интегрирования) математическое ожидание и дисперсию, найти точку максимума (моду) распределения в данной задаче (и, конечно, понять, как это делать в аналогичных задачах):

Построить на отрезке [0 ; 3] с шагом 0,1 график функции плотности вероятности Фишера со степенями свободы k₁=5 и k₂=9

Составить график не вызывает трудностей, однако я не могу разобраться, как найти ожидание, дисперсию и моду? Возможно, если мода — точка максимума, то ее находят просто путем нахождения точки максимума на графике через функцию «поиск решения»? Насчет ожидания и дисперсии: возможно, есть связь с оценкой по формуле правых/левых треугольников или трапеций? Но тогда как их здесь использовать? И какую именно формулу? Лишь формулу трапеций, для более точного результата?
Прилагаю составленный график.

Прошу помочь студенту-первокурснику — необходимо найти (оценить с помощью приближенного интегрирования) математическое ожидание и дисперсию, найти точку максимума (моду) распределения в данной задаче (и, конечно, понять, как это делать в аналогичных задачах):

Построить на отрезке [0 ; 3] с шагом 0,1 график функции плотности вероятности Фишера со степенями свободы k₁=5 и k₂=9

Составить график не вызывает трудностей, однако я не могу разобраться, как найти ожидание, дисперсию и моду? Возможно, если мода — точка максимума, то ее находят просто путем нахождения точки максимума на графике через функцию «поиск решения»? Насчет ожидания и дисперсии: возможно, есть связь с оценкой по формуле правых/левых треугольников или трапеций? Но тогда как их здесь использовать? И какую именно формулу? Лишь формулу трапеций, для более точного результата?
Прилагаю составленный график. AntiRomchik

Прошу помочь студенту-первокурснику — необходимо найти (оценить с помощью приближенного интегрирования) математическое ожидание и дисперсию, найти точку максимума (моду) распределения в данной задаче (и, конечно, понять, как это делать в аналогичных задачах):

Построить на отрезке [0 ; 3] с шагом 0,1 график функции плотности вероятности Фишера со степенями свободы k₁=5 и k₂=9

Составить график не вызывает трудностей, однако я не могу разобраться, как найти ожидание, дисперсию и моду? Возможно, если мода — точка максимума, то ее находят просто путем нахождения точки максимума на графике через функцию «поиск решения»? Насчет ожидания и дисперсии: возможно, есть связь с оценкой по формуле правых/левых треугольников или трапеций? Но тогда как их здесь использовать? И какую именно формулу? Лишь формулу трапеций, для более точного результата?
Прилагаю составленный график. Автор — AntiRomchik
Дата добавления — 04.01.2015 в 02:47

Метод оценки риска VAR

Откройте счёт с тарифом «Всё включено» за 5 минут, не посещая офис.

проект «Открытие Инвестиции»

Открыть брокерский счёт

Тренировка на учебном счёте

Об «Открытие Инвестиции»

Москва, ул. Летниковская,
д. 2, стр. 4

8 800 500 99 66

Согласие на обработку персональных данных

Размещённые в настоящем разделе сайта публикации носят исключительно ознакомительный характер, представленная в них информация не является гарантией и/или обещанием эффективности деятельности (доходности вложений) в будущем. Информация в статьях выражает лишь мнение автора (коллектива авторов) по тому или иному вопросу и не может рассматриваться как прямое руководство к действию или как официальная позиция/рекомендация АО «Открытие Брокер». АО «Открытие Брокер» не несёт ответственности за использование информации, содержащейся в публикациях, а также за возможные убытки от любых сделок с активами, совершённых на основании данных, содержащихся в публикациях. 18+

АО «Открытие Брокер» (бренд «Открытие Инвестиции»), лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление брокерской деятельности № 045-06097-100000, выдана ФКЦБ России 28.06.2002 г. (без ограничения срока действия).

ООО УК «ОТКРЫТИЕ». Лицензия № 21-000-1-00048 от 11 апреля 2001 г. на осуществление деятельности по управлению инвестиционными фондами, паевыми инвестиционными фондами и негосударственными пенсионными фондами, выданная ФКЦБ России, без ограничения срока действия. Лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг №045-07524-001000 от 23 марта 2004 г. на осуществление деятельности по управлению ценными бумагами, выданная ФКЦБ России, без ограничения срока действия.

Похожие публикации:

1. Как войти в 1хбет без двухфакторной аутентификации
2. Как объединить фигуры в визио
3. Как следует выбирать передачу при торможении двигателем с учетом крутизны спуска
4. Почему не открывается плейлист в яндекс музыке по ссылке

Как посчитать мат ожидание в excel

Формула математическое ожидания в MS Excel – расчет по шагам

Среднее выборки или выборочное среднее (sample average, mean) представляет собой среднее арифметическое всех значений выборки.

В MS EXCEL для вычисления среднего выборки можно использовать функцию СРЗНАЧ() . В качестве аргументов функции нужно указать ссылку на диапазон, содержащий значения выборки.

Выборочное среднее является «хорошей» (несмещенной и эффективной) точечной оценкой математического ожидания случайной величины (см. ниже), т.е. среднего значения исходного распределения, из которого взята выборка.

Примечание: О вычислении доверительных интервалов при оценке математического ожидания можно прочитать, например, в статье Доверительный интервал для оценки среднего (дисперсия известна) в MS EXCEL.

Некоторые свойства среднего арифметического:

• Сумма всех отклонений от среднего значения равна 0:

• Если к каждому из значений x_i прибавить одну и туже константу с, то среднее арифметическое увеличится на такую же константу;
• Если каждое из значений x_i умножить на одну и туже константу с, то среднее арифметическое умножится на такую же константу.

Математическое ожидание

Среднее значение можно вычислить не только для выборки, но для случайной величины, если известно ее распределение. В этом случае среднее значение имеет специальное название – Математическое ожидание. Математическое ожидание характеризует «центральное» или среднее значение случайной величины.

Примечание: В англоязычной литературе имеется множество терминов для обозначения математического ожидания: expectation, mathematical expectation, EV (Expected Value), average, mean value, mean, E[X] или first moment M[X].

Если случайная величина имеет дискретное распределение, то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где x_i – значение, которое может принимать случайная величина, а р(x_i) – вероятность, что случайная величина примет это значение.

Если случайная величина имеет непрерывное распределение, то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где р(x) – плотность вероятности (именно плотность вероятности, а не вероятность, как в дискретном случае).

Для каждого распределения, из представленных в MS EXCEL, Математическое ожидание можно вычислить аналитически, как функцию от параметров распределения (см. соответствующие статьи про распределения). Например, для Биномиального распределения среднее значение равно произведению его параметров: n*p (см. файл примера ).

Функция СРОТКЛ в Excel используется для анализа числового ряда, передаваемого в качестве аргумента, и возвращает число, соответствующее среднему значению, рассчитанному для модулей отклонений относительно среднего арифметического для исследуемого ряда.

Примеры методов анализа числовых рядов в Excel

Смысл данной функции становится предельно ясен после рассмотрения примера. Допустим, на протяжении суток каждые 3 часа фиксировались показатели температуры воздуха. Был получен следующий ряд значений: 16, 14, 17, 21, 25, 26, 22, 18. С помощью функции СРЗНАЧ можно определить среднее значение температуры – 19,88 (округлим до 20).

Для определения отклонения каждого значения от среднего необходимо вычесть из него полученное среднее значение. Например, для первого замера температуры это будет равно 16-20=-4. Получаем ряд значений: -4, -6, -3, 1, 5, 6, 2, -2. Поскольку СРОТКЛ по определению работает с модулями отклонений, итоговый ряд значений имеет вид: 4, 6, 3, 1, 5, 6, 2, 2. Теперь нужно получить среднее значение для данного ряда с помощью функции СРЗНАЧ – примерно 3,63. Именно таков алгоритм работы рассматриваемой функции.

Таким образом, значение, вычисляемое функцией СРОТКЛ, можно рассчитать с помощью формулы массива без использования этой функции. Допустим, перечисленные результаты замеров температур записаны в столбец (ячейки A1:A8). Тогда для определения среднего значения отклонений можно использовать формулу =СРЗНАЧ(ABS(A1:A8-СРЗНАЧ(A1:A8))). Однако, рассматриваемая функция значительно упрощает расчеты.

Пример 1. Имеются два ряда значений, представляющих собой результаты наблюдений одного и того же физического явления, сделанные в ходе двух различных экспериментов. Определить, среднее отклонение от среднего значения результатов для какого эксперимента является максимальным?

Вид таблицы данных:

Используем следующую формулу:

Сравниваем результаты, возвращаемые функцией СРОТКЛ для первого и второго ряда чисел с использованием функции ЕСЛИ, возвращаем соответствующий результат.

В результате мы получили среднее отклонение от среднего значения. Это весьма интересная функция для технического анализа финансовых рынков, прогнозов курсов валют и даже позволяет повысить шансы выигрышей в лотереях.

Формула расчета линейного коэффициента вариации в Excel

Пример 2. Студенты сдали экзамены по различным предметам. Определить число студентов, которые удовлетворяют следующему критерию успеваемости – линейный коэффициент вариации оценок не превышает 15%.

Вид таблицы данных:

Линейный коэффициент вариации определяется как отношение среднего отклонения к среднему значению. Для расчета используем следующую формулу:

Растянем ее вниз по столбцу и получим следующие значения:

Для определения числа неуспешных студентов по указанному критерию используем функцию:

Правила использования функции СРОТКЛ в Excel

Функция имеет следующий синтаксис:

=СРОТКЛ( число1 ;[число2];. )

• число1 – обязательный, принимает числовое значение, характеризующее первый член ряда значений, для которых необходимо определить среднее отклонение от среднего;
• [число2];… – необязательный, принимает второе и последующие значения из исследуемого числового ряда.

1. При использовании функции СРОТКЛ удобнее задавать первый аргумент в виде ссылки на диапазон ячеек, например =СРОТКЛ(A1:A8) вместо перечисления (=СРОТКЛ(A1;A2:A3…;A8)).
2. В качестве аргумента функции может быть передана константа массива, например =СРОТКЛ().
3. Для получения достоверного результата необходимо привести все значения ряда к единой системе измерения величин. Например, если часть длин указана в мм, а остальные – в см, результат расчетов будет некорректен. Необходимо преобразовать все значения в мм или см соответственно.
4. Если в качестве аргументов функции переданы нечисловые данные, которые не могут быть преобразованы к числам, функция вернет код ошибки #ЧИСЛО!. Если хотя бы одно значение из ряда является числовым, функция выполнит расчет, не возвращая код ошибки.
5. Не преобразуемые к числам текстовые строки и пустые ячейки не учитываются в расчете. Если ячейка содержит значение 0 (нуль), оно будет учтено.
6. Логические данные автоматически преобразуются к числовым: ИСТИНА – 1, ЛОЖЬ – 0 соответственно.

1. Вычислить математическое ожидание:

1) Пуск > Все программы > Microsoft Office > Microsoft Excel

2) Так как функция математического ожидания – это т оже самое, что и функция среднего арифметического, то: в пустой ячейке вводим «=», далее нажимаем fx, выбираем функцию СРЗНАЧ, выделяем числовые данные нашей исходной таблицы.

2. Вычислить дисперсию:

Вводим =, далее – fx, “Статистические” – “ДИСП”, выделить числовые данные нашей исходной таблицы.

3. Среднее квадратичесое отклонение (не смещённое):

Вводим =, далее – fx, “Статистические” – “СТАНДТОТКЛОН”, выделить числовые данные нашей исходной таблицы.

4. Среднее квадратическое отклонение (смещённое):

Вводим =, далее – fx, “Статистические” – “СТАНДТОТКЛОН”, выделить числовые данные нашей исходной таблицы.

Вывод: Microsoft Excel является одной из самых удобных компьютерных программ, с помощью которых можно высчитать статические данные. В этом я убедился, когда высчитывал вышеуказанные данные.

Среднее и Математическое ожидание в EXCEL

Среднее выборки или выборочное среднее (sample average, mean) представляет собой среднее арифметическое всех значений выборки .

В MS EXCEL для вычисления среднего выборки можно использовать функцию СРЗНАЧ() . В качестве аргументов функции нужно указать ссылку на диапазон, содержащий значения выборки .

Выборочное среднее является «хорошей» (несмещенной и эффективной) точечной оценкой математического ожидания случайной величины (см. ниже ), т.е. среднего значения исходного распределения, из которого взята выборка .

Примечание : О вычислении доверительных интервалов при оценке математического ожидания можно прочитать, например, в статье Доверительный интервал для оценки среднего (дисперсия известна) в MS EXCEL .

Некоторые свойства среднего арифметического :

• Сумма всех отклонений от среднего значения равна 0:

• Если к каждому из значений x _i прибавить одну и туже константу с , то среднее арифметическое увеличится на такую же константу;
• Если каждое из значений x _i умножить на одну и туже константу с , то среднее арифметическое умножится на такую же константу.

Математическое ожидание

Среднее значение можно вычислить не только для выборки, но для случайной величины, если известно ее распределение . В этом случае среднее значение имеет специальное название — Математическое ожидание. Математическое ожидание характеризует «центральное» или среднее значение случайной величины.

Примечание : В англоязычной литературе имеется множество терминов для обозначения математического ожидания : expectation, mathematical expectation, EV (Expected Value), average, mean value, mean, E[X] или first moment M[X].

Если случайная величина имеет дискретное распределение , то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где x _i – значение, которое может принимать случайная величина, а р(x _i ) – вероятность, что случайная величина примет это значение.

Если случайная величина имеет непрерывное распределение , то математическое ожидание вычисляется по формуле:

где р(x) – плотность вероятности (именно плотность вероятности , а не вероятность, как в дискретном случае).

Для каждого распределения, из представленных в MS EXCEL, Математическое ожидание можно вычислить аналитически, как функцию от параметров распределения (см. соответствующие статьи про распределения ). Например, для Биномиального распределения среднее значение равно произведению его параметров: n*p (см. файл примера ).

Свойства математического ожидания

E[a*X]=a*E[X], где а — const

E[E[X]]=E[X] — т.к. величина E[X] — является const

E[X+Y]=E[X]+E[Y] — работает даже для случайных величин не являющихся независимыми.

СОВЕТ : Про другие показатели распределения — Дисперсию и Стандартное отклонение, можно прочитать в статье Дисперсия и стандартное отклонение в MS EXCEL .

Среднее арифметическое в Excel

Среднее арифметическое значение — самый известный статистический показатель. В этой заметке рассмотрим его смысл, формулы расчета и свойства.

Средняя арифметическая как оценка математического ожидания

Теория вероятностей занимается изучением случайных величин. Для этого строятся различные характеристики, описывающие их поведение. Одной из основных характеристик случайной величины является математическое ожидание, являющееся своего рода центром, вокруг которого группируются остальные значения.

Формула матожидания имеет следующий вид:

где M(X) – математическое ожидание

x_i – это случайные величины

То есть, математическое ожидание случайной величины — это взвешенная сумма значений случайной величины, где веса равны соответствующим вероятностям.

Математическое ожидание суммы выпавших очков при бросании двух игральных костей равно 7. Это легко подсчитать, зная вероятности. А как рассчитать матожидание, если вероятности не известны? Есть только результат наблюдений. В дело вступает статистика, которая позволяет получить приблизительное значение матожидания по фактическим данным наблюдений.

Математическая статистика предоставляет несколько вариантов оценки математического ожидания. Основное среди них – среднее арифметическое.

Среднее арифметическое значение рассчитывается по формуле, которая известна любому школьнику.

где x_i – значения переменной,
n – количество значений.

Среднее арифметическое – это соотношение суммы значений некоторого показателя с количеством таких значений (наблюдений).

Свойства средней арифметической (математического ожидания)

Теперь рассмотрим свойства средней арифметической, которые часто используются при алгебраических манипуляциях. Правильней будет вновь вернутся к термину математического ожидания, т.к. именно его свойства приводят в учебниках.

Матожидание в русскоязычной литературе обычно обозначают как M(X), в иностранных учебниках можно увидеть E(X). Встречается обозначение греческой буквой μ (читается «мю»). Для удобства предлагаю вариант M(X).

Итак, свойство 1. Если имеются переменные X, Y, Z, то математическое ожидание их суммы равно сумме их математических ожиданий.

M(X+Y+Z) = M(X) + M(Y) + M(Z)

Допустим, среднее время, затрачиваемое на мойку автомобиля M(X) равно 20 минут, а на подкачку колес M(Y) – 5 минут. Тогда общее среднее арифметическое время на мойку и подкачку составит M(X+Y) = M(X) + M(Y) = 20 + 5 = 25 минут.

Свойство 2. Если переменную (т.е. каждое значение переменной) умножить на постоянную величину (a), то математическое ожидание такой величины равно произведению матожидания переменной и этой константы.

К примеру, среднее время мойки одной машины M(X) 20 минут. Тогда среднее время мойки двух машин составит M(aX) = aM(X) = 2*20 = 40 минут.

Свойство 3. Математическое ожидание постоянной величины (а) есть сама эта величина (а).

Если установленная стоимость мойки легкового автомобиля равна 100 рублей, то средняя стоимость мойки нескольких автомобилей также равна 100 рублей.

Свойство 4. Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий.

Автомойка за день в среднем обслуживает 50 автомобилей (X). Средний чек – 100 рублей (Y). Тогда средняя выручка автомойки в день M(XY) равна произведению среднего количества M(X) на средний тариф M(Y), т.е. 50*100 = 500 рублей.

Формула среднего значения в Excel

Среднее арифметическое чисел в Excel рассчитывают с помощью функции СРЗНАЧ. Выглядит примерно так.

У этой формулы есть замечательное свойство. Если в диапазоне, по которому рассчитывается формула, присутствуют пустые ячейки (не нулевые, а именно пустые), то они исключается из расчета.

Вызвать функцию можно разными способами. Например, воспользоваться командой автосуммы во вкладке Главная:

После вызова формулы нужно указать диапазон данных, по которому рассчитывается среднее значение.

Есть и стандартный способ для всех функций. Нужно нажать на кнопку fx в начале строки формул. Затем либо с помощью поиска, либо просто по списку выбрать функцию СРЗНАЧ (в категории «Статистические»).

Средняя арифметическая взвешенная

Рассмотрим следующую простую задачу. Между пунктами А и Б расстояние S, которые автомобиль проехал со скоростью 50 км/ч. В обратную сторону – со скоростью 100 км/ч.

Какова была средняя скорость движения из А в Б и обратно? Большинство людей ответят 75 км/ч (среднее из 50 и 100) и это неправильный ответ. Средняя скорость – это все пройденное расстояние, деленное на все потраченное время. В нашем случае все расстояние – это S + S = 2*S (туда и обратно), все время складывается из времени из А в Б и из Б в А. Зная скорость и расстояние, время найти элементарно. Исходная формула для нахождения средней скорости имеет вид:

Теперь преобразуем формулу до удобного вида.

Правильный ответ: средняя скорость автомобиля составила 66,7 км/ч.

Средняя скорость – это на самом деле среднее расстояние в единицу времени. Поэтому для расчета средней скорости (среднего расстояния в единицу времени) используется средняя арифметическая взвешенная по следующей формуле.

где x – анализируемый показатель; f – вес.

Аналогичным образом по формуле средневзвешенной средней рассчитывается средняя цена (средняя стоимость на единицу продукции), средний процент и т.д. То есть если средняя считается по другим усредненным значениям, нужно применить среднюю взвешенную, а не простую.

Формула средневзвешенного значение в Excel

Обычная функция среднего значения в Excel СРЗНАЧ, к сожалению, считает только среднюю простую. Готовой формулы для среднего взвешенного значения в Excel нет. Однако расчет несложно сделать подручными средствами.

Самый понятный вариант создать дополнительный столбец. Выглядит примерно так.

Имеется возможность сократить количество расчетов. Есть функция СУММПРОИЗВ. С ее помощью можно рассчитать числитель одним действием. Разделить на сумму весов можно в этой же ячейке. Вся формула для расчета среднего взвешенного значения в Excel выглядит так:

Интерпретация средней взвешенной такая же, как и у средней простой. Средняя простая – это частный случай взвешенной, когда все веса равны 1.

Физический смысл средней арифметической

Представим, что имеется спица, на которой в разных местах нанизаны грузики различной массы.

Как отыскать центр тяжести? Центр тяжести – это такая точка, за которую можно ухватиться, и спица при этом останется в горизонтальном положении и не будет переворачиваться под действием силы тяжести. Она должна быть в центре всех масс, чтобы силы слева равнялись силам справа. Для нахождения точки равновесия следует рассчитать среднее арифметическое взвешенное расстояний от начала спицы до каждого грузика. Весами будут являться массы грузиков (m_i), что в прямом смысле слова соответствует понятию веса. Таким образом, среднее арифметическое расстояние – это центр равновесия системы, когда силы с одной стороны точки уравновешивают силы с другой стороны.

И последнее. В русском языке так сложилось, что под словом «средний» обычно понимают именно среднее арифметическое. То есть моду и медиану как-то не принято называть средним значением. А вот на английском языке слово «средний» (average) может трактоваться и как среднее арифметическое (mean), и как мода (mode), и как медиана (median). Так что при чтении иностранной литературы следует быть бдительным.

Похожие публикации:

1. Как выделить все листы в экселе
2. Как изменить пользователя на компьютере
3. Как исправить язык в браузере
4. Что значит g на клавиатуре bloody