Мат. ожидание определяется как
![M(X) = \sum X_{{i}}P \left( X_{{i}} \right) = -2\cdot 0.2+...+6*0.2=0.9 M(X) = \sum X_{{i}}P \left( X_{{i}} \right) = -2\cdot 0.2+...+6*0.2=0.9](https://tex.z-dn.net/?f=M%28X%29%20%3D%20%5Csum%20X_%7B%7Bi%7D%7DP%20%5Cleft%28%20X_%7B%7Bi%7D%7D%20%5Cright%29%20%3D%20-2%5Ccdot%200.2%2B...%2B6%2A0.2%3D0.9)
Дисперсия есть
![D(X)=M(X^2)-[M(X)]^2=9.9-(0.9)^2=9.09 D(X)=M(X^2)-[M(X)]^2=9.9-(0.9)^2=9.09](https://tex.z-dn.net/?f=D%28X%29%3DM%28X%5E2%29-%5BM%28X%29%5D%5E2%3D9.9-%280.9%29%5E2%3D9.09)
(где
)
Вероятность попадания в интервал (-1, 4] очевидно
(что соотв. двум значения X: 0 и 4)
Функция распределения в прикрепленных файлах. Правда вертикальные линии соединяющие горизонтальные отрезки необходимо убрать, в этих точка функция терпит разрыв. И еще функция распределения непрерывна слева... Это значит что, например, в точке -1 у нижнего отрезка крайняя правая точка должна быть полностью закрашена, а у верхнего крайне левая обязана быть выколотой, как бы странно это не выглядело с логической точки зрения. Аналогично для других точек в которых есть разрыв.
Что есть полигон распределения я не знаю, но судя по примерам из интернета эта штука получится если убрать все линии из прикрепленного графика и оставить только точки соотв. значениям X и их вероятностям P.