Rozkład normalny (Gaussa)

Podobne dokumenty
Rozkład normalny (Gaussa)

Rozkład normalny (Gaussa)

Wyższe momenty zmiennej losowej

n k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Erlanga. Znajdziemy rozkład czasów oczekiwania na n-te zdarzenie. Łączny czas oczekiwania. na n zdarzeń dany jest przez: = u-v i t 2.

Twierdzenia graniczne:

Funkcja generująca rozkład (p-two)

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Wykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego.

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Estymacja przedziałowa

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

WYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

Kurs Prawdopodobieństwo Wzory

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Lista 6. Estymacja punktowa

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

Prawdopodobieństwo i statystyka

χ 2 = + 2π 2 Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej: σ

Rozkład χ 2 = + 2π 2. Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej:

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

40:5. 40:5 = υ5 5p 40, 40:5 = p 40.

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Wstęp. zbiór wszystkich zdarzeń elementarnych (sample space), S zbiór zdarzeń, (events), P prawdopodobieństwo (probability distribution).

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli.

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

npq jest funkcją gęstości zmiennej losowej X? Po wyznaczeniu k proszę znaleźć: dystrybuantę, kwartyl drugi,

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Wykład 13: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

Wykład 8: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

MACIERZE STOCHASTYCZNE

16 Przedziały ufności

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Rozkład Poissona. I. Cel ćwiczenia. Obowiązujący zakres materiału. Podstawy teoretyczne. Opracował: Roman Szatanik

a 1, a 2, a 3,..., a n,...

ĆWICZENIE 1 Symulacja doświadczeń losowych Statystyka opisowa Estymacja parametryczna i nieparametryczna T E O R I A

Wykład 6. Przestrzenie metryczne ośrodkowe i zupełne. ρ, gdzie r

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

Statystyczny opis danych - parametry

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Wyk lad 8 Zasadnicze twierdzenie algebry. Poj. ecie pierścienia

są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Zajęcia nr. 2 notatki

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Rozkłady statystyk z próby Twierdzenia graniczne

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

H brak zgodności rozkładu z zakładanym

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic).

SMO. Procesy stochastyczne WYKŁAD 6

Twierdzenia o funkcjach ciągłych

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

oznaczają łączne wartości szkód odpowiednio dla k-tego kontraktu w t-tym roku. O składnikach naszych zmiennych zakładamy, że:

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Ciągi liczbowe wykład 3

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r.

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach,

Ważne rozkłady i twierdzenia

σ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F;

LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. WYKŁAD 0 (powt. wiadomości z r. p-stwa)

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

Transkrypt:

Rozład ormaly (Gaussa) Wyprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowych. Rozważmy pomiar wielości m, tóry jest zaburzay przez losowych efetów o wielości e ażdy, zarówo zaiżających ja i zawyżających pomiar: P P W wyiu pomiaru otrzymujemy jedą z wielości: 0,,,..., tórych rozład p-twa day jest przez: Wartość oczeiwaa i wariacja zmieej :, p. B 0 5 E V V 4 V 4 M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-

Rozład ormaly - wyprowadzeie Zachowaie graicze rozładu dwumiaowego dla dużych : B ( p) (, p) ep pq pq co w aszym przypadu prowadzi do: p B, p ep pq pq ep ep 4 Przechodząc z e do zera, atomiast z i do iesończoości, ale ta aby wariacja dążyła do stałej e s dostajemy gęstość p-twa zmieej : B, p 0. 5, 0 N ;, ep M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-3

Własości rozładu ormalego Wartość oczeiwaa i wariacja: E ep d V ep d Wszystie ieparzyste momety cetrale ziają ze względu a symetrię, atomiast parzyste dae są przez:!! Dla = mamy (-m) 4 =3s 4, co ozacza, że współczyii asymetrii i spłaszczeia 4 V 3 przyjmują wartości zerowe. 3 3 D M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-4

Dystrybuata rozładu ormalego u ( ) ep du ep dla 0 ep dla 0 X 0.00 0.0 0.0 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.5000 0,5040 0.5080 0.50 0.560 0,599 0,539 0,579 0.539 0.5359 0. 0.5398 0.5438 0.5478 0.557 0.5557 0.5596 0.5636 0.5675 0.574 0.573 0. 0.5793 0.583 0.586 0.590 0.5948 0.5987 0.606 0.6064 0.603 0.64 0.3 0.679 0.67 0.655 0.693 0.633 0.6368 0.6406 0.6443 0.6480 0.657 0.4 0.6554 0.659 0.668 0.6664 0.6700 0.6736 0.677 0.6808 0.6844 0.6879 0.5 0.695 0.6950 0.6985 0.709 0.7054 0.7088 0.73 0.757 0.790 0.74 0.6 0.757 0.9 0.734 0.7357 0.7389 0.74 0.7454 0.7486 0.757 0.7549 0.7 0.7580 0.76 0.764 0.7673 0.7703 0.7734 0.7764 0.7794 0.783 0.785 0.8 0.788 0.790 0.7939 0.7967 0.7995 0.803 0.805 0.8078 0.806 0.833 0.9 0.859 0.886 0.8 0.838 0.864 0.889 0.835 0.8340 0.8365 0.8389.0 0.843 0.8438 0,846 0,8485 0,8508 0.853 0.8554 0.8577 0.8599 0.86. M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-5

Rozład ormaly - przyłady Przyład: Biolog chce oceić wpływ su zimowego a masę ciała wiewióre. W tym celu waży 000 dorosłych osobiów płci męsiej w pod oiec lata i wczesą wiosą. Oazuje się, że pomiary wyoae w lecie mają rozład ormaly o średiej m=400 g i odchyleiu stadardowym s=00 g. Jaie jest p-two, że losowo wybraa wiewióra waży w lecie pomiędzy 350 g i 450 g? 350 g 400 g 450g 400 g P350 g 450 g P z g g 00 00 P 0. 5 z 0. 5 0. 5 0. 5 0. 5 0. 695 0. 3830 Przyład: Wyii testu IQ przeprowadzoego w pewej populacji mają rozład ormaly o średiej m=00 i odchyleiu stadardowym s=6. Ile wyosi wyi testu poiżej tórego wypada 85% populacji? 85 00 P 85 P z Pz z85 z85 0. 85 6 85 00 Z tablic odczytujemy: z85. 04. 04 85 6. 64 7 6 Przyład: Suma iezależych zmieych z rozładu z rozładu Gaussa o parametrach m i s: z t t z ep ep dt ep z;, N M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-6

Dwuwymiarowy rozład ormaly Gęstość p-twa dwuwymiarowego rozładu ormalego: N, y;,,, y y y y y y Kąt achyleia dłuższej osi elipsy: y ta Proste regresji II-go rodzaju: y y y y y y y y y y y y ep y y y Elipsy owariacji: y M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-7 C wartość wyładia wielorotość dyspersji udział p-twa 0.5 (C=) 39.3%.0 (C=) 86.5% 4.5 (C=3) 3 98.9%

Nierówość Chebysheva Niech,,..., będą iezależymi i pochodzącymi z tego samego rozładu (o wartości oczeiwaej m i dyspersji s) zmieymi losowymi. i Wartość średia: E E i E i E E i Uwaga: Więszość p-twa dla dowolej zmieej losowej socetrowaa jest woół wartości oczeiwaej w zaresie ilu dyspersji : i i V V i V V i i i Twierdzeie: (Nierówość Chebysheva). Dla dowolej zmieej losowej X i dowolej liczby e > 0 zachodzi: Dowód: V f d - P E V f d f d P M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-8 V P P

Prawo wielich liczb Przyład: Zastosowaie ierówości Chebysheva do rozładu wyładiczego z parametrem l =. P P P P e Zastosujmy ierówość Chebyshev a do wartości średiej: Twierdzeie: (Prawo wielich liczb). Dla dwu dowolych liczb d i e istieje taa liczba aturala N, że dla wszystich liczb aturalych > N zachodzi: P 3 4 Chebyshev 0 0.750 0.889 0.938 P( -m <) 0.865 0.950 0.98 0.993 P V lim P 0 M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-9

Cetrale twierdzeie graicze Jeśli day jest ciąg iezależych zmieych losowych,,..., pochodzących z dowolego rozładu, o sończoych wartości oczeiwaej m i dyspersji s, to rozład gęstości zmieej losowej dąży do stadaryzowaego rozładu Gaussa. z gdzie i i M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-0

Suma zmieych poissoowsich Przyład: Rozważmy sumę dwóch iezależych zmieych losowych oraz j z rozładu Poissoa o tym samym parametrze m. Łączy rozład p-twa zmieych oraz j ma postać: j j P,j P Pj e e e! j!! j! Rozład zmieej losowej m = +j otrzymujemy z powyższego łączego rozładu sumując po wszystich parach (, j) taich tórych suma jest stała i rówa m: m m m m m m ( ) Pm P,j( ) e e e jm!( m )! m! 0 0 m! Zmiea losowa m będąca sumą iezależych zmieych losowych z rozładu Poissoa, będzie więc miała rozład: Te sam rezultat otrzymamy orzystając z FGP: P ( ) ( ) e m! t g t e m... m m m M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8- m m t g t g t e

Zachowaie graicze r. Poissoa e e P ( ) e e! e e ep l ep ep 0. 5 ep l z z z ( ) M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-

Zachowaie graicze r. dwumiaowego Przyład: P-two, że w czasie T przestaie świecić jeda żarówa jest rówe p = 0.. Jaie jest p-two, że w czasie T spośród = 00 żarówe przestaie świecić od 7 do 9 przy założeiu, że żarówi przepalają się iezależie? Obliczeia bezpośredio z rozładu dwumiaowego są czasochłoe: 9 9 00 00 P7 9 B,... 00 p 0 0 0 08809. 7 7 ( p) B (, p) ep pq pq Korzystając z tw. de Moivre a Laplace a mamy: 7 0. 5 p p 9 0. 5 p P 7 9 P pq pq pq 7 0. 5 0 9 0. 5 0 P z P. 7 z 3. 7 9 9 3. 7. 7 3. 7. 7 0. 999 0. 8790 0. 878 Bez 0.5 otrzymalibyśmy: P7 9 P z 3 3 0. 8400 M. Przybycień Rachue prawdopodobieństwa i statystya Wyład 8-3