Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 6: Twierdzenia graniczne.

Podobne dokumenty
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 6: Twierdzenia graniczne.

PEWNE FAKTY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Wykład 6 Centralne Twierdzenie Graniczne. Rozkłady wielowymiarowe

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A

Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

Centralne twierdzenie graniczne

Przestrzeń probabilistyczna

Lista 5. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

Lista zadania nr 7 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

Rozkłady i ich dystrybuanty 16 marca F X (t) = P (X < t) 0, gdy t 0, F X (t) = 1, gdy t > c, 0, gdy t x 1, 1, gdy t > x 2,

Rachunek Prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

6. Zmienne losowe typu ciagłego ( ) Pole trapezu krzywoliniowego

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 1. Wstęp

Testowanie hipotez statystycznych.

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Metody probabilistyczne

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Rozkłady statystyk z próby

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) =

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Wykład 5 Estymatory nieobciążone z jednostajnie minimalną war

Funkcja tworząca Funkcja charakterystyczna. Definicja i własności Funkcja tworząca momenty

WSTĘP. Tematy: Regresja liniowa: model regresji liniowej, estymacja nieznanych parametrów. Wykład:30godz., ćwiczenia:15godz., laboratorium:30godz.

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

Statystyka matematyczna

Prawdopodobieństwo i statystyka

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Matematyka dla biologów Zajęcia nr 13.

Statystyka i eksploracja danych

Wykłady 14 i 15. Zmienne losowe typu ciągłego

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Zmienne losowe skokowe

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 1. Wstęp

Prawdopodobieństwo i statystyka

Wykład 13. Zmienne losowe typu ciągłego

Rozdział 1. Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki. 1.1 Definicja zmiennej losowej

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Literatura. Leitner R., Zacharski J., Zarys matematyki wyŝszej dla studentów, cz. III.

zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych

PODSTAWOWE ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

Statystyka matematyczna dla leśników

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

WYKŁAD 6. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Uniwersytet Warszawski. 1 Instytut Matematyki

Statystyka matematyczna

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 7 i 8 - Efektywność estymatorów, przedziały ufności

Statystyka w przykładach

Na podstawie dokonanych obserwacji:

O ŚREDNIEJ STATYSTYCZNEJ

Temat: Zmienna losowa. Rozkład skokowy. Rozkład ciągły. Kody kolorów: Ŝółty nowe pojęcie pomarańczowy uwaga. Anna Rajfura, Matematyka

Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/

12DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 2 ZADANIA - ZESTAW 2

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Zmienne losowe. Powtórzenie. Dariusz Uciński. Wykład 1. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Universytet Zielonogórski

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Wykład 12: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Mieszanina rozkładów.

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

Zwiększenie wartości zmiennej losowej o wartość stałą: Y=X+a EY=EX+a D 2 Y=D 2 X

Rozkłady prawdopodobieństwa

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału

WYKŁAD 2. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

Ważne rozkłady i twierdzenia

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Zmienne losowe dyskretne i Zmienne losowe ciągłe Rozkład Normalny

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

4,5. Dyskretne zmienne losowe (17.03; 31.03)

Laboratorium nr 7. Zmienne losowe typu skokowego.

Jednowymiarowa zmienna losowa

Dyskretne zmienne losowe

Zadania z Zasad planowania eksperymentu i opracowania wyników pomiarów. Zestaw 2.

Rozkłady zmiennych losowych

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Na A (n) rozważamy rozkład P (n) , który na zbiorach postaci A 1... A n określa się jako P (n) (X n, A (n), P (n)

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 2 i 3 Zmienna losowa

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

Niech X i Y będą niezależnymi zmiennymi losowymi o rozkładach wykładniczych, przy czym Y EX = 4 i EY = 6. Rozważamy zmienną losową Z =.

Przykłady do zadania 3.1 :

Transkrypt:

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 6: Twierdzenia graniczne. 6.2. Centralne Twierdzenie Graniczne Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska semestr zimowy 2015/2016

Słabe prawo wielkich liczb przypomnienie Słabe prawo wielkich liczb Niech X 1, X 2, X 3,... będzie ciągiem niezależnych zmiennych losowych o tym samym rozkładzie, EX i = µ i skończonej wariancji, wtedy ( X 1 + X 2 + X 3 +... + X n P n ) µ > ε n 0

0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 1 2 3 4 5 rozkład dwumianowy z parametrami n = 5 oraz p = 1 2 ostrzeżenie: dziś histogramy rysujemy tak, aby pole prostokąta było równe prawdopodobieństwu

1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1 rozkład X /n, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 5 oraz p = 1 2 ostrzeżenie: dziś histogramy rysujemy tak, aby pole prostokąta było równe prawdopodobieństwu

8 7 6 5 4 3 2 1 0.2 0.4 0.6 0.8 1 rozkład X /n, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 100 oraz p = 1 2 ostrzeżenie: dziś histogramy rysujemy tak, aby pole prostokąta było równe prawdopodobieństwu

25 20 15 10 5 0.2 0.4 0.6 0.8 1 rozkład X /n, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 1000 oraz p = 1 2 ostrzeżenie: dziś histogramy rysujemy tak, aby pole prostokąta było równe prawdopodobieństwu

Przypomnienie VarX = E((X EX ) 2 ) Nierówność Czebyszewa (bis) Jeśli X jest zmienną losową o skończonej wartości oczekiwanej i wariancji, to dla dowolnego t > 0 ( P X EX t ) VarX 1 t 2 Czy jest coś szczególnego w wartości X EX VarX?

0.4 0.3 0.2 0.1-4 -3-2 -1 1 2 3 4 rozkład (X EX )/ VarX, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 5 oraz p = 1 2

0.4 0.3 0.2 0.1-4 -3-2 -1 1 2 3 4 rozkład (X EX )/ VarX, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 100 oraz p = 1 2

0.4 0.3 0.2 0.1-4 -3-2 -1 1 2 3 4 rozkład (X EX )/ VarX, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 1000 oraz p = 1 2

1 0.8 0.6 0.4 0.2-3 -2-1 1 2 3 dystrybuanta (X EX )/ VarX, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 5 oraz p = 1 2

1 0.8 0.6 0.4 0.2-3 -2-1 1 2 3 dystrybuanta (X EX )/ VarX, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 100 oraz p = 1 2

1 0.8 0.6 0.4 0.2-3 -2-1 1 2 3 dystrybuanta (X EX )/ VarX, gdzie X ma rozkład dwumianowy z parametrami n = 1000 oraz p = 1 2

Obserwacja Jeśli X ma zmienną losową o rozkładzie dwumianowym z parametrami n oraz p, to (q = 1 p) X EX = X np VarX npq zachowuje się prawie jak standardowy rozkład normalny

Centralne Twierdzenie Graniczne Niech X, X 1, X 2,... będzie ciągiem niezależnych zmiennych losowych o tym samym rozkładzie, niech EX = m i VarX = σ 2 > 0; wtedy dla każdego t zachodzi ( P X 1 + + X n nm σ n ) t n Φ(t) = t 1 2 π e s 2 2 ds, gdzie Φ jest dystrybuantą rozkładu normalnego N(0, 1). S n ES n VarSn D X, X N(0, 1)

Centralne Twierdzenie Graniczne Niech X, X 1, X 2,... będzie ciągiem niezależnych zmiennych losowych o tym samym rozkładzie, niech EX = m i VarX = σ 2 > 0; wtedy dla każdych a < b zachodzi ( P a X ) 1 + + X n nm σ b n n Φ(b) Φ(a) = b gdzie Φ jest dystrybuantą rozkładu normalnego N(0, 1). a 1 2 π e s 2 2 ds, S n ES n VarSn D X, X N(0, 1)

Twierdzenie de Moivre a Laplace a Jeśli S n ma rozkład dwumianowy z parametrami n i p, to ( P a S ) n np b Φ (b) Φ (a), np(1 p) n

Błąd przybliżenia w ( Sn ES n P VarSn ) t = Φ(t) + err Φ(t). Przykładowe oszacowania na błąd przybliżenia w : ) 3 err n 1 w dowolnym przypadku ( 2 max Xi σ err p2 +q 2 npq n i p. dla S n o rozkładzie dwumianowym z parametrami Przykład (Dla chętnych do domu) Niech Y ma rozkład dwumianowy z n = 100 i p = 1/2. Spróbuj oszacować z P (Y = 50). Wynik porównaj z obliczeniami dokładnymi. Wsk.: P (Y = 50) = P (49, 5 Y 50, 5)

Na jakie pytanie mieliśmy odpowiedzieć? A teraz spójrzmy z punktu widzenia kasyna. Jakie reguły gry ma zaproponować kasyno, aby dobrze zarobić i jednocześnie nie zniechęcić klientów? Dlaczego przy odpowiednich regułach gry i odpowiedniej liczbie klientów kasyno nie musi się obawiać, że zbankrutuje?

Przykład Jeśli gracz obstawi w ruletce jeden żeton na czerwone, to wartość oczekiwana jego wygranej wynosi 1 37 a wariancja 1 1 = 1368 37 2 1369. Czyli wartość oczekiwana zysku kasyna w pojedynczej grze wynosi 1 1368 37 a wariancja 1369. Ile wynosi prawdopodobieństwo, że kasyno po 1600 grach (obstawieniach po jednym żetonie) zyska co najwyżej równowartość 3 żetonów? Ile musi nastąpić gier, aby z prawdopodobieństwem co najmniej 0,95 kasyno zyskało a) więcej niż średnio 1/70 żetonu w każdej grze? b) więcej niż równowartość 100 żetonów? wsk: 1600/37 43; 1, 65 70 37/33 129, 5, (129, 5) 2 = 16770, 25; 37 1, 65 = 61, 05; ( 61, 05 2 + 4 3700 + 61, 05)/2 98, 582; 98, 582 2 9718, 41.

Dystrybuanta rozkładu normalnego N(0, 1)

Dowód Dowód Niebawem: gdy poznamy własności i zalety funkcji tworzących i charakterystycznych