= = a na podstawie zadania 6 po p. 3.6 wiemy, że. b 1. a 2 ab b 2

Podobne dokumenty
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

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

Jednowymiarowa zmienna losowa

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

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

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

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

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

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

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

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

Statystyka. Magdalena Jakubek. kwiecień 2017

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

Prawdopodobieństwo i statystyka

Statystyka matematyczna

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,

Prawdopodobieństwo i statystyka

Laboratorium nr 7. Zmienne losowe typu skokowego.

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek

PEWNE FAKTY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

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

Zmienne losowe. Rozkład prawdopodobieństwa i dystrybuanta. Wartość oczekiwana i wariancja zmiennej losowej

6. Zmienne losowe typu ciagłego ( ) Pole trapezu krzywoliniowego

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

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

zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

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

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 3.

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

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa

Ćwiczenia 7 - Zmienna losowa i jej rozkład. Parametry rozkładu.

Modelowanie zależności. Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

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

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

Logarytmy. Funkcje logarytmiczna i wykładnicza. Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne.

Zmienne losowe skokowe

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Zmienna losowa i jej rozkład

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

Przestrzeń probabilistyczna

Matematyka licea ogólnokształcące, technika

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

Statystyka opisowa- cd.

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

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Dyskretne zmienne losowe

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.

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

PODSTAWOWE ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych

Rozkłady prawdopodobieństwa

Zmienne losowe. Statystyka w 3

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

Wykład 2 Zmienne losowe i ich rozkłady

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Wykład 7: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe.

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka

Ważne rozkłady i twierdzenia

1 Elementy kombinatoryki i teorii prawdopodobieństwa

Statystyka matematyczna dla leśników

Rozkłady zmiennych losowych

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Matematyki Stosowanej ROZKŁAD NORMALNY ROZKŁAD GAUSSA

Zmienne losowe. dr Mariusz Grządziel Wykład 12; 20 maja 2014

Aby przygotować się do kolokwiów oraz do egzaminów należy ponownie przeanalizować zadania

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

Zmienne losowe typu ciągłego. Parametry zmiennych losowych. Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład III)

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 2 i 3 Zmienna losowa

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

1 Pochodne wyższych rzędów

Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)

Statystyka i eksploracja danych

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

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Badanie funkcji. Zad. 1: 2 3 Funkcja f jest określona wzorem f( x) = +

Przykładowe zadania na egzamin z matematyki - dr Anita Tlałka - 1

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 6

Rozdział 1. Wektory losowe. 1.1 Wektor losowy i jego rozkład

Wstęp do Rachunku Prawdopodobieństwa, IIr. WMS

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego

Wynik pomiaru jako zmienna losowa

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja)

1 Warunkowe wartości oczekiwane

5 Przegląd najważniejszych rozkładów

II WYKŁAD STATYSTYKA. 12/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Matematyka. rok akademicki 2008/2009, semestr zimowy. Konwersatorium 1. Własności funkcji

Kwantyle. Kwantyl rzędu p rozkładu prawdopodobieństwa to taka liczba x p. , że. Możemy go obliczyć z dystrybuanty: P(X x p.

Transkrypt:

64 III. Zienne losowe jednowyiarowe D Ponieważ D (A) < D (B), więc należy wybrać partię A. Przykład 3.4. Obliczyć wariancję rozkładu jednostajnego. Ponieważ a na podstawie zadania 6 po p. 3.6 wiey, że więc wystarczy obliczyć. May Zate ( B) = [( 07, ) 0+ ( 08, ) 0+ ( 09, ) 00 + (, 0 ) 8+ (, ) 5+ (, ) + (, 3 ) 4] = 0, 090. D ( X) = E( X ) ( E( X)) =, b a b = E( X) = +, x f x b a x dx b a x b a ab b = ( ) = = 3 = ( a 3 + + ). a ( a b) D ( X) = ( a + ab+ b ) ( a + ab+ b ) = 3 4. Definicja 3.8. Jeżeli X oznacza zienną losową o odchyleniu standardowy D(X) = F, to zienną losową Y = X/F nazyway unorowaną (znoralizowaną). Twierdzenie 3.4. Wariancja ziennej losowej unorowanej jest równa. Dowód. Na podstawie twierdzenia 3. ay D Y D X ( ) = = D ( X) = =. σ σ σ σ # Definicja 3.9. Jeśli X oznacza zienną losową o wartości oczekiwanej E(X) = i odchyleniu X standardowy D(X) = F, to zienną losową Y = nazyway standaryzoσ waną. Twierdzenie 3.5. Wartość oczekiwana ziennej losowej standaryzowanej jest równa zero, a wariancja jest równa. Dowód. Na podstawie twierdzeń 3.5 i 3.7 ay EY E X E ( ( ) X ) = = = = 0, σ σ σ

3.7. Wskaźniki rozrzutu 65 a na podstawie twierdzeń 3. i 3. otrzyujey D Y D X D X σ ( ) = = = D ( X) = =. σ σ σ σ σ # Odchylenie standardowe nie jest jedyny paraetre charakteryzujący rozrzut. Jest jeszcze tzw. odchylenie przeciętne. Definicja 3.30. Odchylenie przeciętny " = d(x) ziennej losowej X nazyway wyrażenie α = d( X) = x E( X) p dla ziennej losowej skokowej, tj. k α = d( X) = x E( X) f ( x) dx k α = k E( X E( X). dla ziennej losowej ciągłej, Twierdzenie 3.6. Dla dowolnej ziennej losowej X zachodzi d( X) D( X). Dowód. Z nierówności Schwarza dla Y = ay d ( X) = ( E( X E( X) )) E(( X E( X)) ) = D ( X). # Zadania. Rzucay sześcienną kostką do gry. Obliczyć wariancję liczby wyrzuconych oczek na kostce.. Rzucay dwiea sześciennyi kostkai do gry. Obliczyć wariancję suy liczb oczek otrzyanych na kostkach. 3. Obliczyć wariancję rozkładu Bernoulliego. 4. Obliczyć wariancję rozkładu Poissona. 5. Rzucay dwie kości do gry. Oznaczy przez X zienną losową przyjującą wartości równe liczbie oczek na pierwszej kostce, a przez X zienną losową przyjującą wartość, o ile na pierwszej kostce jest piątka i na drugiej kostce jest piątka, natoiast wartość 0 w pozostałych przypadkach. A. Znaleźć rozkład ziennej losowej X = X + X. B. Wyznaczyć dystrybuantę ziennej losowej X i wykonać jej wykres. C. Obliczyć P(4 # X < 6) oraz zaznaczyć obliczone prawdopodobieństwo na wykresie dystrybuanty. D. Obliczyć wartość oczekiwaną i odchylenie standardowe ziennej losowej X.

66 III. Zienne losowe jednowyiarowe 6. Myśliwy a trzy naboje i strzela do chwili trafienia do celu lub do chwili wystrzelenia wszystkich naboi. Liczba naboi jest zienną losową. A. Podać rozkład tej ziennej wiedząc, że prawdopodobieństwo trafienia celu przy każdy strzale jest równe 0,8. B. Obliczyć wartość oczekiwaną i odchylenie standardowe. 7. A. Dla jakiej wartości C funkcja Cx dla 0 x 3, f ( x) = 0 dla x < 0 i x > 3 jest gęstością prawdopodobieństwa? B. Znaleźć dystrybuantę wyznaczonego rozkładu i wykonać jej wykres. C. Obliczyć P( # X < 4) i zaznaczyć wartość obliczonego prawdopodobieństwa na wykresie dystrybuanty. D. Obliczyć wartość oczekiwaną i odchylenie standardowe. 8. Zienna losowa X przyjuje wartości!, i 3 z prawdopodobieństwai odpowiednio 0,5, 0,5 i 0,5. A. Znaleźć rozkład ziennej losowej Y = X. B. Obliczyć E(Y) i D(Y). 3.8. Wskaźniki zienności, skośności i skupienia Definicja 3.3. Wskaźnikie (współczynnikie) zienności ziennej losowej X nazyway wielkość DX ( ) V = E( X), przy czy E(X) 0. Definicja 3.3. Mówiy, że zienna losowa a rozkład prawdopodobieństwa syetryczny względe prostej x = a, jeśli a) w przypadku ziennej losowej skokowej o punktach skokowych {x k } dla każdego punktu x i # a istnieje taki punkt x j $ a, że P( X = x ) = P( X = x ) oraz a x = x a, i j i j b) w przypadku ziennej losowej ciągłej o gęstości f(x) zachodzi f ( a x) = f ( a+ x) dla każdej wartości x w punktach ciągłości funkcji f(x). Prosta o równaniu x = a nazywa się osią syetrii. Rozkład syetryczny i niesyetryczny przedstawiono na następujących rysunkach:

3.8. Wskaźniki zienności, skośności i skupienia 67 Jeśli rozkład prawdopodobieństwa jest syetryczny, to oenty centralne rzędu nieparzystego, o ile istnieją, są równe zeru. Z tego powodu za iarę asyetrii przyjęto wskaźnik zdefiniowany następująco: Definicja 3.33. Wskaźnikie asyetrii (współczynnikie skośności) nazyway wyrażenie gdzie D(X) > 0. γ µ 3 =, D 3 ( X) Gdy ( > 0, to ówiy, że asyetria rozkładu prawdopodobieństwa jest dodatnia (zob. rysunek z lewej poniżej), a gdy ( < 0 ujena (zob. rysunek z prawej poniżej). Czasai jako iara skośności używany jest też wskaźnik β = γ. Definicja 3.34. Wskaźnikie skupienia (współczynnikie spłaszczenia lub kurtozą) nazyway wyrażenie µ 4 µ 4 β = =, 4 µ D ( X) a ekscese wyrażenie γ = β 3. Eksces rozkładu noralnego (będzie dalej) jest równy zero i dlatego jest on wskaźnikie uożliwiający porównanie skupienia badanego rozkładu ze względu na rozkład noralny. Eksces dodatni wskazuje, że wykres badanego rozkładu jest wyższy i bardziej sukły (bardziej skupiony ze względu na oś poprowadzoną przez punkt x 0 = E(X)). Eksces ujeny a znaczenie przeciwne.

68 III. Zienne losowe jednowyiarowe 3.9. Mediana i oda Wskaźniki te, obok wartości oczekiwanej, charakteryzują położenie zbioru wartości ziennej losowej. Definicja 3.35. Medianą Me ziennej losowej X nazyway liczbę x spełniającą związki P( X x) i P( X x). Dla ziennej losowej ciągłej o gęstości f(x) i dystrybuancie F(x) nierówności te sprowadzają się do równania F( x) =, tj. x= Me f ( x) =. Definicja 3.36. Modą Mo lub doinatą ziennej losowej X nazyway: a) dla ziennej losowej skokowej wartość ziennej losowej, której odpowiada największe prawdopodobieństwo, b) dla ziennej losowej ciągłej wartość, dla której gęstość przyjuje aksiu lokalne. Przykład 3.5. Wyznaczyć edianę i odę dla ziennej losowej skokowej o rozkładzie podany w poniższej tabeli. x k 5 7 0 P(X = x k ) 9 9 5 9 9 Mediana Me = 7, bo liczba ta spełnia obie nierówności 8 6 P( X 7) = > i P( X 7) = >. 9 9 Bezpośrednio z tabeli ay Mo = 7. Przykład 3.6. Wyznaczyć edianę i odę ziennej losowej o rozkładzie

3.9. Mediana i oda 69 0 dla < x, 3x 9x 6 dla < x, f ( x) = 0 dla < x 0, 3x + 3x dla 0< x, 0 dla < x <. Szkic wykresu funkcji f(x) jest następujący: Medianą jest każda liczba x z przedziału dokniętego [!, 0], gdyż dla tych wartości ay x f () t dt = ( 3t 9x 6) dt =. Funkcja gęstości a ekstrea lokalne w punktach 3 Mo = i Mo =. 3 i. Zate Zadania. Wyznaczyć edianę, odę oraz wskaźniki asyetrii, skupienia i eksces w przypadku, gdy zienna losowa skokowa a rozkład podany w poniższej tabeli x k!3!! 0 3 P(X = x k ) 0,05 0, 0,8 0,3 0,3 0,07 0,03. Wyznaczyć edianę ziennej losowej o rozkładzie wykładniczy. 3. Rzucay dwie kości do gry. Oznaczy przez X zienną losową przyjującą wartości równe liczbie oczek na pierwszej kostce, a przez X zienną losową przyjującą wartość, o ile na pierwszej kostce jest piątka i na drugiej kostce jest piątka, natoiast wartość 0 w pozostałych przypadkach. Wyznaczyć edianę i odę ziennej losowej X = X + X.

70 III. Zienne losowe jednowyiarowe 4. Gęstość prawdopodobieństwa ziennej losowej X dana jest wzore Obliczyć Me i Mo. x x, f ( x) = dla 0 3 9 0 dla x < 0 i x > 3 5. Zienna losowa X przyjuje wartości!, i 3 z prawdopodobieństwai odpowiednio 0,5, 0,5 i 0,5. Obliczyć edianę i odę ziennej losowej Y = X. 3.0. Rozkład noralny Definicja 3.37. Zienną losową o gęstości ( x ) f ( x) = exp πσ σ, < x <, σ > 0, gdzie oznacza wartość oczekiwaną, a F odchylenie standardowe, nazyway zienną losową o rozkładzie noralny lub rozkładzie Moivre a-gaussa. Rozkład ten oznaczay N(, F). Badając przebieg zienności funkcji f(x) (danej powyższy wzore) ożna stwierdzić, że: a) funkcja jest rosnąca dla x < i alejąca dla x >, b) w punkcie x = funkcja osiąga aksiu równe πσ, c) w punktach o odciętych x =! F i x = + F funkcja a punkty przegięcia, których rzędne są równe. πeσ Ponadto okazuje się, że wartość jest odą i edianą rozkładu. Wykresy funkcji f(x) dla = i różnych wartości F są przedstawione na poniższy rysunku.

3.0. Rozkład noralny 7 W szczególny przypadku, gdy = 0 i F = ówiy, że zienna losowa a standaryzowany rozkład noralny. Wówczas Dystrybuantę standaryzowanego rozkładu noralnego nazyway funkcją lub całką Laplace a i oznaczay sybole Φ( x). Ma ona następującą postać: Nie jest to całka eleentarna i jej obliczenie jest żudne. Dlatego korzysta się z tablic wartości funkcji Φ( x). Obliczenie wartości dystrybuanty F(x) rozkładu N(, F) przeprowadza się stosując podstawienie = u. Wówczas t σ x x ( t ) σ u x F( x) = exp dt = exp du =. Φ πσ σ π σ Jeśli oznaczyy x = t, to ay F( x) = Φ( t). σ Z syetrii gęstości standaryzowanego rozkładu noralnego wynika, że Φ( x) = Φ( x). (*) May bowie P( X < x) + P( X = x) + P( X > x) =. Ale P( X = x) =0, bo rozkład jest ciągły. Zate P( X < x) = P( X > x), a ponieważ gęstość jest syetryczna, co oznacza, że P( X > x) = P( X < x), a więc P( X < x) = P( X < t), co kończy dowód równości, bo P( X < x) = Φ( x) i P( X < x) = Φ( x). Przykład 3.7. Zienna losowa X podlega rozkładowi N(5, ). Obliczyć P(X < 3,6). Szukane prawdopodobieństwo jest równe polu pod krzywą gęstości w przedziale (!4; 3,6). Nierówność X < 3,6 jest równoważna nierówności Zate x f ( x) = exp, < x <. π x t Φ ( x) = exp dt. π X 5 36, 5 <.

7 III. Zienne losowe jednowyiarowe P( X, ) P X 5 36, 5 < 36 = < = PT ( < 07, ) = Φ( 0, 7) = Φ( 0, 7) 0, 7580 = 0, 40, przy czy wartość Φ( 07,) została odczytana z tablic. Przykład 3.8. Zienna losowa X podlega rozkładowi N(, ). Obliczyć P( X <,4). Wyznaczyć stałą a tak, by P( X! < a). 0,95. Po standaryzacji ziennej losowej i uwzględnieniu wzoru (*) ay 4, X 4, P( X < 4, ) = P( 4, < X < 4, ) = P < < = P( 7, < T < 07,) = Φ(,) 07 Φ( 7,) = Φ(,) 07 + Φ(,) 7 0734,. Zadania Aby znaleźć stałą a, zauważy, że a X a a P( X < a) = P < < = Φ. Stąd otrzyujey równanie Φ a = 095,, czyli Φ a = 0975,. Korzystając z tablic ay a. 3,9.. Zienna losowa podlega rozkładowi N(, 4). Obliczyć P( X >6).. Zienna losowa podlega rozkładowi N(3, 5). Obliczyć P( X! $). 3. Zienna losowa X podlega rozkładowi N(4, 9). Obliczyć: a) P(X > 3), b) P( X! < 4), c) P( X!3 > ). 4. Zienna losowa podlega rozkładowi N(, 4). A. Wyznaczyć wartość a tak, aby P( X! < a) = 0,9. B. Wyznaczyć wartość k tak, aby P( X! < 4k) = 0,8. 3.. Rozkład logaryticzno-noralny Definicja 3.38. Rozkład ziennej losowej X, której logaryt naturalny (ln X) a rozkład noralny, nazyway rozkłade logaryticzno-naturalny.

3.. Rozkład logaryticzno-noralny 73 Gęstość rozkładu logaryticzno-noralnego ożna otrzyać z gęstości rozkładu noralnego ziennej losowej Y = ln X. Wówczas zienna losowa X = exp Y a opisywany rozkład, którego gęstość dana jest wzore b) funkcja f(x) jest rosnąca dla 0 < x < x 0 i alejąca do zera dla x > x 0, c) punkty x = + σ + x = + σ exp i exp, gdzie = ( ) + 4, σ 0 dla x 0, f ( x) = (ln x ) x. exp dla > 0 x πσ σ Rozkład logaryticzno-noralny oznaczay przez 7(, F). Przez zbadanie przebiegu zienności gęstości f(x) rozkładu 7(, F) ożna wykazać, że: a) funkcja posiada aksiu w punkcie x0 = exp( σ ), które jest równe, σ πσ exp są punktai przegięcia. Ponadto okazuje się, że punkt x 0 jest także odą rozkładu. Wykres gęstości rozkładu logaryticzno-noralnego jest przedstawiony na poniższy rysunku. Przykład 3.9. Zienna losowa X podlega rozkładowi 7(, ). Obliczyć P(X < e ). May P( X < e ) = x exp π e 0 Podstawiając (ln x ) 4 ln x = u ln x dx = x exp π otrzyujey P( X < e ) = exp u du = Φ( 0, 5) 0, 695. π e 0 dx.

74 III. Zienne losowe jednowyiarowe Przykład 3.0. Zienna losowa X podlega rozkładowi 7(, F). Wyznaczyć oenty zwykłe rzędu l. Zgodnie z definicją 3.3 ay Zadania l l (ln x ) l = x f ( x) dx = x exp πσ σ Podstawiając ln x = u σ Stosując podstawienie otrzyujey u lσ = z ay co wynika z własności funkcji gęstości dowolnego rozkładu noralnego (tutaj N(0, )). Zate ostatecznie. Zienna losowa X podlega rozkładowi 7(, F). Wyznaczyć edianę Me.. Wyznaczyć dystrybuantę rozkładu 7(, F). 0 dx. l = exp( l) exp ( u lσu) du π = exp( l) exp ( u lσ) + l σ du π = exp l + l σ u l du exp ( σ). π π exp ( σ ) exp, = u l du z dz = π l = l + exp l σ.