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

Podobne dokumenty
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,

P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)

Prawdopodobieństwo i statystyka

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Prawdopodobieństwo i statystyka

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

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

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

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

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek

Statystyka matematyczna

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa

Jednowymiarowa zmienna losowa

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

Zmienne losowe. Statystyka w 3

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

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

PEWNE FAKTY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Statystyka i eksploracja danych

Przestrzeń probabilistyczna

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

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

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 2 i 3 Zmienna losowa

Zmienne losowe. dr Mariusz Grzadziel. rok akademicki 2016/2017 semestr letni. Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

6. Zmienne losowe typu ciagłego ( ) Pole trapezu krzywoliniowego

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

Statystyka matematyczna

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 3

PRAWDOPODOBIEŃSTWO. ZMIENNA LOSOWA. TYPY ROZKŁADÓW

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 3.

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

1 Elementy kombinatoryki i teorii prawdopodobieństwa

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

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

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

Przykłady 6.1 : charakterystyki liczbowe rozkładów dyskretnych

Rozkłady prawdopodobieństwa

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

Rozkłady statystyk z próby

Przykłady do zadania 8.1 : 0 dla x 1, c x 4/3 dla x > 1. (b) Czy można dobrać stałą c tak, aby funkcja f(x) = była gęstością pewnego

Dyskretne zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 6

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

x x 0.5. x Przykłady do zadania 4.1 :

Statystyka. Magdalena Jakubek. kwiecień 2017

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

W2 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

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

Wynik pomiaru jako zmienna losowa

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

Zmienna losowa i jej rozkład Dystrybuanta zmiennej losowej Wartość oczekiwana zmiennej losowej

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa

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

Wykłady 14 i 15. Zmienne losowe typu ciągłego

Statystyka matematyczna dla leśników

zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

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

Definicja 7.4 (Dystrybuanta zmiennej losowej). Dystrybuantą F zmiennej losowej X nazywamy funkcję: Własności dystrybuanty zmiennej losowej:

Statystyka opisowa- cd.

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A

Najczęściej spotykane rozkłady dyskretne:

Wykład 3: Prawdopodobieństwopodstawowe

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

Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa

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

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

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;

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

Diagramy Venna. Uwagi:

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

Matematyka dla biologów Zajęcia nr 13.

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

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

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

Wykład 2 Zmienne losowe i ich rozkłady

Diagramy Venna. Uwagi:

ZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1.

Przykłady do zadania 3.1 :

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

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

Rozkłady zmiennych losowych

Wykład 6 Centralne Twierdzenie Graniczne. Rozkłady wielowymiarowe

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

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Zmienne losowe. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl

Zmienne losowe skokowe

Matematyka 2. dr inż. Rajmund Stasiewicz

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Transkrypt:

Wykład 4 Rozkłady i ich dystrybuanty Dwa typy zmiennych losowych Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna. Jeśli wszystkich wartości zmiennej NIE MOŻNA wypisać w postaci ciągu, to mówimy, że jest to zmienna ciągła. Tak jest zawsze, gdy zbiór wartości zawiera jakiś przedział (a, b). Rozkład zmiennej losowej dyskretnej Rozkład takiej zmiennej to opis jej możliwych wartości i prawdopodobieństw, z jakimi te wartości zmienna przyjmuje. X = wynik rzutu symetryczną kostką Wartości, jakie może przyjąć X to, 2, 3, 4, 5 i. Prawdopodobieństwo każdej z tych wartości jest równe. Wygodnie jest podać ten rozkład w tabelce: x k 2 3 4 5 p k Wartość średnia zmiennej losowej Jeżeli P (X = x k ) = p k, k = 0,, 2, 3,..., to wartość średnia (wartość oczekiwana) zmiennej X E(X) = k x k p k. Intuicja: na prostej rozmieszczamy masy p i w punktach x i, i = 0,, 2... Wartość średnia to środek ciężkości tego układu (może nie istnieć!) Jaka jest wartość średnia (wartość oczekiwana) liczby oczek w jednym rzucie kostką? Wariancja zmiennej losowej Jeżeli P (X = x k ) = p k, wariancja zmiennej X k = 0,, 2, 3,..., to V ar(x) = k (x k E(X)) 2 p k. Wariancję oznacza się też symbolem D 2 (X). Wariancja mierzy rozrzut wyników średnie odchylenie od wartości średniej. Wariancję można też obliczyć ze wzoru V ar(x) = k x 2 k p k (E(X)) 2.

Rozkłady ciągłe (z gęstością) Jeśli dana jest taka funkcja f : R [0, ), że f(x) dx =, to f nazywamy gęstością rozkładu zmiennej X i obliczamy prawdopodobieństwa P (a < X < b) = b a f(x) dx. Przykłady gęstości Rozkład jednostajny na odcinku [a, b] f(x) = b a, gdy x [a, b], 0, gdy x / [a, b]. Przykłady gęstości Rozkład normalny z parametrami m R i σ > 0 f(x) = 2π σ e (x m)2 2σ 2, x R Przykłady gęstości Rozkład wykładniczy z parametrem λ > 0 0, gdy x < 0, f(x) = λe λx, gdy x 0. Wartość średnia Gdy rozkład ma gęstość f(x), to E(X) = x f(x) dx, gdy całka jest zbieżna. Gdy całka nie jest zbieżna, to E(X) nie istnieje. Wariancja Gdy rozkład ma gęstość f(x), to D 2 (X) = (x E(X)) 2 f(x) dx, gdy całka zbieżna. Gdy całka nie jest zbieżna, to D 2 (X) nie istnieje. Wariancję można też liczyć ze wzoru D 2 (X) = Jak opisać cały rozkład jedną funkcją? x 2 f(x) dx (E(X)) 2. 2

Przypuśćmy, że na prostej rozłożyliśmy masę jednostkową. Aby znać masę każdego odcinka, wystarczy znać masę każdej półprostej (, t) dla wszystkich t R, bo wtedy m(a, b) = m(, b) m(, a]. Analogicznie: aby znać rozkład zmiennej X, musimy umieć obliczyć P (a < X < b) dla dowolnych a < b. W tym celu wystarczy znać P ( < X < t) dla wszystkich t R, bo wtedy P (a < X < b) = P ( < X < b) P ( < X a). Dystrybuanta rozkładu Niech X będzie zmienną losową. Funkcję zmiennej t R określoną wzorem P (X < t) nazywamy dystrybuantą rozkładu zmiennej X. Jeżeli X jest stała, to znaczy X c, wtedy { 0, gdy t c,, gdy t > c, Jeżeli X ma rozkład dwupunktowy, to znaczy dla pewnych x < x 2 { x z prawdopodobieństwem p, X = x 2 z prawdopodobieństwem p, wtedy dystrybuantą jest funkcja 0, gdy t x, p, gdy x < t x 2,, gdy t > x 2, Jeżeli S n ma rozkład Bernoulliego z parametrami n oraz p, to 0, gdy t 0,..., gdy 0 < t,..., gdy < t 2,......, gdy t > n. Jeżeli X ma rozkład jednostajny na odcinku [a, b], to 0, gdy t a, t a b a, gdy a < t b,, gdy t > b. 3

Jeżeli X ma standardowy rozkład normalny, to znaczy z parametrami m = 0 i σ =, wówczas t 2π e x2 /2 dx. Ta pierwotna nie jest funkcją elementarną, więc trzeba było: nadać jej nazwę (oznaczenie) oraz stablicować wartości. Nazwano ją Φ(t), tablice jej wartości dla t [0, 3] można znaleźć w większości podręczników do statystyki lub w internecie, np. http://neyman.im.pwr.wroc.pl/ szajow/sas/node40.html Własności dystrybuanty Każda dystybuanta F : R R ma następujące trzy własności: F jest funkcją niemalejącą. F jest funkcją lewostronnie ciągłą (bo w definicji przyjęliśmy P (X < t)). lim t F (t) = 0, lim t F (t) =. Jak rozpoznać dystrybuantę? Jeśli dana jest funkcja F : R R, która jest niemalejąca, lewostronnie ciągła i ma granice: 0 w oraz w, to jest ona dystrybuantą rozkładu pewnej zmiennej losowej. Zadanie Dla jakich stałych a oraz b funkcja 0, dla t 0, F (t) = at + b, dla 0 < t,, dla t >, jest dystrybuantą? Rozwiązanie: Granice są już takie, jak trzeba. Tak określona funkcja jest lewostronnie ciagła. Dla jakich a, b jest niemalejąca? Oczywiście a 0. Nie może maleć w otoczeniu zera, więc b 0. Nie może maleć w otoczeniu jedynki, więc a + b. Kiedy rozkład jest ciągły tzn. ma gęstość? Dana jest dystrybuanta F (t). Jak poznać, czy ten rozkład ma gęstość? Dystrybuanta rozkładu z gęstością to całka z tej gęstości, więc 4

gęstość to pochodna dystrybuanty. Gdy na przykład F (t) = π arctg x + 2, to gęstość jest równa F (t) = π Kiedy rozkład jest ciągły? +t 2. Gdy dystrybuanta F X (t) ma pochodną (poza co najwyżej skończoną liczbą punktów), ta pochodna jest nieujemna i całka po całej prostej z tej pochodnej jest równa, to ta pochodna jest gęstością rozkładu. Wówczas Kiedy rozkład jest dyskretny? P (a < X < b) = b a F X(t)dt. Gdy dystrybuanta jest funkcją stałą na przedziałach, a rośnie tylko w punktach skoków, to jest dystrybuantą zmiennej X o rozkładzie dyskretnym. Jeśli x i jest punktem skoku dystrybuanty, to P (X = x i )= wysokość skoku dystrybuanty w tym punkcie. Parametry rozkładu normalnego Przypuśćmy, że zmienna losowa X ma rozkład normalny z parametrami m R oraz σ > 0, tzn. rozkład o gęstości f(x) = 2π σ e (x m)2 2σ 2. E(X) =? V ar(x) =? E(X) = m V ar(x) = σ 2 Mediana Przypuśćmy, że dana jest zmienna losowa X. Medianą zmiennej X nazywamy każdą taką liczbę m, dla której zachodzą nierówności: P ( < X m) 2, P (m X < ) 2. Mediana m dzieli rozkład na połowy tzn. na lewo od m jest co najmniej połowa prawdopodobieństwa i na prawo od m jest co najmniej połowa prawdopodobieństwa. Jak obliczać medianę za pomoca dystrybuanty? Dlaczego definicja formalna jest tak skomplikowana? Kwantyle i kwartyle Przypuśćmy, że dana jest zmienna losowa X. 5

Kwantylem rzędu p nazywamy każdą taką liczbę x p, dla której zachodzą nierówności: P ( < X x p ) p, P (x p X < ) p. To znaczy na lewo od x p jest co najmniej p, a na prawo co najmniej p całego prawdopodobieństwa. Kwartyle to kwantyle rzędu 4, 2, 3 4 oraz 4 4. Mediana to kwantyl rzędu 2. Jak liczyć kwartyle (kwantyle) za pomocą dystrybuanty?