ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Podobne dokumenty
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

. Wtedy E V U jest równa

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Plan: Wykład 3. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wstęp do probabilistyki i statystyki. Pojęcie zmiennej losowej

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Indukcja matematyczna

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA Zajęcia wyrównawcze AJD w Częstochowie; 2009/2010. Irena Fidytek

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Podprzestrzenie macierzowe

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Pojęcie statystyki. Definicja. Wektorową funkcję mierzalną T: X T(X)=(T 1 (X),...,T k (X)) R k wymiarową statystyką. próby X nazywamy k

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Parametry zmiennej losowej

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH. Uwagi o rozkładzie funkcji zmiennej losowej jednowymiarowej.

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Identyfikacja i ocena ryzyka wykonania planu produkcji w przedsiębiorstwie górniczym

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Modele wartości pieniądza w czasie

Konspekt wykładu STATYSTYKA MATEMATYCZNA rok 2007/2008 Strona 1

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyka. Zmienne losowe

Statystyka Inżynierska

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

RACHUNEK PRAWDOPODOBIESTWA wybrane zagadnienia

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Twierdzenia graniczne:

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

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

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Matematyczny opis ryzyka

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

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

Materiały do ćwiczeń 2 Zmienna losowa dyskretna Rozkład zmiennej losowej dyskretnej Powtarzanie doświadczeń

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Równania rekurencyjne

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;

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Regresja REGRESJA

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

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

1. Relacja preferencji

Kurs Prawdopodobieństwo Wzory

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Funkcja wiarogodności

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

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

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

Wybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

Transkrypt:

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu ee jedą tylo jedą lczbę X(e)= azywamy zmeą losową. Przyład Rozpatrujemy dośwadczee polegające a rzuce symetryczą moetą. Wyem tego dośwadczea mogą być zdarzea "pojawee sę orła" albo "pojawee sę resz" tworzące zbór zdarzeń elemetarych. Na zborze zdarzeń elemetarych oreślamy zmeą losową X w sposób astępujący: X (orzeł) = ; X (resza) = 0 Zmea losowa X przyjmuje wartość ze zboru {0,}. Poeważ zdarzea "pojawee sę orła" "pojawee sę resz" realzują sę z prawdopodobeństwam rówym /, moża zapsać: P(X=) = P{orzeł} = /, P(X=0) = P{resza} = /. TYPY ZMIENNYCH LOSOWYCH Def. Zmea losowa X jest typu soowego, jeśl może przyjmować sończoą lub esończoą, ale przelczalą lczbę wartośc. Wartośc zmeej losowej soowej (oreślae często jao puty soowe) będzemy ozaczać przez,,..., atomast prawdopodobeństwa, z jam są oe realzowae (oreślae jao so), ozaczamy przez p, p,... Def. Zmea losowa X jest typu cągłego, jeśl jej możlwe wartośc tworzą przedzał ze zboru lczb rzeczywstych. Dla zmeej losowej typu cągłego możlwe jest oreślee prawdopodobeństwa, że przyjmuje oa wartość ależącą do dowolego zboru jej wartośc. Sposób rozdyspoowaa całej "masy" prawdopodobeństwa (rówej ) pomędzy wartośc, jae przyjmuje daa zmea losowa, oreślamy maem jej rozładu prawdopodobeństwa.

ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ SKOKOWEJ Założea: zmea losowa X typu soowego przyjmuje wartość,,... z prawdopodobeństwam, odpowedo p, p,..., prawdopodobeństwa p, p,... spełają rówość: p, () gdy zmea losowa X przyjmuje sończoą lczbę welośc, prawdopodobeństwo p, p,... spełają rówość: p, () gdy zmea losowa X przyjmuje esończoą lczbę wartośc. Def. Zbór prawdopodobeństw postac: P X p,,... spełających rówość () lub () oreślamy maem fucj prawdopodobeństwa zmeej losowej X typu soowego. Fucję prawdopodobeństwa moża przestawć tabelarycze w poższy sposób (przy założeu, że zbór wartośc zmeej losowej jest sończoy):... p p p... p Przyład Fucję prawdopodobeństwa zmeej losowej przedstawa poższa tabela: 0 3 p /8 3/8 3/8 /8 Wyres fucj prawdopodobeństwa

p 3/8.. /8.. 0 3 Dystrybuata zmeej losowej F() 7/8 4/8 /8 0 3 Def. Dystrybuatą zmeej losowej X azywamy fucję F() oreśloą a zborze lczb rzeczywstych jao: F PX Dla zmeej losowej X soowej, tóra przyjmuje wartośc,,... z prawdopodobeństwam p, p,..., dystrybuata ma postać: F PX p

Dystrybuatą F() zmeej losowej X soowej moża zapsać też astępująco (załadamy, że zbór wartośc zmeej losowej jest sończoy oraz że został o uporządoway według wzrastających wartośc): F 0 p p... p p p... p... Podstawowe własośc dystrybuaty zmeej losowej soowej: 0 F, lm F 0 oraz lm F, F jest fucją emalejącą ( < zachodz F ) stałą, F jest fucją prawostroe cągłą. F przedzałam Przyład Dystrybuata zmeej losowej ma postać: F 0 /8 4 /8 7 /8 0, 0,, 3, 3,

ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ CIĄGŁEJ Def. Fucją gęstośc prawdopodobeństwa zmeej losowej typu cągłego azywamy fucję f(), oreśloą a zborze lczb rzeczywstych o astępujących własoścach: f 0, b d Pa X b a f dowolych a<b. f d P X Def. Fucją gęstośc zmeej losowej X typu cągłego azywamy fucję f() oreśloą astępująco: f lm 0 P X P X f Przyładowy wyres fucj gęstośc prawdopodobeństwa grafcza terpretacja P a X b f() P a X b f b a d a b

Przyład przeprowadzamy pomar wag pewego typu oduwe tłoczoych przez prasę hydraulczą, waga pojedyczych oduwe odchyla sę w sposób przypadowy od wag omalej, tym samym wy pomarów wag oduwe moża tratować jao realzacje zmeej losowej cągłej, dooujemy pomarów, grupując uzysae wy w l rozłączych przedzałach,, gdze =,...,l, długość przedzału, ozaczamy przez, atomast lczbę pomarów, tóre trafły do tego przedzału, przez, przedstawamy uzysae dae w postac hstogramu, ostruując go przy astępujących założeach: - podstawy poszczególych prostoątów reprezetują wyróżoe przedzały, wartośc pomarów wag poduwe, - wysoośc poszczególych prostoątów są ustaloe w ta sposób, aby pola prostoątów były rówe częstoścom : Hstogram wyów pomarów wag oduwe l 5, 0,4 0,3 0, 0, 3 4 5 6

Hstogram wyów pomarów wag oduwe l 0, 0,5 0,4 0,3 0, 0, 5 9 3 7 Def. Dystrybuatę zmeej losowej X typu cągłego moża oreślć astępująco: t d t F f, gdze f(t) jest fucją gęstośc zmeej losowej X Własośc dystrybuaty F() zmeej losowej X typu cągłego: 0 F, lm F 0 oraz lm F, F() jest fucją emalejącą cągłą. Przyład Fucja gęstośc zmeej losowej czasu oczewaa a autobus ma postać: f c gdze c jest pewą stałą. 0, 0,, 0 5, 0, 5,

Wyres fucj gęstośc czasu oczewaa a autobus oraz lustracja grafcza P X 3 f() /5 0 3 4 5 Dystrybuata czasu oczewaa a autobus oraz lustracja grafcza P X 3 f() F(3) F(3)-F() F() 0 3 4 5

WARTOŚĆ OCZEKIWANA I WARIANCJA ZMIENNEJ LOSOWEJ Def. Wartoścą oczewaej zmeej losowej X azywamy wyrażee: E X f p d zmeej losowej soowej zmeej losowej cąglej gdze p ozacza fucję prawdopodobeństwa zmeej losowej X przyjmującej wartośc (=,,...), atomast f() jest fucją gęstośc. Def. Waracją zmeej losowej X azywamy wyrażee: D X EX EX E EX f X p d MOMENTY Def. Mometem zwyłym (lub po prostu mometem) rzędu,,... zmeej losowej X azywamy wartość oczewaą -tej potęg tej zmeej, tz.: m E X p f d zmeej losowej soowej zmeej losowej cąglej Def. Mometem cetralym rzędu (,,...) zmeej losowej X azywamy wartość oczewaą fucj gx X EX tej zmeej, tz.: u E X E X E E f p zmeej losowej soowej d zmeej losowej cąglej

ROZKŁAD ZERO - JEDYNKOWY Założea: przeprowadzamy dośwadczee, tórego rezultatem mogą być dwa wzajeme wyluczające sę zdarzea losowe A oraz A, prawdopodobeństwo realzacj zdarzea A wyos p, przy czym 0<p<, prawdopodobeństwo zdarzea A wyos q=-p, przyporządowujemy zdarzeu A lczbę oraz zdarzeu A lczbę 0, otrzymując zmeą losową X, tórej fucja prawdopodobeństwa ma postać: P P X p, X 0 p ; 0 p Def. Zmea losowa X ma rozład zero-jedyowy, jeśl przyjmuje wartość z prawdopodobeństwem 0<p< oraz wartość 0 z prawdopodobeństwem q=-p. Fucja prawdopodobeństwa rozładu zero-jedyowego: 0 p -p p Dystrybuata zmeej losowej zero-jedyowej: F 0, p,, 0 0 Wartość oczewaa waracja zmeej losowej zero-jedyowej: E D X 0 p p p, X 0 p p p p p p.

ROZKŁAD DWUMIANOWY Schemat Beroullego wyoujemy dośwadczee, tórego rezultatem może być zdarzee A (suces) z prawdopodobeństwem p lub zdarzee przecwe A (poraża) z prawdopodobeństwem q=-p, dośwadczee powtarzamy -rote w sposób ezależy co ozacza, że prawdopodobeństwo sucesu pozostaje w pojedyczych próbach stałe rówe p, lczba sucesów jaą zaobserwujemy w wyu -rotego powtórzea dośwadczea, może być rówa =0,,,...,. Założea zmea losowa X jest lczbą sucesów zaobserwowaych w esperymece przeprowadzoym zgode ze schematem Beroullego, wyzaczamy ej fucję prawdopodobeństwa, czyl P(X=), =0,,...,: - zdarzee X= zachodz wtedy, gdy w wyu -rotego powtórzea pojedyczego dośwadczea zaobserwujemy dowoly cąg zdarzeń, w tórym pojawło sę razy zdarzee A, zaś - razy zdarzee A : A, A,..., A A, A,..., A - prawdopodobeństwo otrzymaa w esperymece taego cągu zdarzeń jest rówe, ze względu a ezależość pojedyczych dośwadczeń, loczyow prawdopodobeństw poszczególych zdarzeń, czyl p p, - prawdopodobeństwo otrzymaa ażdego ego cągu zdarzeń, w tórym A występuje razy, zaś zdarzee A razy, będze tae samo, - lczba różych możlwych cągów -elemetowych, w tórych zdarzee A występuje razy, jest rówa lczbe ombacj z elemetów po, czyl, - wszyste te ombacje sładają sę a zdarzee X=, zatem jego prawdopodobeństwo jest sumą prawdopodobeństw poszczególych ombacj: P (3) X p p

Def. Zmea losowa X ma rozład dwumaowy, jeśl przyjmuje wartośc =0,,,..., z prawdopodobeństwam oreśloym wzorem (3). Lczbę dośwadczeń oraz prawdopodobeństwo sucesu p azywamy parametram tego rozładu. Dystrybuata zmeej losowej X o rozładze dwumaowym: F PX p p Wartość oczewaa waracja E D X E X EX p, X D X D X p p. ROZKŁAD POISSONA Def. Rozład zmeej losowej X przyjmującej wartość =0,,,... azywamy rozładem Possoa o parametrze, jeżel jej fucja prawdopodobeństwa opsaa jest wzorem: gdze: jest dodatą stałą (>0) P X e, =0,,,...! Def. Dystrybuatą zmeej losowej X mającej rozład Possoa jest fucja F() o postac: Paramerty: E(X)= D (X)= F e.! Wyorzystae rozładu Possoa do aprosymacj prawdopodobeństw w rozładze dwumaowym Nech X ozacza zmeą losową o rozładze dwumaowym, z parametram oraz p, tórej rozład opsay jest wzorem:

P,... X p p 0,, Jeżel spełoa jest rówość p=, gdze jest weloścą stałą, to spełoa jest zależość: lm P X e! ROZKŁAD NORMALNY Def. Zmea losowa X ma rozład ormaly o parametrach m oraz, co w sróce zapsuje sę jao X : Nm,, jeżel jej fucja gęstośc wyraża sę wzorem: f e m, przy czym 0. Def. Dystrybuatą zmeej losowej X mającej rozład ormaly jest fucją F() oreśloa a zborze lczb rzeczywstych o postac: F t m e dt Def. Rozład ormaly ze średą m=0 oraz odchyleem stadardowym = azywamy stadardowym rozładem ormalym ozaczamy N(0,) WŁASNOŚCI KRZYWEJ GĘSTOŚCI ROZKŁADU NORMALNEGO a) jest symetrycza względem prostej m,

b) osąga masmum rówe m, c) jej ramoa mają puty przegęca m oraz m. Zestaw VII. Udowodć, że jeżel zmea losowa X ma rozład ormaly, to Y = ax + b ma też rozład ormaly.. Błąd pomaru temperatury w sal Fahreheta jest zmeą losową o rozładze N(0, ). Wy pomaru przeosmy a salę Celsjusza. Nech Y będze zmeą losową wyrażającą błąd w sal Celsjusza (Y=. Zaleźć gęstość g(y) zmeej Y. 3. Zaleźć gęstość dystrybuatę zmeej Y wyrażającej objętość sześcau, jeżel długość rawędz X jest zmea losową o rozładze jedostajym a przedzale (0, a) a astępe oblczyć P (a < Y <a) oraz E(Y). 4. Zmea losowa X ma rozład o gęstośc f(). Zaleźć gęstość zmeej Y = sx. 5. Wyazać, że jeżel zmea losowa X ma rozład jedostajy a przedzale (0,), to Y = -lx ma rozład wyładczy. 6. Zmea losowa X ma rozład o fucj gęstośc f(). Zaleźć gęstość g(y) zmeej Y =h(x). Rozważyć przypade szczególy, gdy X ma rozład wyładczy. 7. Zmea losowa X ma rozład N(0, ). Zaleźć rozład zmeej Y=h(X), jeżel h(x)=x. 8. Promeń oła jest zmeą losową R o gęstośc f(r). Zaleźć gęstość zmeej S = πr. 9. Zaleźć gęstość prawdopodobeństwa zmeej a) Y = m(x, ); b) Y = ma(x, ), jeżel X ma gęstość f(). 0. Wyrazć dystrybuatę zmeej losowej Y za pomocą dystrybuaty zmeej losowej X, jeżel Y=h(X) oraz a) h() = ax + b, b) h() = c) h() = ; d) h() = 3 e) h() = s f) h() = ata. Zmea losowa ma rozład N(0, ). Zaleźć rozład zmeej Y, jeżel: a) Y = X+3, b) Y = X