Rozkład normalny (Gaussa)

Podobne dokumenty
Rozkład normalny (Gaussa)

Rozkład normalny (Gaussa)

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:

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE

Wyższe momenty zmiennej losowej

Funkcja generująca rozkład (p-two)

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

Zmienna losowa. M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

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

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

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

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

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

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

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 14 dr Adam Ćmiel

MACIERZE STOCHASTYCZNE

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

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

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

Ciągi i szeregi liczbowe. Ciągi nieskończone.

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.

Lista 6. Estymacja punktowa

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 4 ZADANIA - ZESTAW 4

40:5. 40:5 = υ5 5p 40, 40:5 = p 40.

Wyk lad 8 Zasadnicze twierdzenie algebry. Poj. ecie pierścienia

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

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

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

Estymacja przedziałowa

16 Przedziały ufności

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

Wykład 4 Testy zgodności. dystrybuanta rozkładu populacji dystrybuanty rozkładów dwóch populacji rodzaj rozkładu wartości parametrów.

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

Wykład 8: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

Wykład 13: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Estymatory nieobciążone o minimalnej wariancji

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Ocena dopasowania modelu do danych empirycznych

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

Ciągi liczbowe wykład 3

Prawdopodobieństwo i statystyka

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

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,

I kolokwium z Analizy Matematycznej

Zmienna losowa N ma rozkład ujemny dwumianowy z parametrami (, q) = 7,

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Podstawowe rozkłady zmiennych losowych typu dyskretnego

25. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU. y +y tgx=sinx

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

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

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

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

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

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

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

Twierdzenie 15.3 (o postaci elementów rozszerzenia ciała o zbiór). Niech F będzie ciałem oraz A F pewnym zbiorem. Niech L<F.

Drgania i fale II rok Fizyk BC

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

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

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

Ważne rozkłady i twierdzenia

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

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

Pierwiastki kwadratowe z liczby zespolonej

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

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

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

3 Arytmetyka. 3.1 Zbiory liczbowe.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

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

Zadania domowe z Analizy Matematycznej III - czȩść 2 (funkcje wielu zmiennych)

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

Ekstrema funkcji dwóch zmiennych

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

PEWNE FAKTY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

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

I. Ciągi liczbowe. , gdzie a n oznacza n-ty wyraz ciągu (a n ) n N. spełniający warunek. a n+1 a n = r, spełniający warunek a n+1 a n

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

Wektory. P. F. Góra. rok akademicki

III. LICZBY ZESPOLONE

Zbiorowość statystyczna zbiór elementów (osób, przedmiotów, itp.) mających jedną lub kilka wspólnych cech.

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

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

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

I. Podzielność liczb całkowitych

Transkrypt:

Rozład ormal (Gaussa Wprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowch. Rozważm pomiar wielości, tór jest zaburza przez losowch efetów o wielości ε ażd, zarówo zaiżającch ja i zawżającch pomiar: P ( ε P ( ε W wiu pomiaru otrzmujem jedą z wielości: + ε + ( ( ε + ( + ε 0,,,..., tórch rozład p-twa da jest przez: Wartość oczeiwaa i wariacja zmieej : (, p. B 0 5 ( ( E + + ε + + ε + + ε [ ] [ ] V εv + 4ε V 4ε ε M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-

Rozład ormal - wprowadzeie Zachowaie graicze rozładu dwumiaowego dla dużch : ( p B (, p ep πpq pq co w aszm przpadu prowadzi do: ε ep + ep π ε π ε ε 4 Przechodząc z ε do zera, atomiast z i do iesończoości, ale ta ab wariacja dążła do stałej ε dostajem gęstość p-twa zmieej : B (, p. ( p B (, p ep πpq pq ( ( ( 0 5 N ( ;, ep, ε 0 ε π M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-3

Własości rozładu ormalego Wartość oczeiwaa i wariacja: ( E [ ] ep d [ ] ( ep d π V π Wszstie ieparzste momet cetrale ziają ze względu a smetrię, atomiast parzste dae są przez: (! (! Dla mam (- 4 3 4, co ozacza, że współczii asmetrii γ i spłaszczeia 4 γ V [ ] 3 przjmują wartości zerowe. ( 3 3 D [ ] M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-4

Dstrbuata rozładu ormalego u Φ ( ep du π + ep dla > 0 π ep dla < 0 π 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. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-5

Rozład ormal - przład Przład: Biolog chce oceić wpłw su zimowego a masę ciała wiewióre. W tm celu waż 000 dorosłch osobiów płci męsiej w pod oiec lata i wczesą wiosą. Oazuje się, że pomiar woae w lecie mają rozład ormal o średiej 400 g i odchleiu stadardowm 00 g. Jaie jest p-two, że losowo wbraa wiewióra waż w lecie pomiędz 350 g i 450 g? 350g 400 g 450 g 400 g P( 350 g < < 450 g P < z < g g 00 00 P ( 0. 5 < z < 0. 5 Φ ( 0. 5 Φ ( 0. 5 Φ ( 0. 5 0. 695 0. 3830 Przład: Wii testu IQ przeprowadzoego w pewej populacji mają rozład ormal o średiej 00 i odchleiu stadardowm 6. Ile wosi wi testu poiżej tórego wpada 85% populacji? 85 00 P( < 85 P z < P( z < z85 Φ ( z85 0. 85 6 85 00 Z tablic odcztujem: z85. 04. 04 85 6. 64 7 6 Przład: Suma iezależch zmiech z rozładu z rozładu Gaussa o parametrach i : ( z t ( t ( z ep ep dt ep ;, π N π ( ( ( z M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-6

Dwuwmiarow rozład ormal Gęstość p-twa dwuwmiarowego rozładu ormalego: N (, ;,,, ep + ρ π ( ρ ρ Elips owariacji: + ρ C ρ Kąt achleia dłuższej osi elips: ρ ta α + Proste regresji II-go rodzaju: + ρ ( + ρ ( M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-7 wartość władia wielorotość dspersji udział p-twa 0.5 (C 39.3%.0 (C 86.5% 4.5 (C3 3 98.9%

Nierówość Chebshev a Niech,,..., będą iezależmi i pochodzącmi z tego samego rozładu (o wartości oczeiwaej i dspersji zmiemi losowmi. i Wartość średia: E [ ] E E [ ] E [ ] E [ ] i i i Uwaga: Więszość p-twa dla dowolej zmieej losowej socetrowaa jest woół wartości oczeiwaej w zaresie ilu dspersji : i i [ ] [ ] [ ] V V i V i V i i Twierdzeie: (Nierówość Chebshev a. Dla dowolej zmieej losowej X i dowolej liczb ε > 0 zachodzi: Dowód: [ ] ( ( V f d - ( [ ] P E ε V [ ] ε ( f ( d f ( d P ( ε ε ε ε ε M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-8 [ ] V P( < P(

Prawo wielich liczb Przład: Zastosowaie ierówości Chebshev a do rozładu władiczego z parametrem λ. ( ( ( ( P P P P e < < < < + < + Zastosujm ierówość Chebshev a do wartości średiej: Twierdzeie: (Prawo wielich liczb. Dla dwu dowolch liczb δ i ε istieje taa liczba aturala N, że dla wszstich liczb aturalch > N zachodzi: ( P > ε < δ 3 4 Chebshev 0 0.750 0.889 0.938 P( -m < 0.865 0.950 0.98 0.993 P( [ ] ε V ε ε ( lim P > ε 0 M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-9

Cetrale twierdzeie graicze Jeśli da jest ciąg iezależch zmiech losowch,,..., pochodzącch z dowolego rozładu, o sończoch wartości oczeiwaej i dspersji, to rozład gęstości zmieej losowej dąż do stadarzowaego rozładu Gaussa. z gdzie i i M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-0

Suma zmiech poissoowsich Przład: Rozważm sumę dwóch iezależch zmiech losowch oraz j z rozładu Poissoa o tm samm parametrze. Łącz rozład p-twa zmiech oraz j ma postać: j j P,j ( P ( Pj ( e e e! j!! j! Rozład zmieej losowej m +j otrzmujem z powższego łączego rozładu sumując po wszstich parach (, j taich tórch suma jest stała i rówa m: m m m m m m ( Pm P,j( e e e + j m!( m! m! m! 0 0 Zmiea losowa m będąca sumą iezależch zmiech losowch z rozładu Poissoa, będzie więc miała rozład: Te sam rezultat otrzmam orzstając z FGP: P ( ( e m! ( t g ( t e ( ( m +... + m m m M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9- m m ( t g t g t e

Zachowaie graicze r. Poissoa + e e P ( e e! + + π π e π e + ep + + l + π π ep + + π + ep π ( ( 0. 5 ep π + l( z + z z ( M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-

Zachowaie graicze r. dwumiaowego Przład: 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 prz założeiu, że żarówi przepalają się iezależie? Obliczeia bezpośredio z rozładu dwumiaowego są czasochłoe: 9 9 00 00 P( 7 9 B (,. (. (. 00 p 0 0 0 0. 8809 7 7 ( p B (, p ep πpq pq Korzstając z tw. de Moivre a Laplace a mam: ( 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 Φ ( 3. 7 Φ (. 7 Φ ( 3. 7 + Φ (. 7 0. 999 + 0. 8790 0. 878 Bez 0.5 otrzmalibśm: P( 7 9 P( z 3 Φ ( 3 Φ ( 0. 8400 M. Przbcień Rachue prawdopodobieństwa i statsta Wład 9-3