Parametry opisowe zminnej losowej
Transkrypt
Parametry opisowe zminnej losowej
Parametry opisowe zmiennej losowej Momenty wartość oczekiwana wariancja współczynnik zmienności współczynnik asymetrii współczynnik spłaszczenia Parametry pozycyjne moda (dominanta) kwantyle (w szczeg. mediana) Def. I Niech X będzie dyskretną zmienną losową W = {x1 , x 2 , x 3 ,...}, p k := Pξ ( x k ) = P (= x k ) . ∞ Jeśli ∑x k p k < ∞ , to liczbę k =1 ∞ E ( X ) := ∑ x k p k k =1 nazywamy wartością oczekiwaną (przeciętną, średnią) zmiennej losowej X . II Niech X będzie ciągłą zmienną losową o gęstości f. Jeśli ∫ x f ( x ) dx < ∞ , to liczbę R E ( X ) := ∫ x f ( x ) dx R nazywamy wartością oczekiwaną zmiennej losowej X . Oznaczenie. E ( X ) = m . Własności Niech X 1 , X 2 : Ω → R zmienne losowe. Jeśli istnieją wartości oczekiwane E ( X 1 ) oraz E ( X 2 ) , to 1. istnieje E ( X 1 + X 2 ) i E ( X 1 + X 2 ) = E ( X 1 ) + E ( X 2 ) , 2. ∀ c ∈ R E (cX 1 ) = cE ( X 1 ) , 3. ∀ c ∈ R E (c ) = c , 4. jeśli X 1 ≥ 0 , to E ( X 1 ) ≥ 0 , 5. E(X1 ) ≤ E( X 1 ) . Wniosek Jeśli X 1 ,..., X n będą zmiennymi losowymi o takiej samej wartości oczekiwanej m oraz S n = X 1 + ... + X n , to 1. E (S n ) = nm , S 2. E n = m . n Niech X : Ω → R będzie zmienną losową, a m := E ( X ) wartością oczekiwaną tej zmiennej losowej. Def. 2 Jeśli istnieje E ( X − m ) < ∞ , to tę liczbę nazywamy wariancją zmiennej losowej X i oznaczamy 2 D 2 ( X ) := E ( X − m ) ( wartość oczekiwana kwadratu odchylenia zmiennej losowej od jej wartości oczekiwanej ). ( ) ( ) Twierdzenie ( ) D 2 (X ) = E X 2 − E 2 (X ) . Dowód: 2 D 2 ( X ) = E ( X − m ) = E X 2 − 2mX + m 2 = E X 2 − 2mE ( X ) + m 2 = E X 2 − m 2 ( ) ( ) ( ) ( ) Uwaga I JeŜeli zmienna losowa X ma rozkład dyskretny, to ∞ ( ) E X 2 = ∑ x k2 p k , k =1 ∞ D 2 ( X ) = ∑ (x k − m ) p k . 2 k =1 II JeŜeli zmienna losowa X ma rozkład ciągły, to 2 E X 2 = ∫ x 2 f ( x ) dx , D 2 ( X ) = ∫ ( x − m ) f ( x ) dx . ( ) R R Własności Jeśli X jest zmienną losową dla której E X 2 < ∞ , to istnieje D 2 ( X ) oraz dla dowolnej stałej c ∈ R mamy: 1. D 2 ( X ) ≥ 0 , 2. ∀ c ∈ R D 2 (cX ) = c 2 D 2 ( X ) , 3. ∀ c ∈ R D 2 ( X + c ) = D 2 ( X ) , ( ) 4. D 2 ( X ) = 0 ⇔ P ( X = c ) = 1 . Def. Liczbę σ X := D 2 ( X ) = D( X ) nazywamy odchyleniem standardowym (rozrzutem, dyspersją) zmiennej losowej X . Def. Zmienną losową X nazywamy standaryzowaną, jeśli E(X ) = 0 i D 2 (X ) = 1 . Uwaga Jeśli X : Ω → R zmienna losowa oraz σ X > 0 , to U = standaryzowaną. X − E(X ) σX jest zmienną losową Momenty Momenty dzielimy na • momenty absolutne i względne oraz • momenty zwykłe i centralne. Def. Momentem absolutnym rzędu k nazywamy wartość oczekiwaną zmiennej losowej k X − C , gdzie C ∈ R tzw. punkt odniesienia dla k ∈ N , czyli ( E X −C k ). Def. Momentem względnym rzędu k ( momentem rzędu k) nazywamy wartość oczekiwaną k zmiennej losowej ( X − C ) dla k ∈ N , czyli ( ) E (X − C ) k . Def. Momenty, dla których punkt odniesienia C = 0 nazywają się momentami zwykłymi. Ozn. mk = E (X k ). W szczególności m1 = E ( X ) . Def. Momenty, dla których punkt odniesienia C = E ( X ) nazywamy momentami centralnymi. ( ) Ozn. µ k = E ( X − E ( X )) . k W szczególności µ 2 = D 2 ( X ) . Def. Funkcję ϕ : R → R nazywamy borelowską, jeśli ∀ y ∈ R ϕ −1 ((− ∞; y )) ∈ Β(R ) . Uwaga Jeśli ϕ jest funkcją ciągłą w pewnym przedziale, to ϕ jest borelowska w tym przedziale. Uwaga Jeśli X : Ω → R zmienna losowa, ϕ : R → R funkcja borelowska, to złoŜenie ϕ o X : Ω → R jest zmienną losową. Twierdzenie Niech ϕ : R → R będzie funkcją borelowską, X : Ω → R zmienną losową. I Jeśli X ma rozkład dyskretny oraz ∑ ϕ (x ) p i i < ∞ , to istnieje E (ϕ ( X )) i i∈I E (ϕ ( X )) = ∑ ϕ ( xi )pi . i∈I II Jeśli X ma rozkład ciągły o gęstości f oraz ∫ ϕ (t ) f (t ) < ∞ , to istnieje E (ϕ ( X )) i R E (ϕ ( X )) = ∫ ϕ (t ) f (t )dt . R Przy czym całkowalność jednej ze stron implikuje całkowalność drugiej i równość całek. Def. Współczynnik zmienności to stosunek V = σX E(X ) Miarę tę podajemy w procentach, tzn. V ⋅100% . . Asymetria rozkładu Def. Mówimy, Ŝe dyskretna zmienna losowa X ma rozkład symetryczny, jeśli ∃ a ∈ R ∀ xi ≤ a ∃ x j ≥ a : P ( X = xi ) = P (X = x j ) (i, j ∈ N ) oraz a − xi = x j − a . Def. Mówimy, Ŝe ciągła zmienna losowa X ma rozkład symetryczny, jeśli ∃ a ∈ R ∀ x − punktu ciągłości f zachodzi warunek f (a − x ) = f (a + x ) . Punkt a nazywamy środkiem symetrii, prostą x = a osią symetrii. Uwaga Jeśli zmienna losowa ma rozkład symetryczny, to E ( X ) = a . Zatem dla dowolnego k = 1,3,5,... µ k = 0 . Def. Jeśli rozkład nie jest symetryczny, to nazywamy go asymetrycznym. Def. Niech σ X będzie odchyleniem standardowym zmiennej losowej X. Współczynnikiem asymetrii (skośności) nazywamy wyraŜenie γ 1 = µ3 . σ X3 Jeśli γ 1 > 0 (⇔ µ 3 > 0 ) , to mówimy Ŝe asymetria rozkładu jest dodatnia (prawostronna). Jeśli γ 1 < 0 (⇔ µ 3 < 0 ) , to mówimy Ŝe asymetria rozkładu jest ujemna (lewostronna). Def. Współczynnikiem spłaszczenia (kurtozą, ekscesem) nazywamy wyraŜenie γ 2 = które mierzy stopień koncentracji rozkładu wokół wartości średniej. µ4 −3, σ X4