4.5. Momenty zmiennych losowych o słynnych rozkładach
Transkrypt
4.5. Momenty zmiennych losowych o słynnych rozkładach
Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe 4.5. Momenty zmiennych losowych o słynnych rozkładach Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska Podsumowanie Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Rozkłady dyskretne rozkład dwupunktowy (Bernoulliego). . . X ∼ Be(p) X – liczy liczbę sukcesów w pojedynczej próbie Bernoulliego z prawdopodobieństwem sukcesu p, 0 ¬ p ¬ 1 P (X = 0) = 1 − p, P (X = 1) = p, EX = p, VarX = p(1 − p) Dowód: Podsumowanie Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady dyskretne rozkład dwumianowy (Bernoulliego) X ∼ Bin(n, p) X oznacza liczbę sukcesów w schemacie Bernoulliego z n doświadczeniami i prawdopodobieństwem sukcesu p ! P(X = k) = n k p (1 − p)n−k , k EX = np, dla k = 0, 1, . . . , n VarX = np(1 − p) Dowód wzoru na wartość oczekiwaną: ... Przypomnienie E(X1 + X2 + . . . + Xn ) = EX1 + EX2 + . . . + EXn . Poprawność wzoru na wariancję pokażemy przy innej okazji. Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady dyskretne Rozkład Poissona X ∼ Po(λ). Zmienna o rozkładzie Poissona z parametrem λ > 0 jest dobrym przybliżeniem zmiennej losowej o rozkładzie dwumianowym z parametrami n i p (dla „dużych” n i „małych” p) P(X = k) = λk −λ e k! k = 0, 1, 2, . . . EX = λ, VarX = λ Uzasadnienie wzorów z definicji: ... Przypomnienie z analizy: P∞ x t x t=0 t! = e Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady dyskretne rozkład geometryczny z parametrem 0 < p ¬ 1. . . X oznacza liczbę prób Bernoulliego z prawdopodobieństwem sukcesu p, gdzie 0 ¬ p ¬ 1, wykonanych do uzyskania pierwszego sukcesu. P(X = k) = (1 − p)k−1 p, EX = 1 , p dla k = 1, 2, 3 . . . VarX = 1−p p2 Uzasadnienie dla wartości oczekiwanej: ... Przypomnienie Dla X skupionej na nieujemnych liczbach całkowitych P EX = ∞ n=1 P (X n) . Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady dyskretne rozkład ujemny dwumianowy X – liczba prób do uzyskania r –tego sukcesu Zmienna o rozkładzie ujemnym dwumianowym z para ! P(X = k) = k −1 (1 − p)k−r p r , r −1 EX = r , p dla k = r , r + 1, r + 2, . . . VarX = r (1 − p) p2 Dowód wzoru na wartość oczekiwaną: ... Przypomnienie E(X1 + X2 + . . . + Xn ) = EX1 + EX2 + . . . + EXn . Poprawność wzoru na wariancję pokażemy przy innej okazji. Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady dyskretne Uwaga W klasycznych opracowaniach i podręcznikach rozkład ujemny dwumianowy definiuje się jako rozkład zmiennej losowej równej liczbie sukcesów w eksperymencie polegającym na oczekiwaniu na r –tą porażkę. X –liczba prób do uzyskania r-tego sukcesu; Y –liczba porażek do uzyskania r-tego sukcesu; Z –liczba sukcesów do uzyskania r-tej porażki; EX = r , p VarX = r (1 − p) p2 Przypomnienie E(aX + b) = aEX + b, Var(aX + b) = a2 VarX .. Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady dyskretne Uwaga W klasycznych opracowaniach i podręcznikach rozkład ujemny dwumianowy definiuje się jako rozkład zmiennej losowej równej liczbie sukcesów w eksperymencie polegającym na oczekiwaniu na r –tą porażkę. X –liczba prób do uzyskania r-tego sukcesu; Y –liczba porażek do uzyskania r-tego sukcesu; Z –liczba sukcesów do uzyskania r-tej porażki; EX = EZ = r , p rp , 1−p VarX = r (1 − p) p2 VarZ = rp (1 − p)2 Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady dyskretne rozkład hipergeometryczny X – liczba elementów specjalnych w przypadku losowania n różnych elementów z urny, w której jest N elementów w tym m elementów specjalnych (n ¬ m, N − m) różnych elementów P(X = k) = EX = n m , N m N−m k n−k N n dla k = 0, 1, . . . , n VarX = n mN −mN −n N N N −1 Dowód wzoru na wartość oczekiwaną: ... Przypomnienie E(X1 + X2 + . . . + Xn ) = EX1 + EX2 + . . . + EXn . Poprawność wzoru na wariancję pokażemy przy innej okazji. Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady ciągłe Rozkład jednostajny na odcinku [a, b]. . . to rozkład zadany gęstością ( f (x) = 1 b−a 0 dla a ¬ x ¬ b w przeciwnym wypadku −→prawdopodobieństwo geometryczne! F (x) = 0 x−a b−a 1 a+b , 2 Uzasadnienie wzorów: ... EX = dla x < a, dla a ¬ x ¬ b, dla x > b VarX = (a − b)2 . 12 Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady ciągłe Rozkład wykładniczy z parametrem λ. . . to rozkład zadany gęstością ( f (x) = λe −λx 0 ( dla x 0 w p.p. F (x) = 1 , λ VarX = EX = 0 1 − e −λx 1 . λ2 Uzasadnienie: Przypomnienie Jeżeli X 0 oraz p > 0, to EX p = p Z +∞ 0 t p−1 P(X > t)dt, dla x < 0, dla x 0, Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Rozkłady ciągłe rozkład normalny N(m, σ 2 ). . . to rozkład z gęstością f (x) = √ EX = µ, VarX = σ 2 1 2πσ 2 e− (x−µ)2 2σ 2 Rozkłady dyskretne Rozkłady ciągłe Podsumowanie Podsumowanie Zmienne losowe - podsumowanie zmienna losowa X o rozkładzie dyskretnym o rozkładzie ciągłym definicja skupiona na przeliczalnej liczbie wartości (atomów) A = {x1 , x2 , . . .} istnieje funkcja f (gęstość) taka, że opis rozkładu podanie prawdopodobieństw atomów P (X = x) dla x ∈ A = {x1 , x2 , . . .} podanie gęstości f : R → R+ P (X ∈ B) = P R własności rozkładu Jeśli A–zb. atomów P P (X = x) = 1 x∈A P F (s, t) = dystrybuanta w punkcie s ∈R Eh(X ) = x∈B = P (X = x) x¬s P i P (X = x) h(xi )P (X = xi ) P (X ∈ B) = B R B f (x, y ) dx f (x)dx f (x) 0, (x) ∈ R R f (x)dx = 1 RRs −∞ R∞ −∞ f (x)dx h(x)f (x)dx