ST01.doc

(62 KB) Pobierz
STATYSTYKA

STATYSTYKA

www.pure6.neostrada.pl

Wykład – 19.02.2004.

By GLad|

 

 

Zmienna losowa – zmienna, której realizacji nie można z całą pewnością przewidzieć (wartości nie można przewidzieć). W każdej realizacji przypisane jest prawdopodobieństwo, że zmienna się zrealizuje.

 

Zmienne losowe:

X

Y

Z …

Wartości zmiennych losowych:

x

y

z …

 

Dystrybuanta zmiennej losowej – funkcja podająca prawdopodobieństwo, że zmienna losowa przyjmie wartość mniejszą od określonej liczby.

 

 

 

Zmienna losowa skokowa – zmienna, która przyjmuje wartości ze skończonego lub co najwyżej przeliczalnego zbioru liczb.

(np. liczba osób w grupie na AE może mieć 20, 21, 23, ale nie może mieć 21,5 osoby)

 

pi = P(X = xi), i = 1, 2, …

Prawdopodobieństwo, że X przyjmie wartość xi wynosi pi.

 

Dystrybuanta:

Suma prawdopodobieństwa xi dla wszystkich i < k.

F(x) = P(X < xk) =

 

Suma prawdopodobieństw jest równa 1.

Rozkład zmiennej losowej skokowej opisujemy za pomocą funkcji rozkładu i dystrybuanty.

 

 

 

Zmienna losowa ciągła – zmienna, która przyjmuje wartości ze skończonego lub nieskończonego przedziału liczb rzeczywistych.

 

Zmienna losowa X jest zmienną ciągłą jeśli posiada dystrybuantę F(x), która jest funkcją ciągłą oraz posiada pochodną F’(x) oznaczoną F(x) i jest ona ≥ 0 i pochodna jest funkcją ciągłą z wyjątkiem co najwyżej skończonej liczby punktów.

 

F’(x) = f(x) = ≥ 0

 

Funkcja f(x), która jest pochodną dystrybuanty F(x), jest funkcją gęstości prawdopodobieństw zmiennej losowej X.

 

F(x) = lim(Δx -> 0)

 

Jeśli funkcja gęstości jest pochodną dystrybuanty, to:

F(x) =

 

P(a < X < b) = P(a ≤ X ≤ b) =

= 1

 

 

Prezentacja graficzna dystrybuanty funkcji zmiennej ciągłej:

 

 

Funkcja gęstości:

 

 

Powierzchnia pod całą funkcją gęstości prawdopodobieństwa jest równa 1.

| a b | - część z całości (pole)

 

 

 

Parametry rozkładu zmiennej losowej:

 

Moment zwykły rzędu k:

Mk = E(Xk)

 

 

Moment rzędu 1:

m1 = E(X)

E(X) – wartość przeciętna lub wartość oczekiwana, nadzieja matematyczna zmiennej losowej

 

 

Moment centralny rzędu 2:

μk = E[X – E(X)]k

μ1 = E[X – E(X)] = 0

μ2 = E[X – E(X)]2 = D2(X) = V(X)

              D2(X) – wariancja zmiennej losowej

              D(X) = {E[X – E(X)2]}1/2 – odchylenie standardowe zmiennej losowej

 

 

Moment centralny rzędu 3 (miara asymetrii):

μ3 = E[X – E(X)]3

 

 

 

Parametry rozkładu zmiennej losowej skokowej:

 

E(X) =

 

=

 

≈ pi – można oszacować prawdopodobieństwo

 

Wariancja:

D2(X) =

 

 

Odchylenie standardowe:

D(X) =

 

 

 

Parametry rozkładu zmiennej losowej ciągłej:

 

E(X) =

 

Wariancja:

D2(X) =

Gdy liczba danych jest nieskończona.

Zgłoś jeśli naruszono regulamin