3. Κατανομές πιθανότητας

Σχετικά έγγραφα
Βιομαθηματικά BIO-156

3. Κατανομές πιθανότητας

Πανεπιστήμιο Πελοποννήσου

Βιομαθηματικά BIO-156. Τυχαίες μεταβλητές Κατανομές Πιθανοτήτων. Ντίνα Λύκα. Εαρινό Εξάμηνο, 2017

Τ Ε Ι Ιονίων Νήσων Τμήμα Εφαρμογών Πληροφορικής στη Διοίκηση και την Οικονομία. Υπεύθυνος: Δρ. Κολιός Σταύρος

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Θεωρητικές Κατανομές Πιθανότητας

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

Στατιστική Συμπερασματολογία

ΚΑΤΑΝΟΜΈΣ. 8.1 Εισαγωγή. 8.2 Κατανομές Συχνοτήτων (Frequency Distributions) ΚΕΦΑΛΑΙΟ

Στατιστική Συμπερασματολογία

Στατιστική. Εκτιμητική

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ

1 x-μ - 2 σ. e σ 2π. f(x) =

Τυχαία μεταβλητή (τ.μ.)

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium Iii

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεφάλαιο 1. Εισαγωγή: Βασικά Στοιχεία Θεωρίας Πιθανοτήτων και Εκτιμητικής

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 1 η : Εισαγωγή-Επανάληψη βασικών εννοιών Εβδομάδα 1 η : ,

07/11/2016. Στατιστική Ι. 6 η Διάλεξη (Βασικές διακριτές κατανομές)

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι. Βασικές διακριτές κατανομές

Κεφάλαιο 9 Κατανομές Δειγματοληψίας

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Διαστήματα εμπιστοσύνης. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Δειγματικές Κατανομές

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 9. Κατανομές Δειγματοληψίας

Στατιστική. Ενότητα 3 η : Χαρακτηριστικά Τυχαίων Μεταβλητών Θεωρητικές Κατανομές Πιθανότητας για Διακριτή Τυχαία Μεταβλητή

ΤΥΧΑΙΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΟΜΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ - ΑΣΚΗΣΕΙΣ. αλλού

Οι παρατηρήσεις του δείγματος, μεγέθους n = 40, δίνονται ομαδοποιημένες κατά συνέπεια ο δειγματικός μέσος υπολογίζεται από τον τύπο:

Κατανομές Πιθανοτήτων. Γεωργία Φουτσιτζή, Καθηγήτρια, Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων Ακαδ.

ΣΧ0ΛΗ ΤΕΧΝ0Λ0ΓΙΑΣ ΤΡΟΦΙΜΩΝ & ΔΙΑΤΡΟΦΗΣ ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΡΟΦΙΜΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ: ΟΡΓΑΝΟΛΗΠΤΙΚΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΓΙΑΝΝΑΚΟΥΡΟΥ ΜΑΡΙΑ ΤΑΛΕΛΛΗ ΑΙΚΑΤΕΡΙΝΗ

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΕΘΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΚΑΙ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. Για την Γ Τάξη Γενικού Λυκείου Μάθημα Επιλογής ΟΡΓΑΝΙΣΜΟΣ ΕΚΔΟΣΕΩΣ ΔΙΔΑΚΤΙΚΩΝ ΒΙΒΛΙΩΝ ΑΘΗΝΑ

Στατιστική Ι-Θεωρητικές Κατανομές Ι

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 8. Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ στη Ναυτιλία και τις Μεταφορές

Περιεχόμενα της Ενότητας. Συνεχείς Τυχαίες Μεταβλητές. Συνεχείς Κατανομές Πιθανότητας. Συνεχείς Κατανομές Πιθανότητας.

Τμήμα Τεχνολόγων Γεωπόνων-Κατεύθυνση Αγροτικής Οικονομίας Εφαρμοσμένη Στατιστική Μάθημα 4 ο :Τυχαίες μεταβλητές Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

X = = 81 9 = 9

P(200 X 232) = =

21/11/2016. Στατιστική Ι. 8 η Διάλεξη (Κεντρικό Οριακό Θεώρημα)

ιωνυµική Κατανοµή(Binomial)

Περίληψη ϐασικών εννοιών στην ϑεωρία πιθανοτήτων

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Πρόλογος... 13

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ: ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 11 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 13

II. Τυχαίες Μεταβλητές

Στατιστική Ι. Ενότητα 7: Κανονική Κατανομή. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 7. Τυχαίες Μεταβλητές και Διακριτές Κατανομές Πιθανοτήτων

Στατιστική. 4 ο Μάθημα: Θεωρητικές και Εμπειρικές - Δειγματοληπτικές Κατανομές. Γεώργιος Μενεξές Τμήμα Γεωπονίας

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Η παρουσίαση που ακολουθεί, αφορά την κανονική κατανομή και σκοπό έχει τη διευκόλυνση των φοιτητών του τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών

ΤΥΠΟΛΟΓΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Τυχαίες Μεταβλητές. Ορισμός

3. ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΙ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ

Στην περίπτωση της συνεχούς Τ.Μ. η μάζα πιθανότητας σε κάθε σημείο είναι μηδέν.

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ

Στατιστική. Ενότητα 4 η : Θεωρητικές Κατανομές Πιθανότητας Διακριτής και Συνεχούς Τυχαίας Μεταβλητής. Γεώργιος Ζιούτας Τμήμα Χημικών Μηχανικών Α.Π.Θ.

ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ 11/01/2018

Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

ΚΑΤΑΝΟΜΗ ΠΥΚΝΟΤΗΤΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΒΑΣΙΚΕΣ ΙΑΚΡΙΤΕΣ ΚΑΤΑΝΟΜΕΣ (Συνέχεια)

ΗΥ-217-ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ-ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ ΕΞΑΜΗΝΟ 2016 ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΠΑΝΑΓΙΩΤΗΣ ΤΣΑΚΑΛΙΔΗΣ

Θεωρία Πιθανοτήτων & Στατιστική

Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ I Παντελής Δημήτριος Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών

Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική


Είδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ

ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ ΒΑΣΙΚΩΝ ΕΝΝΟΙΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΔΕΣΜΕΥΜΕΝΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ, ΟΛΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ ΘΕΩΡΗΜΑ BAYES, ΑΝΕΞΑΡΤΗΣΙΑ ΚΑΙ ΣΥΝΑΦΕΙΣ ΕΝΝΟΙΕΣ 71

P (A B) = P (AB) P (B) P (A B) = P (A) P (A B) = P (A) P (B)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ. Πιθανότητες. Συνάρτηση κατανομής πιθανότητας Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Κωνσταντίνος Μπλέκας

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Στατιστική Ι. Ενότητα 8: Επαγωγική Στατιστική. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα

Διαστήματα εμπιστοσύνης, εκτίμηση ακρίβειας μέσης τιμής

Κεφάλαιο 3 Κατανομές. Πέτρος Ε. Μαραβελάκης, Επίκουρος Καθηγητής, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Διάλεξη 1: Στατιστική Συμπερασματολογία - Εκτίμηση Σημείου

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 13 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ 15 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 19

pdf: X = 0, 1 - p = q E(X) = 1 p + 0 (1 p) = p V ar(x) = E[(X µ) 2 ] = (1 p) 2 p + (0 p) 2 (1 p) = p (1 p) [1 p + p] = p (1 p) = p q

Η διακριτή συνάρτηση μάζας πιθανότητας δίνεται από την

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ. για τα οποία ισχύει y f (x) , δηλαδή το σύνολο, x A, λέγεται γραφική παράσταση της f και συμβολίζεται συνήθως με C

Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη. MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική

Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. Ενότητα 3: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ (3/4) Επίκ. Καθηγητής Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

ρ. Ευστρατία Μούρτου

Μέρος ΙΙ. Τυχαίες Μεταβλητές

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 7. Τυχαίες Μεταβλητές και Διακριτές Κατανομές Πιθανοτήτων

Transcript:

3. Κατανομές πιθανότητας

Τυχαία Μεταβλητή Τυχαία μεταβλητή (τ.μ.) (X) είναι μια συνάρτηση που σε κάθε σημείο (ω) ενός δειγματικού χώρου (Ω) αντιστοιχεί έναν πραγματικό αριθμό. Ω ω X (ω ) R Διακριτή τ.μ. : παίρνει πεπερασμένο ή αριθμήσιμο πλήθος τιμών Συνεχής τ.μ. : παίρνει άπειρο ή μη-αριθμήσιμο πλήθος τιμών ΒΙΟ39-Κατανομές

Κατανομές πιθανότητας Σε κάθε τ.μ. αντιστοιχεί μια κατανομή πιθανότητας (κ.π.) Διακριτή τ.μ. : η κ.π. παρέχει όλες τις δυνατές τιμές της μεταβλητής μαζί με την πιθανότητα να προκύψει η κάθε μια από αυτές Συνεχής τ.μ. : η κ.π. παρέχει για συγκεκριμένα διαστήματα τιμών την πιθανότητα να πάρει η μεταβλητή μια τιμή σε αυτά ΒΙΟ39-Κατανομές 3

Παράδειγμα- κατανομή πιθανότητας της τ.μ. Χ Χ : Αριθμός φυτών του είδους Α που παρατηρήθηκε σε 5 περιοχές Αριθμός φυτών 118 1 181 97 3 54 4 3 5 και άνω 18 Σύνολο 5 συχνότητα Σχετική συχνότητα P(X=),36,36,194,18,64,36 1, Ισχύουν οι σχέσεις: P( X ) 1, P( X ) 1 4

Διακριτές κατανομές Αν η τ.μ. είναι διακριτή, τότε η συνάρτηση που δίνει την πιθανότητα η τ.μ. Χ να πάρει την τιμή, λέγεται συνάρτηση πιθανότητας της τ.μ. Χ, συμβολίζεται με f ( ) P( X ) και έχει τις ιδιότητες: 1) f ( ) 1, και ) ( ) f 1 ΒΙΟ39-Κατανομές 5

Συνεχείς κατανομές Αν η τ.μ. είναι συνεχής, τότε υπάρχει συνάρτηση f() για την οποία ισχύει f ( ) 1, f ( ) d 1 Και ονομάζεται συνάρτηση πυκνότητας πιθανότητας ή συνάρτηση πιθανότητας της συνεχούς τ.μ. Χ. Προκύπτει ότι P ( a X b) f ( ) d b a ΒΙΟ39-Κατανομές 6

Αθροιστική συνάρτηση κατανομής Ορισμός : Η συνάρτηση F( ) P( X ), R ονομάζεται αθροιστική συνάρτηση κατανομής (α.σ.κ.) της τ.μ. Χ και δίνει την πιθανότητα η τ.μ. Χ να πάρει όλες της τιμές της μέχρι το σημείο. Σε κάθε τ.μ. Χ αντιστοιχεί μονοσήμαντα μια α.σ.κ. F ( ) P( X ) f ( t) t Χ : διακριτή F ( ) P( X ) P( X ) f ( t) dt Χ : συνεχής ΒΙΟ39-Κατανομές 7

Παράδειγμα Χ : Αριθμός φυτών του είδους Α που παρατηρήθηκε σε 5 περιοχές Αριθμός φυτών 1 3 4 5 και άνω Κατανομή πιθανότητας P(X=) P(X ),36,36,36,598,194,79,18,9,64,964,36 1, Ποια είναι η πιθανότητα μια τυχαία επιλεγμένη περιοχή, να έχει λιγότερα από 3 φυτά του είδους Α; P(X ) =,79 Ποια είναι η πιθανότητα μια τυχαία επιλεγμένη περιοχή, να έχει τουλάχιστον φυτά του είδους Α; P(X 1) + P(X ) = 1 Άρα P(X ) = 1- P(X 1) =1 -,598=,4 8

9 Παράμετροι κατανομής Έστω Χ μια τ.μ. με συνάρτηση πιθανότητας f() Η μέση τιμή ή αναμενόμενη τιμή της Χ είναι Η διασπορά της Χ είναι Η θετική τετραγωνική ρίζα της διασποράς, σ, ονομάζεται τυπική απόκλιση. X f X d f X E ), (, ) ( ) ( R X f X d f X E X Var ), ( ) (, ) ( ) ( ) (

Παράμετροι κατανομής Για τη μέση τιμή και τη διασπορά ισχύουν οι ιδιότητες: 1. E( a bx ) a be( X ). Var( a bx ) b Var( X ) 3. E( X Y ) E( X ) E( Y ), X, Y τ.μ. 4. Var( X Y ) Var( X ) Var( Y ), X, Y τ.μ. 5. E( XY) E( X ) E( Y ), X, Y ανεξάρτητες τ.μ. ΒΙΟ39-Κατανομές 1

Θεωρητικές κατανομές Διωνυμική κατανομή (binomial distribution) Poisson κατανομή Κανονική κατανομή (normal distribution) ΒΙΟ39-Κατανομές 11

Διωνυμική κατανομή πείραμα ή δοκιμή Bernoulli: πείραμα όπου τα δυνατά αποτελέσματα είναι μόνο δύο, τα οποία είναι ασυμβίβαστα μεταξύ τους (π.χ. «Επιτυχία» (S) και «Αποτυχία» (F)) τα αποτελέσματα n δοκιμών είναι ανεξάρτητα το ένα από το άλλο η πιθανότητα επιτυχίας είναι ίδια σε κάθε δοκιμή P(S)=p (σταθερή) και P(F)=1-p=q X: ο αριθμός των «επιτυχιών» σε n ανεξάρτητες δοκιμές Η συνάρτηση πιθανότητας της τ.μ. X όπου n n b( ; n, p) P( X ) p q,,1,,..., n n n! k k!( n k)! είναι ο διωνυμικός συντελεστής. E(X)= n p και Var(X)=n p q 1

P(X=) P(X=) P(X=) P(X=) Διωνυμικές κατανομές,45,4,35,3,5,,15,1,5,35,3,5,,15,1,5 n=1; p=,1 1 3 4 5 6 7 8 9 1 n=1; Αριθμός p=,8 επιτυχιών, 1 3 4 5 6 7 8 9 1 Αριθμός επιτυχιών,,16,14,1,1,8,6,4, 3,,18,16,14,1,1,8,6,4, 6 3 9 6 n=3, p=,5 1 15 ΒΙΟ39-Κατανομές 13 Αριθμός επιτυχιών, γεγονότων, 18 1 Αριθμός n=3, επιτυχιών, p=,8 9 1 15 18 4 1 7 4 3 7 3

Poisson κατανομή Μελέτη τυχαίων γεγονότων που συμβαίνουν σπάνια στο χρόνο ή στο χώρο (γεγονότα συμβαίνουν ανεξάρτητα) X: αριθμός εμφάνισης κάποιου γεγονότος στη μονάδα μέτρησης. Η συνάρτηση πιθανότητας της τ.μ. X e p( ; ) P( X ),,1,,...,! λ ο μέσος αριθμός εμφάνισης του γεγονότος E(Χ)= λ και Var(Χ)=λ ΒΙΟ39-Κατανομές 14

P(X=) P(X=) P(X=) Poisson κατανομές λ=,5,7,6,5,4 λ=15,3,1,,1,1 1 3 4 5 6 7 8 9 1,8,6 Αριθμός λ=3 γεγονότων,,4,5,,,15,1 3 6 9 1 15 18 1 4 7 3 33 36 39 Αριθμός γεγονότων,,5 1 3 4 5 6 7 8 9 1 11 1 13 14 15 Αριθμός γεγονότων, ΒΙΟ39-Κατανομές 15

P(X=) P(X=) P(X=) Προσέγγιση της Διωνυμικής με την Poisson Όταν n και p (έτσι ώστε np σταθερό) b(;n,p) p(;λ) με λ = np Poisson λ=1,45,4,35,3,5,,15,1,5 Διωνυμική n=1, p=,1 1 3 4 5 6 7,4,35,3,5,,15,1,5 1 3 4 5 6 7,4,35,3,5,,15,1,5 Διωνυμική n=1, p=,1 ΒΙΟ39-Κατανομές 16 1 3 4 5 6 7

ΒΙΟ39-Κατανομές 17 Κανονική κατανομή - Η τ.μ. X έχει την κανονική κατανομή, αν έχει σ.π.π. : E(X)= μ και Var(X)=σ ), ( N R R e f,,, 1 ) ( ) ( μ μ-σ μ+σ f()

Ιδιότητες της N(, ) f() f() σ 1 σ σ3 μ 1 μ μ 3 μ Σταθερή τυπική απόκλιση και 1 3 Σταθερή μέση τιμή και 1 3 ΒΙΟ39-Κατανομές 18

Τυπική κανονική κατανομή - N(,1) Χ~Ν(μ,σ ) Η τυποποιημένη τ.μ Z έχει σ.π.π. : X f z 1 ( z) e, z R Η συνάρτηση αθροιστικής κατανομής της Z είναι z y 1 ( z) P( Z z) e dy, z R Φ(z) Φ(z) z σ.α.κ. z σ.π.π. Φ(-z)=1-Φ(z) 19

Σχέση μεταξύ N(, ) και N(,1) Αν X ~ N(, ) τότε Z X ~ N(,1) Όταν η X παίρνει τιμές μεταξύ και, η Z παίρνει τιμές μεταξύ z 1 1 και z Ισχύει επίσης 1 P( 1 X ) P( z1 Z z ) P( X 1 ) P( Z z1) P( X 1 ) P( Z z1) ΒΙΟ39-Κατανομές

Κανονική προσέγγιση της Διωνυμικής ΒΙΟ39-Κατανομές 1

Δειγματοληπτικές κατανομές Στατιστική δειγματική συνάρτηση (στατιστική συνάρτηση ή στατιστικό): μια συνάρτηση υπολογισμένη σε όλα τα δυνατά δείγματα του ιδίου μεγέθους που μπορούν να εξαχθούν από ένα πληθυσμό Η κατανομή όλων των δυνατών τιμών μιας στατιστικής συνάρτησης ονομάζεται δειγματοληπτική κατανομή της συγκεκριμένης συνάρτησης. Στατιστικές συναρτήσεις των οποίων μπορούν να υπολογιστούν οι δειγματοληπτικές κατανομές είναι η μέση τιμή, η διασπορά, μια αναλογία, η διαφορά δύο μέσων τιμών ή δύο αναλογιών κ.λ.π. ΒΙΟ39-Κατανομές

Δειγματοληπτική κατανομή της μέσης τιμής Λαμβάνοντας όλα τα δείγματα (μεγάλο αριθμό) μεγέθους n από έναν κανονικά κατανεμημένο πληθυσμό με μέση τιμή μ και διασπορά,, Η δειγματοληπτική κατανομή της μέσης τιμής X έχει τις εξής ιδιότητες: 1. είναι κανονική. η μέση τιμή της,, ισούται με τη μέση τιμή μ του πληθυσμού 3. Η διασπορά της,, ισούται με τη διασπορά του πληθυσμού διαιρούμενη δια του μεγέθους των δειγμάτων: Δηλαδή : X ~ N(, n :τυπική απόκλιση της X ή τυπικό σφάλμα Απόδειξη: Θ1 ) X n X ~ N(, ) X ~ N(, ) 1 1 1 Θεώρημα 1 X1 X ~ N( 1 1, 1 )

Κεντρικό Οριακό Θεώρημα Στην περίπτωση ενός μη κανονικά κατανεμημένου πληθυσμού, ισχύει το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα Σε έναν μη κανονικά κατανεμημένο πληθυσμό με μέση τιμή μ και διασπορά, η δειγματοληπτική κατανομή της μέσης τιμής X όλων των δυνατών δειγμάτων του πληθυσμού μεγέθους n είναι κατά προσέγγιση κανονική με μέση τιμή μ και διασπορά X n, εφόσον το μέγεθος n των δειγμάτων είναι επαρκώς μεγάλο. Σημείωση: όταν X ~ N(, ), τότε ~ N(,1) 4

Δειγματοληπτική κατανομή της μέσης τιμής Άγνωστη διασπορά μεγάλο δείγμα ~ N (,1) όπου s s Χ μικρό δείγμα από κανονικά κατανεμημένο πληθυσμό N(, ) T ~ S / n tn Απόδειξη: Θ4 1 s n Θεώρημα 4 Αν Ζ~Ν(,1) και ~ Z T ~ t

Κατανομή Student, t Οικογένεια κατανομών ν : βαθμοί ελευθερίας (β.ε. ή d.f.) t, 1 d.f. t, 1 d.f. N(,1) Συμμετρικές ως προς το Για μεγάλα ν οι κατανομές Student προσεγγίζουν την τυπική κανονική κατανομή t ΒΙΟ39-Κατανομές 6

Κατανομή Student, t P ( T t ; ) t ;a : κρίσιμη τιμή Η τιμή που ορίζει μια περιοχή με εμβαδόν α στο δεξιό άκρο της κατανομής α -t ν;α t α t ν;α Επειδή η κατανομή Student είναι συμμετρική ως προς το μηδέν P( T t ) P( T t ; ; ) και t ; 1 t ; ΒΙΟ39-Κατανομές 7

Δειγματοληπτική κατανομή της διασποράς Αν τα δείγματα (μεγέθους n) επιλέγονται από κανονικά κατανεμημένο πληθυσμό N(, ) τότε X ( n 1) S ~ n1 Απόδειξη: Θ, Θ3, Θ7 ΒΙΟ39-Κατανομές 8

Κατανομή v Οικογένεια κατανομών ν : βαθμοί ελευθερίας (β.ε. ή d.f.) f() =1 = =3 =6 Κατανομές χ για διάφορους β.ε. Έντονα ασύμμετρες για μικρό ν Πιο συμμετρικές όταν το ν αυξάνει Ορίζεται μόνο για θετικές τιμές ΒΙΟ39-Κατανομές 9

Κατανομή v P( X ) ; f() ;a : κρίσιμη τιμή Η τιμή που ορίζει μια περιοχή με εμβαδόν α στο δεξιό άκρο της κατανομής α χ ν,α ΒΙΟ39-Κατανομές 3

Κατανομή F 1, Οικογένεια κατανομών ν 1, ν : βαθμοί ελευθερίας Ασύμμετρες Ορίζεται μόνο για θετικές τιμές f() 1 =1, =3 1 =5, =5 1 =5, =5 ΒΙΟ39-Κατανομές 31

Κατανομή F 1, 1, : βαθμοί ελευθερίας f 1, ;a : κρίσιμη τιμή P ( F f 1, ; ) α f ν 1,ν ;α Ισχύει f, ;1 a 1 f, ; a 1 1 ΒΙΟ39-Κατανομές 3

Θεωρήματα X 1. Αν 1 και X δύο ανεξάρτητες τ.μ. με 1 1 και X ~ (, ), τότε η τ.μ. όπου N Y X1 X ~ N(, ) 1 και.. Αν Z Z,..., είναι ν ανεξάρτητες τ.μ. που ακολουθούν την 1, Z Ν(,1), τότε η τ.μ.. X 1 Z Z Z 1 ~ X1 ~ N(, ) 3. Αν X 1, X,..., X n είναι n ανεξάρτητες τ.μ. που ακολουθούν, αντίστοιχα, τις κατανομές,,,, τότε η τ.μ. 1 n Y X, όπου. 1 X... X n ~ 1... n ΒΙΟ39-Κατανομές 33

Θεωρήματα 4. Αν Ζ~Ν(,1) και ~ είναι ανεξάρτητες τ.μ., τότε η τ.μ. Z T ~ t 5. Αν και W είναι ανεξάρτητες τ.μ., τότε η τ.μ. F W ~ 1 F 1 ~ 1, ~ 6. Αν η τ.μ. X, τότε η τ.μ. ~ F 1, 1 Y ~ X X X 1 X1 ~ 1 ~ 1 X, 1, τότε X ~ 7. Αν και δύο ανεξάρτητες τ.μ με και X 1 F, 1 ΒΙΟ39-Κατανομές 34