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

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

Στατιστική Ι. Ενότητα 2: Στατιστικά Μέτρα Διασποράς Ασυμμετρίας - Κυρτώσεως. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Στατιστική Ι. Ενότητα 6: Kατανομή Poisson. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

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

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 8. Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων Η Κανονική Κατανομή

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. Ενότητα 2: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ (2/4). Επίκ. Καθηγητής Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

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

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

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

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ, ΚΑΙΝΟΤΟΜΙΑ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΤΗΤΑ 9 Ο εξάμηνο Χημικών Μηχανικών

Στατιστική Ι. Ενότητα 5: Θεωρητικές Κατανομές Πιθανότητας. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

1 x-μ - 2 σ. e σ 2π. f(x) =

Στατιστική Ι. Ενότητα 3: Στατιστική Ι (3/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Θεωρία Πιθανοτήτων & Στατιστική

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

Ανάλυση ευαισθησίας Ανάλυση ρίσκου. Μαυρωτά Γιώργου Αναπλ. Καθηγητή ΕΜΠ

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Μαθηματικά. Ενότητα 6: Ασκήσεις Ορίων Συνάρτησης. Σαριαννίδης Νικόλαος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής

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

Μαθηματικά. Ενότητα 7: Μη Πεπερασμένα Όρια. Σαριαννίδης Νικόλαος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής

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

Μαθηματικά Ενότητα 11: Θεώρημα Μέσης Τιμής Μονοτονία Συνάρτησης

Ορισμός και Ιδιότητες

Θεωρία Πιθανοτήτων & Στατιστική

ΚΑΤΑΝΟΜΗ ΠΥΚΝΟΤΗΤΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ

Μαθηματικά. Ενότητα 2: Διαφορικός Λογισμός. Σαριαννίδης Νικόλαος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

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

Στατιστική Επιχειρήσεων

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Ενότητα 1: Εκτιμητές και Ιδιότητες. Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ Η/Υ

Μαθηματικά. Ενότητα 9: Όριο Συνάρτησης στο Διηνεκές. Σαριαννίδης Νικόλαος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής

Μαθηματικά. Ενότητα 13: Κυρτότητα Συνάρτησης Σαριαννίδης Νικόλαος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής

Στατιστική Ι. Ενότητα 3: Πιθανότητες. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Μαθηματικά. Ενότητα 3: Ολοκληρωτικός Λογισμός Σαριαννίδης Νικόλαος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

Εφαρμοσμένη Στατιστική

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

Μαθηματικά. Ενότητα 3: Εξισώσεις και Ανισώσεις 1 ου βαθμού. Σαριαννίδης Νικόλαος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής

Θεωρία Πιθανοτήτων & Στατιστική

Μαθηματικά. Ενότητα 12: Ακρότατα Συνάρτησης Σαριαννίδης Νικόλαος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής

Κεφάλαιο 8 Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Η Κανονική Κατανομή. Κανονικές Κατανομές με την ίδια διασπορά και διαφορετικές μέσες τιμές.

3. Κατανομές πιθανότητας

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ

Στατιστική Ι. Ενότητα 1: Στατιστική Ι (1/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Στατιστική Ι. Ενότητα 2: Στατιστική Ι (2/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

Ποσοτικές Μέθοδοι., Εισηγητής: Ν.Κυρίτσης, MBA, Ph.D. Candidate,,

Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη. MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 2: Ανάλυση Παλινδρόμησης. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

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

Α. Έστω δύο σύνολα Α και Β. Ποιά διαδικασία ονομάζεται συνάρτηση με πεδίο ορισμού το Α και πεδίο τιμών το Β;

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Ενότητα 3: Πολλαπλή Παλινδρόμηση. Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

Εισαγωγή στη Στατιστική

ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ ΓΙΑ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΑ ΣΤΕΛΕΧΗ

ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ Ας υποθέσουμε, ότι κατά την μελέτη της κατανομής δύο μεταβλητών, καταλήγουμε στα παρακάτω ιστογράμματα.

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 8: Κανονικότητα. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

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:

Ορισμός κανονικής τ.μ.

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

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Θεωρία Πιθανοτήτων & Στατιστική

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΟΙ ΠΙΝΑΚΕΣ. ΓΕΝΙΚΟΙ (περιέχουν όλες τις πληροφορίες που προκύπτουν από μια στατιστική έρευνα) ΕΙΔΙΚΟΙ ( είναι συνοπτικοί και σαφείς )

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 4: Διάστημα Εμπιστοσύνης - Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΟΛΟΓΟΥΣ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Μικροοικονομία. Ενότητα 5: Θεωρία της Παραγωγής. Δριτσάκη Χάιδω Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

Ενότητα: Περιγραφική Στατιστική 2: Αριθμητικά Μεγέθη

Στατιστική Ι. Ενότητα 1: Βασικές Έννοιες. Δρ. Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Μαθηματικά Διοικητικών & Οικονομικών Επιστημών

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΤΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΤΟΥ ΕΠΑ.Λ. Δ. Ε. ΚΟΝΤΟΚΩΣΤΑΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ. Πιθανότητες. Συναρτήσεις πολλών μεταβλητών Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Κωνσταντίνος Μπλέκας

3. ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΙ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΤΥΠΟΛΟΓΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ. Γενικά Μαθηματικά Ι. Ενότητα 6: Ακρότατα Συνάρτησης. Λουκάς Βλάχος Τμήμα Φυσικής

ΔΗΜΟΣΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ Ι

Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης. Λογισμός 3 Ασκήσεις. Μιχάλης Μαριάς Τμήμα Α.Π.Θ.

Οικονομετρία. Απλή Παλινδρόμηση. Έλεγχοι υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης των συντελεστών. Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Συστήματα Αυτομάτου Ελέγχου. Ενότητα Α: Γραμμικά Συστήματα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 9. Κατανομές Δειγματοληψίας

Θεωρία Πιθανοτήτων & Στατιστική

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΟΛΟΓΟΥΣ

Μαθηματική Ανάλυση Ι

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης (ΜΒΑ) Ενότητα 5: Διαχείριση Έργων υπό συνθήκες αβεβαιότητας

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

Transcript:

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

Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, που υπόκειται σε άλλου τύπου άδειας χρήσης, η άδεια χρήσης αναφέρεται ρητώς. 2

Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια του εκπαιδευτικού έργου του διδάσκοντα. Το έργο «Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Δυτικής Μακεδονίας» έχει χρηματοδοτήσει μόνο τη αναδιαμόρφωση του εκπαιδευτικού υλικού. Το έργο υλοποιείται στο πλαίσιο του Επιχειρησιακού Προγράμματος «Εκπαίδευση και Δια Βίου Μάθηση» και συγχρηματοδοτείται από την Ευρωπαϊκή Ένωση (Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο) και από εθνικούς πόρους. 3

Σκοποί ενότητας 7 Να κατανοήσουν οι φοιτητές έννοιες όπως Κανονική Κατανομή και τα Γενικά Χαρακτηριστικά αυτής. Τέλος να κατανοήσουν οι φοιτητές τους λόγους χρήσεις της κανονικής κατανομής καθώς και τους Πίνακες της Κανονικής Κατανομής. 4

Περιεχόμενα ενότητας Kανονική κατανομή. Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής. Tυπικές αποκλίσεις από το μέσο. Λόγοι για χρήση κανονικής κατανομής. Πίνακες της κανονικής κατανομής. Ασκήσεις. 5

Κανoνική Κατανομή Η πιο σημαντική κατανομή στη στατιστική είναι η κανονική κατανομή. Η Κανονική Κατανομή έχει τεράστια σημασία: Στη Στατιστική. Στην Οικονομετρία. Στη Δειγματοληψία, κλπ. 6

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (1/16) Συνάρτηση πιθανότητας της Κανονικής Κατανομής είναι η ακόλουθη: f(x)= 1 (χ μ) 2 2πσ e 2σ 2. μ = μέσος. σ = τυπική απόκλιση. π = 3,14. e = 2,71. 7

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (2/16) Μια μεταβλητή Χ που ακολουθεί την Κανονική Κατανομή με παραμέτρους μ και σ2 συμβολίζεται διεθνώς: Χ~Ν(μ, σ2). Όλες οι κανονικές κατανομές, ανεξάρτητα από την τιμή που έχουν ο μέσος και η διακύμανση, έχουν τις ίδιες ιδιότητες και σχηματίζουν την ίδια βασική μορφή καμπάνας. Η μορφή της Κανονικής Καμπύλης έχει τη μορφή της καμπάνας, είναι μονοκόρυφη και συμμετρική. 8

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (3/16) Διάγραμμα 1. Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (3/16) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 9

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (4/16) Σχήμα 1. (Προηγούμενη Διαφάνεια). Καμπύλη κανονικής κατανομής. 10

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (5/16) Διάγραμμα 2. Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (5/16) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 11

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (6/16) Σχήμα 2 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Διάφορες κανονικές κατανομές με διαφορετικό μέσο και τυπική απόκλιση. Υπάρχει ολόκληρη οικογένεια κανονικών κατανομών και η κάθε μια διαφέρει από τις άλλες στο μέσο και την τυπική απόκλιση. 12

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (7/16) Το εμβαδά κάτω από την Κανονική Καμπύλη από το - έως το + ισούται με τη μονάδα. Η Κανονική Καμπύλη είναι συμμετρική, δηλαδή G = 0. Ο Μέσος Αριθμητικός, η Διάμεσος και η επικρατούσα τιμή συμπίπτουν. Αποδεικνύεται ότι η Κανονική Καμπύλη έχει συντελεστή κύρτωσης Κ = 3 (μεσόκυρτη). Οι συντελεστές ασυμμετρίας και κύρτωσης αποτελούν τα κριτήρια κανονικότητας μιας εμπειρικής κατανομής συχνοτήτων. 13

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (8/16) Διάγραμμα 3. Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (8/16) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 14

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (9/16) Σχήμα 3 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή και διαστήματα ± σ, ± 2σ, ± 3σ. Για να διαπιστώσουμε αν μια εμπειρική κατανομή συχνοτήτων ακολουθεί την Κανονική Κατανομή: Υπολογίζουμε τα G και K. Αν βρούμε G 0 και K 3. τότε λέμε ότι η εμπειρική κατανομή συχνοτήτων ακολουθεί την Κανονική Κατανομή. 15

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής.16.14.12.10.08.06.04.02 Κατανομής (10/16).00-6 -4-2 0 2 4 6 8 10 Διάγραμμα 4. Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (10/16) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 16

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (11/16) Σχήμα 4 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή. Στο υψηλότερο σημείο της κανονικής κατανομής αντιστοιχεί ο μέσος ο οποίος είναι και διάμεσος και επικρατούσα τιμή. Η κανονική κατανομή είναι συμμετρική κατανομή. Οι ουρές από αριστερά και δεξιά θεωρητικά είναι ασύμπτωτες με τον οριζόντιο άξονα. 17

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (12/16) Σχήμα 4 (Προηγούμενη Διαφάνεια) (συνέχεια). Ο οριζόντιος άξονας είναι η ευθεία των πραγματικών αριθμών. Το συνολικό εμβαδόν ανάμεσα στην κανονική καμπύλη και τον οριζόντιο άξονα είναι 1. Οι τιμές που μπορεί να πάρει η τυχαία μεταβλητή είναι άπειρες και επομένως η πιθανότητα να πάρουμε μία συγκεκριμένη τιμή: 1 =0. 18

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (13/16) Σχήμα 4 (Προηγούμενη Διαφάνεια) (συνέχεια). Αυτό που αναζητούμε λοιπόν είναι η πιθανότητα να είμαστε πάνω ή κάτω από μία συγκεκριμένη τιμή [P(X < α) P(X < α)] ή η πιθανότητα να είμαστε ανάμεσα σε δύο συγκεκριμένες τιμές [P(α < x < β)]. 19

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (14/16) Διάγραμμα 5. Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (14/16) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 20

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (15/16) Σχήμα 3. Κανονική κατανομή και διαστήματα ± σ, ± 2σ, ± 3σ. Στην κανονική κατανομή αποδεικνύεται ότι στο διάστημα ± σ η καμπύλη περιλαμβάνει το 68% περίπου των περιπτώσεων. Στο διάστημα μεταξύ ± 2σ η καμπύλη περιλαμβάνει το 95,9% των περιπτώσεων και στο διάστημα + 3σ το 99,7% των περιπτώσεων. 21

Γενικά χαρακτηριστικά Κανονικής Κατανομής (16/16) Σχήμα 3. Κανονική κατανομή και διαστήματα ± σ, ± 2σ, ± 3σ. Η Κανονική Καμπύλη, για τιμές της χ = ±3σ γύρω από το μέσο (μ) συγκλίνει ταχύτατα προς τον άξονα των Χ, αλλά είναι ασύμπτωτη με τον οριζόντιο άξονα. Θεωρητικώς, η καμπύλη τέμνει τον άξονα των Χ αντίστοιχα στο - και +. 22

Από το μέσο μία τυπική απόκλιση (1/2) Διάγραμμα 6. Από το μέσο μία τυπική απόκλιση (1/2) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 23

Από το μέσο μία τυπική απόκλιση (2/2) Σχήμα 5 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή-μια τυπική απόκλιση. 24

Aπό το μέσο δύο τυπικές αποκλίσεις (1/2) Διάγραμμα 7. Από το μέσο δύο τυπικές αποκλίσεις (1/2) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 25

Aπό το μέσο δύο τυπικές αποκλίσεις (2/2) Σχήμα 6 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή-δύο τυπικές αποκλίσεις. 26

Aπό το μέσο τρείς τυπικές αποκλίσεις (1/2) Διάγραμμα 8. Από το μέσο τρείς τυπικές αποκλίσεις (1/2) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 27

Aπό το μέσο τρείς τυπικές αποκλίσεις (2/2) Σχήμα 7 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή-τρείς τυπικές αποκλίσεις. 28

Λόγοι για χρήση κανονικής κατανομής Η ευκολία στην εφαρμογή της, δεδομένου και της εκτεταμένης βιβλιογραφίας. Οι κατανομές πολλών μεταβλητών στην φύση ακολουθούν την κανονική (τουλάχιστον προσεγγιστικά), βάρος, ύψος, κλπ. Η επαγωγική με βάση το κεντρικό οριακό θεώρημα έχει καταστήσει την κανονική κατανομή ως την πιο σημαντική, καθώς ανεξαρτήτως της κατανομής του γεννήτορα πληθυσμού όταν το δείγμα είναι μεγάλο δύναται η χρήση της κανονικής για την εξαγωγή των σχετικών συμπερασμάτων. 29

Πίνακες της κανονικής κατανομής (1/2) Επειδή η κανονική καμπύλη εξαρτάται από τις δύο παραμέτρους μ και σ, υπάρχει ένας μεγάλος αριθμός διαφορετικών κανονικών καμπύλων. Όλοι οι τυποποιημένοι πίνακες της κανονικής κατανομής αφορούν την κατανομή με μ = 0 και σ = 1. Εάν μία μεταβλητή Χ κατανέμεται κανονικά δηλ. Χ~Ν (μ, σ2), τότε για να χρησιμοποιήσουμε τους πίνακες της τυπικής κανονικής κατανομής, Ζ~Ν (0, 1). 30

Πίνακες της κανονικής κατανομής (2/2) Πρέπει να αλλάξουμε την κλίμακα της Χ ώστε ο μέσος να ισούται με 0 και η διακύμανση 1. Η νέα μεταβλητή δίνεται από την σχέση: Z = (X μ)/σ. 31

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (1/15) Διάγραμμα 9. Πίνακας αθροιστικής κατανομής (1/15)(Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 32

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (2/15) Σχήμα 8 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή και διαστήματα ± σ, ± 2σ, ± 3σ. O πίνακας δίνει, για οποιαδήποτε τιμή της Ζ, το εμβαδόν κάτω από την καμπύλη μέχρι την τιμή Ζ. Tο εμβαδόν κάτω από την καμπύλη αντιπροσωπεύει την συνολική ή αθροιστική συχνότητα όλων των τάξεων μέχρι την τιμή Ζ. 33

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (3/15) Διάγραμμα 10. Πίνακας αθροιστικής κατανομής (3/15)(Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 34

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (4/15) Σχήμα 8 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή και διαστήματα ± σ, ± 2σ, ± 3σ. Η αθροιστική συχνότητα διαιρούμενη με το συνολικό δειγματικό μέγεθος παρέχει μια αθροιστική σχετική συχνότητα. Όσο αυξάνει το μέγεθος του δείγματος, οριακά. Η αθροιστική σχετική συχνότητα καθίσταται η πιθανότητα με την οποία μία τυχαία επιλογή θα παίρνει τιμή μέχρι την τιμή Ζ. 35

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (5/15) Διάγραμμα 11. Πίνακας αθροιστικής κατανομής (5/15)(Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 36

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (6/15) Σχήμα 8 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή και διαστήματα ± σ, ± 2σ, ± 3σ. Για την τιμή Ζ = 0, το εμβαδόν είναι 0,5. Για την τιμή Ζ = 3,9, ή οποιαδήποτε μεγαλύτερη τιμή, το εμβαδόν είναι 1. 37

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (7/15) Διάγραμμα 12. Πίνακας αθροιστικής κατανομής (7/15)(Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 38

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (8/15) Σχήμα 8 (Προηγούμενη Διαφάνεια). Κανονική κατανομή και διαστήματα ± σ, ± 2σ, ± 3σ. Ζ~Ν (0, 1), δηλαδή μ = 0 και σ2 = 1. Σύμφωνα με τον κανόνα: (μ-σ, μ+σ)=(0-1,0+1)=(-1,1). (μ-2σ, μ+2σ)=(0-2,0+2)=(-2,2). (μ-3σ, μ+3σ)=(0-3,0+3)=(-3,3). 39

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (9/15) Διάγραμμα 13. Πίνακας αθροιστικής κατανομής (9/15) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 40

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (10/15) Πίνακας 1(α) (Προηγούμενη Διαφάνεια). Πίνακας αθροιστικής κατανομής. H πιθανότητα με την οποία μία τιμή της Ζ βρίσκεται μεταξύ 3,9 και +3,9 είναι 1,00, διότι η καμπύλη ξεκινά κατ ουσία από το -3,9 και τελειώνει στο 3,9. Περιλαμβάνει όλο το δειγματικό χώρο. Για την τιμή Ζ = 1,22, το εμβαδόν είναι 0,8888 δηλαδή P(Z 1,22) = 0,8888. Εάν όμως το ζητούμενο είναι P(Z > 1,22), τότε: P(Z > 1,22) = 1 P(Z 1,22) = 1 0,8888. 41

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (11/15) Διάγραμμα 14. Πίνακας αθροιστικής κατανομής (11/15) (Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 42

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (12/15) Πίνακας 1(α) (Προηγούμενη Διαφάνεια). Εάν το ζητούμενο είναι P(Z > 1,22), τότε : P(Z > 1,22) = 1 P(Z 1,22) = 1 (1 P(Z 1,22)) = P(Z 1,22) = 0,8888. Εάν το ζητούμενο είναι P( 1,22 Ζ 1,22), τότε μπορούμε : P(Z 1,22) P(Z 1,22) =. = 0,8888 (1 P(Z 1,21)) = 0,8888 1 + 0,8888. 43

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (13/15) Διάγραμμα 15. Πίνακας αθροιστικής κατανομής (13/15)(Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 44

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (14/15) Πίνακας 1(β) (Προηγούμενη Διαφάνεια). Πίνακας αθροιστικής κατανομής. Το ύψος των ανθρώπων ακολουθεί την κατανομή Χ~Ν(170, 36). Ποια είναι η πιθανότητα ένας άνθρωπος να είναι πάνω από 178. 45

Πίνακας αθροιστικής κατανομής (15/15) Πίνακας 1(β) (Προηγούμενη Διαφάνεια) (συνέχεια). Λύση: Θα υπολογίσουμε την πιθανότητα P(X > 178). Τυποποιούμε τη σχέση και έχουμε: P(z > 178 170 ) = P(z > 8 ) = P z > 1,33. 6 6 P z 1,33 = 1 P z < 1,33 = 1 0,9082 = 0,0918. 46

Παράδειγμα 1 (1/4) Σε έναν αυτοκινητόδρομο το όριο ταχύτητας είναι 120 km/h και κάμερες καταγράφουν την ταχύτητα των διερχομένων οχημάτων. Εάν οι ταχύτητες των οχημάτων που καταγράφει μία κάμερα κατανέμονται με Χ~Ν(108, 100), να βρεθεί η πιθανότητα το επόμενο αυτοκίνητο να παραβιάσει το όριο ταχύτητας. Λύση.: Θα υπολογίσουμε την πιθανότητα P(X > 120). 47

Παράδειγμα 1 (2/4) Διάγραμμα 16. Παράδειγμα 1 (2/4)(Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960-93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 48

Παράδειγμα 1 (3/4) Πίνακας 1(γ) (Προηγούμενη Διαφάνεια). Πίνακας αθροιστικής κατανομής. Τυποποιούμε τη σχέση και έχουμε: P(z > 120 108 10 P z > 1,2 = 0,8849. ) = P(z > 12 ) = P z > 1,2. P z 1,2 = 1 0,8849 = 0,1151 ή 11,51%. 10 49

Παράδειγμα 1 (4/4) Έστω Χ~Ν(12, 9), να βρεθεί η πιθανότητα P(10 < X < 15). Λύση: P(10 < X < 15) = P( 10 μ σ < Χ μ σ < 15 μ σ ). P 10 μ σ F 0,67. < Χ μ σ < 15 μ σ = P 0,67 < Z < 1 = F 1 P Z < 1 P Z < 0,67 = P Z < 1 [1 50

Παράδειγμα 2 (1/3) Σε έναν αυτοκινητόδρομο το όριο ταχύτητας είναι 120 km/h και κάμερες καταγράφουν την ταχύτητα των διερχομένων οχημάτων. Εάν οι ταχύτητες των οχημάτων που καταγράφει μία κάμερα κατανέμονται με Χ~Ν(108, 100), να βρεθεί η πιθανότητα το επόμενο αυτοκίνητο να κινείται με ταχύτητα ανάμεσα σε 103 και 120 km/h. Λύση: Θα υπολογίσουμε την πιθανότητα: P(103 < X < 120). 51

Παράδειγμα 2 (2/3) Διάγραμμα 17. Παράδειγμα 2 (2/3)(Πηγή: Συγγραφείς: Νίκος Σαριαννίδης, Γιώργος Κοντέος. Έκδοση: 1η/2012.ISBN: 978-960- 93-3977-3 Διαθέτης (Εκδότης): ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΚΟΝΤΕΟΣ). 52

Παράδειγμα 2 (3/3) Πίνακας 1(δ) (Προηγούμενη Διαφάνεια). Πίνακας αθροιστικής κατανομής. Τυποποιούμε τη σχέση και έχουμε: P 103 X 120 =. = P 103 108 10 < z < 120 108 10 = P( 0,5 z 1,2) = P z 1,2 P z 0,5 =. = P z 1,2 1 P z 0,5 = 0,8849 (1 0,6915) = 0,5764. =. 53

Τέλος Ενότητας