CURSUL I PROBABILITATI DISTRIBUTII VARIABILE ALEATOARE. Curs 1 1

Σχετικά έγγραφα
CURS IV ANOVA. Curs 4 1

Lucian Maticiuc. Facultatea de Hidrotehnică, Geodezie şi Ingineria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC SEMINAR 9.

Laborator Transportul şi distribuţia energiei electrice - B. Neagu

Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

ELEMENTE DE CALCUL INTEGRAL

Teorema Rezidurilor şi Bucuria Integralelor Reale

LEGI CLASICE DE PROBABILITATE

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :

Cursul 10 T. rezultă V(x) < 0.

Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic

Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale.

Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,,

CAPITOLUL 2 SERII FOURIER. discontinuitate de prima speţă al funcţiei f dacă limitele laterale f ( x 0 există şi sunt finite.

ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR

Sondajul statistic- II

SERII RADIOACTIVE. CINETICA DEZINTEGRĂRILOR Serie radioactivă- ansamblu de elemente radioactive care derivă unele din altele prin dezintegrări α şi β

Eşantionarea semnalelor

Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. =

2. Metoda celor mai mici pătrate

Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată:

9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL

Elemente de teoria probabilitatilor

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

Curs 3. Spaţii vectoriale

Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori)

FLUCTUAŢII STATISTICE

CURS 10. Regresia liniară - aproximarea unei functii tabelate cu o functie analitica de gradul 1, prin metoda celor mai mici patrate

lim lim lim lim (criteriul cu şiruri); lim lim = lim ; Limite de funcńii NotaŃii: f :D R, D R, α - punct de acumulare a lui D;

3. ERORI DE MÃSURARE

def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a

Parts Manual. Trio Mobile Surgery Platform. Model 1033

CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât

Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α

CÂMPUL ELECTROSTATIC

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Modele matematice pentru îmbunătăţirea calităţii sistemelor electrice

Α Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.913

r r t r r t t r t P s r t r P s r s r r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t

( 0) q =, p =, i = 1, 2,..., sn (1.2) i p i q. H q. H p. + = i i

CAPITOLUL IV SERII FOURIER

TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE

Sunt variabile aleatoare care iau o infinitate numărabilă de valori. Diagrama unei variabile aleatoare discrete are forma... f. ,... pn.

Το άτομο του Υδρογόνου

Aparate Electronice de Măsurare şi Control PRELEGEREA 10. Schema electrică a amplificatorului logaritmic de raport este prezentată în fig. 6.4.

m r = F m r = F ( r) m r = F ( v) F = F (x) m dv dt = F (x) vdv = F (x)dx d dt = dx dv dt dx = v dv dx

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.

Statistica descriptivă (continuare) Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice

Analiza bivariata a datelor

HONDA. Έτος κατασκευής

Statistica matematica

d dx x 2 = 2x d dx x 3 = 3x 2 d dx x n = nx n 1

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic

APLICAŢII zona tematică 5 -TST-ID-

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 3. Biostatistica: trecere in revista a metodelor statistice clasice

CURS 10 ANALIZA PERFORMANŢELOR PE BAZA CONTULUI DE PROFIT ŞI PIERDERE

CAPITOLUL I. PRELIMINARII Elemente de teoria mulţimilor

M p f(p, q) = (p + q) O(1)

Integrala nedefinită (primitive)

ΠΕΡΙΟΔΙΚΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ

Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού.

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Jeux d inondation dans les graphes

CALCULUL NUMERIC AL CÂMPULUI ELECTROMAGNETIC

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

MATRICELE DE MASĂ ALE ELEMENTELOR FINITE UZUALE ŞI CONSIDERAłII PRIVIND INTRODUCEREA AMORTIZĂRII

Prelucrarea numerică a semnalelor, Capitolul 2 2. SINTEZA FILTRELOR NUMERICE

2. Sisteme de ecuaţii neliniare

Κεφάλαιο 1 Πραγματικοί Αριθμοί 1.1 Σύνολα

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

ΓΗ ΚΑΙ ΣΥΜΠΑΝ. Εικόνα 1. Φωτογραφία του γαλαξία μας (από αρχείο της NASA)

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA

ECUATII NELINIARE PE R n. (2) sistemul (1) poate fi scris si sub forma ecuatiei vectoriale: ) D

Points de torsion des courbes elliptiques et équations diophantiennes

P t s st t t t t2 t s st t t rt t t tt s t t ä ör tt r t r 2ö r t ts t t t t t t st t t t s r s s s t är ä t t t 2ö r t ts rt t t 2 r äärä t r s Pr r

Statistica descriptivă. Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

2. Α ν ά λ υ σ η Π ε ρ ι ο χ ή ς. 3. Α π α ι τ ή σ ε ι ς Ε ρ γ ο δ ό τ η. 4. Τ υ π ο λ ο γ ί α κ τ ι ρ ί ω ν. 5. Π ρ ό τ α σ η. 6.

!"! #!"!!$ #$! %!"&' & (%!' #!% #" *! *$' *.!! )#/'.0! )#/.*!$,)# * % $ %!!#!!%#'!)$! #,# #!%# ##& )$&# 11!!#2!

REZUMAT CURS 3. i=1. Teorema 2.2. Daca f este (R)-integrabila pe [a, b] atunci f este marginita

ΝΟΜΟΣ ΤΗΣ ΠΕΡΙΟ ΙΚΟΤΗΤΑΣ : Οι ιδιότητες των χηµικών στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού.

#%" )*& ##+," $ -,!./" %#/%0! %,!

Εμπορική αλληλογραφία Ηλεκτρονική Αλληλογραφία

2.CARACTERIZAREA GENERALĂ A RADIOACTIVITǍŢII

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΙΠΛΩΜΑ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΜΕ. Ι..Ε.

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

met la disposition du public, via de la documentation technique dont les rιfιrences, marques et logos, sont

Probabilități și Statistică 1.1. Metoda Monte-Carlo

Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté

Ι ΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΑΤΟΜΩΝ. Παππάς Χρήστος Επίκουρος Καθηγητής

ΤΥΠΟΛΟΓΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

În spectrul de rotaţie al moleculei HCl s-au identificat linii spectrale consecutive cu următoarele lungimi de undă: λ

rs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â

LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA

Probabilităţi şi statistică. Nicoleta Breaz - coordonator Lucia Căbulea Ariana Pitea Gheorghe Zbăganu Rodica Tudorache

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Transcript:

CURSUL I ROBABILITATI DISTRIBUTII VARIABILE ALEATOARE Curs

ELEMENTE DE TEORIA ROBABILITĂŢILOR CÂMURI DE ROBABILITATE Tora matmatcă a probabltăţlor porşt d la faptul că fcăru rzultat posbl al uu xprmt alator, rzultat p car îl vom dum vmt, s asocază o valoar umrcă, umtă probabltata vmtulu rspctv. Acastă valoar st o caractrstcă obctvă a vmtulu î codţl xprmtulu dat. Să fctuăm, d xmplu, u xprmt d m or. Dacă î cl m xprţ u vmt A s-a produs d or, atuc 0 m, d ud rzultă ptru frcvţa rlatvă: 0 m, adcă frcvţa rlatvă a uu vmt st îtotdaua u umăr cuprs îtr 0 ş. Ţâd cot că frcvţa rlatvă osclază î jurul probabltăţ vmtulu cosdrat ş că probabltat st aca caractrstcă a vmtulu car dcă î c proporţ s produc vmtul î cazul rptăr xprmtulu d u umăr foart mar d or, rzultă că ş probaltata st tot u umăr îtr 0 ş. D dfţa probabltăţ ca gralzar a cocptulu d frcvţă rlatvă, rzultă că probabltata uu vmt mposbl st 0, ar probabltata uu vmt sgur st. Evmtl pot f smpl, î ssul că u s pot dscompu ma dpart, sau compus d alt vmt c s ptrc smulta. Î acst cotxt putm cosdra două opraţ îtr vmt. Scrm A B ş îţlgm pr acasta u vmt car costă î producra vmtlor A ş B, smulta. Scrm A B ptru cazul câd s produc cl puţ uul d cl două vmt. Fd dat două rzultat A ş B al uu xprmt fctuat d or, să prsupum că A s-a obţut d or ş B d or. Evmtul A B, dc obţra uu vmt d cl două rzultat, s-a obţut ca atar, d sugrază o rgulă d tpul robabltat (A B) robabltat (A) + robabltat (B) + + or, ca c Î cl c urmază vom troduc o prztar axomatcă a cocptulu d probabltat, după Kolmogorov. Curs

Corp borla Dfţ: F E o mulţm ş K o faml vdă d părţ al lu E, K (E) cu proprtăţl:. A K CA K. A K Υ A K N 3. E K Dc, st îchsă la opraţl d complmtar ş ruu. S spu, î acst caz, că famla K, împruă cu opraţl mţoat, formază u corp bolra. Dumra d borla v d la matmatcaul Eml Borl, uul dtr fodator tor probabltăţlor. Coscţă: U corp borla st o faml îchsă faţă d opraţua d trscţ, dfrt d umărul lmtlor sal p car l trsctăm: A K Ι K N A Dmostraţa s fac mdat folosd faptul că A C A ropozţ: Fd dată o faml d corpur borl I I U ş proprtăţl ş. K, trscţa lor st tot u corp borla. Dmostrata s fac mdat, folosd proprtăţl corpulu borla ş al opraţlor d trscţ, ruu ş complmtar. Dfţ: F H o faml oarcar d părţ al u mulţm E. H poat f compltată la u corp borla, umt corpul grat d Η, dacă s adaugă E ş toat mulţml c s formază pr ruu, trscţ ş complmtar pord d la lmtl H Η. Dacă luăm p draptă, mulţma trvallor dschs d forma (-,a), a R, corpul borla grat s umşt smplu borlaul p drapta ş costtu baza tor probabltăţlor, aşa cum va f a abordată î przta lucrar. Doarc orc trval îchs s poat obţ pr opraţl mţoat d trval dschs ş vrs, Curs 3

orc trval dschs poat f grat pord d la trval îchs, borlaul p drapta st î aclaş tmp grat d mulţma trvallor îchs. Dfţ: Îtr-advăr, s poat scr: [ a, b] Ι a, b + ş Υ a, b a +, b O faml I. I st cl mult umărablă;., j A Aj φ 3. A E A s umşt dsfacr a lu E dacă: Spaţ măsurabl Dfţ O mulţm E împruă cu u corp borla K formază u spaţu măsurabl (E,K). Elmtl lu K s umsc mulţm măsurabl. Dfţ Fd dat (E,K) s (F,L) spaţ măsurabl, o fucţ f: (E,K) (F,L) s umşt fucţ măsurablă dacă îdplşt codţa: A, A L f - (A) K sau, altfl spus: f - (L) K roprtăţ a) Dacă f ş g sut măsurabl, atuc f οg, f +g ş f*g sut măsurabl. b) Dacă f st cotuă, atuc f st borla măsurablă. Obsrvaţ S poat fac u parallsm îtr spaţl topologc ş spaţl măsurabl, îtr fucţl cotu ş fucţl măsurabl. Astfl, o fucţ st cotuă dacă prmaga orcăr mulţm dschs st o mulţm dschsă ar măsurablă st atuc câd prmaga orcăr mulţm măsurabl st măsurablă. Dasma, dacă f ş g sut două fucţ cotu, atuc f + g ş f*g sut cotu. Curs 4

Dfţ S umşt măsură orc fucţ poztvă dftă p corpul mulţmlor măsurabl, µ : K R +, adtvă p orc faml I dsjuct:, m, A Φ Am A µ ( A) Coscţ a) µ ( Φ) 0 Îtr-advăr, dacă luăm µ Υ A A, Φ A umărablă d mulţm măsurabl b) F u şr d mulţm A A... ş f A ΥA Dmostraţ: F B A + \ A. Mulţml A µ ( Φ) µ ( Φ Φ) µ ( Φ) µ ( Φ) 0 B sut dsjuct ş, atuc µ ( A ) µ ( A) µ A Υ A B Υ B Υ... Υ B. D adtvtata lu µ rzultă µ B µ ( B) s ( B) µ ( A) ( A) Υ Υ s s µ µ ş µ ( A) < µ ( A) < µ ( A) A ΥA Altfl, {, +,... } Exmpl A, Ι Φ a) F µ dftă după cum urmază: ( A) µ A dar ( A) µ dacă A st ftă ş µ ( A) umărul lmtlor d A, dacă A st ftă. Acastă măsură s umşt î mod atural măsura d umărar. b) F u puct xtror x 0 E fxat. Dfm: ( A) µ dacă x0 A ş x 0 ( A) µ 0 dacă x0 A x 0 Măsura st utlzată î mcaca cuatcă ş s umşt măsura lu Drac. robabltat Vom df probabltata ca o măsură partculară. Dfţ: Fd dat u spaţu măsurăbl ( E, K ). O fucţ : [ 0,] a) măsură ş K cu proprtăţl: Curs 5

b) ( E ) s umşt probabltat. roprtăţ: Dc, probabltata ar f o măsură ormată. baza proprtăţlor măsur ş a faptulu că ( E ), s pot dmostra cu uşurţă următoarl proprtăţ:. A B ( A/ B) ( A) ( B). ( ), A A + ( Υ A) lm ( A) 3. ( ), A A + ( Ι A) lm ( A) 4. ( A Υ B) ( A) + ( B) ( A Ι B) 5. ( Υ A) ( A) 6. ( Φ) 0 7. ( CA) ( A), umtă subadtvtat umărablă Î cotxtul tor probabltăţlor, mulţml măsurabl dv vmt, spaţul măsurabl dv câmp d vmt, ar E dv vmtul total. Dfţ: probabltat. Dfţ: U câmp d vmt ( E, K ) îzstrat cu probabltata, s umşt câmp d U vmt car u ma poat f clus î alt vmt A K, B K, A B sau A Ι B Φ s umşt vmt lmtar sau atom. Obsrvaţ rztara axomlor tor probabltăţlor î cotxul ma larg al tor măsur, dcolo d formalsmul smplu ş rgoar, ofră ş avatajul uor trprtăr fomologc ş pctural ptru ul formul. Astfl, dacă probabltata st o măsură, la fl ca ara ptru fgurl pla, formula: s poat ct ca: ( A Υ B) ( A) + ( B) ( A Ι B) Curs 6

ara ( A Υ B) ara ( A ) + ara ( B ) - ara ( A Ι B) ca c par ca vdt. Fg.. A A B B Dfţa clască lmtară a probabltăţ drvă î mod atural d oţua d frcvţă, dspr car am vorbt ma sus. Dacă u vmt A s poat ralza î m flur dfrt dtr-u umăr total d voluţ posbl ( j ) j, Exmplu a) ( j ) ş m b) ( A), gal probabl, atuc : Exmplul clasc d câmp d probabltat ft îl costtu vmtl c pot apăra atuc câd, dtr-o ură î car s află bl alb ş gr s xtrag bl. Dacă proporţa bllor alb î ură st p, ş dc a clor gr st q - p, probabltata vmtulu A, ca d bl xtras, să f alb, coform dfţ clasc dft ma sus, s calculază mdat ş st: ( A) p q C D xmplu, vmtul ca d tr bl xtras, două să f alb - a - ş ua să f agră - - s poat dscompu î flul următor : ş A (a a ) U (a a) U ( a a) (A) (a a ) + (a a) + ( a a) p q + p q + p q 3 p q robabltat codţoată C3 p q 3- F B u vmt a căr probabltat st dfrtă d 0. robabltata uu vmt A, rprztă proporţa î car aştptăm să s ralzz A î cadrul tuturor vmtlor câmpulu d probabltat la car aparţ A Curs 7

robabltata lu A s ma poat aalza îsă ş î cotxtul î car ştm că s-a produs atror vmtul B. robabltata vmtulu A codţoată d B s otază, î acst caz, cu: (A/B) sau B (A). Dacă s-a costatat xprmtal o frcvţă d aparţ A ş, rspctv B, ptru A ş B, frcvţa rlatvă d aparţ a lu A, câd dja a apărut B, va f: AB B AB B ( AΙ B) ( B) Î acst cotxt apar aturală dfţa probabltăţ vmtulu A, codţoată d B, pr formula: B ( AΙ B) A ( B) U caz spcal îl costtu acla î car probabltata d aparţ a vmtulu A st acaş, dfrt dacă s-a produs sau u vmtul B: (A) B (A) Spum, î acst caz, că vmtl A ş B sut vmt dpdt. Obsrvăm că, rscrd formula atroară B ( A Ι B) A ( B) ( A Ι B) B ( A) * ( B) ( A) * ( B) s poat lua ca dfţ că două vmt sut dpdt atuc câd: ( A Ι B) ( A) ( B) * Formula probabltăţ cauzlor (Bays) F A, A,, A o dsfacr a lu E p car, î cotxtul tor probabltăţlor, o umm sstm complt d vmt. Ea rprztă î aclaş tmp o dsfacr ptru E cât ş ptru orc vmt E Υ Aj Υ ( A Ι ) Dat fd că vmtl E. Să prsupum că, ( A) 0 A Ι sut dsjuct, avm ( ) ( A Ι ).. Î acst codţ avm următoara tormă: Curs 8

Torma probabltăţ cauzlor robabltata producr orcăru vmt, st gală cu suma probabltăţlor d producr a lu, codţoat d vmtl complt al sstmulu ( A ), Dmostraţ: D dfţ avm (A j ( Ι Aj) ) ( ) dc, (A j ( Ι Aj) ) ( A Ι ) ( Aj) Aj( ) Aj A A ( A ) j Ι Aj ( Aj) ( A) A Ι ( A) ( Aj) Aj( ) ( A) AI( ) ş (A j ) poat f trprtat ca fd probabltata ca să abă cauza A j. Î acst caz, formula calculază probabltata lu î fucţ d probabltăţl cauzlor car ar f putut dtrma vmtul. robabltăţl (A ) s umsc aprorc, ptru că l s cuosc îat d vmt. robabltăţl (A j ) sut probabltăţl acloraş cauz, dar după c s-a îtâmplat vmtul, ş s umsc d acst motv, probabltăţ apostrorc. Exmplu, câd u pact toxcat st adus la urgţă l prztă aumt smptom ş mdcul, folosd xprţa sa, rzultatl dtrmărlor î sâg ş u sstm computrzat laborază o lstă cu probabltăţl ca toxcaţa să s f făcut cu o aumtă substaţă. Î fzca statstcă paramtr trmodamc sau cuatc a uu sstm rzultă d îsumara uu umăr foart mar d vmt. robabltata d trcr d la o star ţală la o star fală st dată d suma probabltăţlor d trcr p aumt că A podrat fcar cu probabltata, sau altfl spus podra lor, p(a ). Doarc umărul călor poat f d putra cotuulu, î locul sumlor apar tgral. Sau, dacă s-ar produc o crmă, apostror, pum problma rarhzăr suspculor prvd potţal crmal. roblma u st d loc tortcă dacă sutm d xmplu o soctat d asgurăr sau dacă tstul st u tst d malgtat. Curs 9

Bayr a fost u pscop car s-a procupat d cauzl vmtlor d luma acasta ş lgătura lor cu cauza fală Dumzu. Formula probabltăţ cauzlor arată cum s trasformă probabltăţl aprorc î probabltăţ apostrorc, după aparţa vmtulu. D xmplu, ştd că u mdcamt s absoarb î, ş s lmă d sâg p ma mult că, cu dfrt probabltăţ dat d cosdrt fzco-chmc ş fzologc, î fucţ d rzultatul uor dtrmăr a coctraţ al acstora î sâgl uu pact, putm pu problma stablr podrlor fctv al acstor că, î scopul dvdualzăr tratamtulu. Obsrvaţ: utm dasma să cosdrăm cazul partcular al dsfacr vmtulu total î două vmt A ş complmtul său CA. Formula lu Bays dv î acst caz: (A) A A( ) ( A) ( ) ( A) + CA( ) ( CA) Aplcaţ: Dacă, d xmplu, (B) st proporţa (probabltata) u bol î populaţ ş cuoscâd proporţa î car u tst dagostc st poztv la bolav B (T) ş la săătoş NB (T) putm calcula probabltata ca u pact la car rzultatul tstulu st poztv să f bolav: + (B) B B( T ) ( B) ( T ) ( B) + NB( T ) ( NB) ud: B (T) st probabltata ca u bolav să f catalogat poztv d cătr tst ş s umşt ssbltata tstulu. NB (T) st probabltata ca u săătos să f catalogat gatv d cătr tst ş s umşt spcfctata tstulu. roblma dv trbl d mportată dacă, d xmplu, st vorba d u tst d dpstar a cacrulu. Curs 0

VARIABILE ALEATOARE Dfţ: a) S umşt varablă alatoar (îtâmplătoar sau statstcă) o fucţ rală f dftă p mulţma K a vmtlor, cu proprtata că, orcar ar f umărul ral a, mulţma x K ptru car f(x) a st u vmt d K. Î trm d tora măsur, o varablă alatoar st o fucţ f : (E, K, ) (R, B), măsurablă. ractc vorbd avm dftă probabltata ca varabla să abă valor ma mc dcât orc umăr dat a. b) O varablă alatoar s umşt varablă alatoar smplă dacă a u umăr ft d valor: f : E R, f (E) ftă ş ( f (x) x ) ( f - (x ) ) p c) Vom lucra, î cl c urmază, ca rgulă, cu varabl alatoar dpdt, adcă varabl c au valor dpdt ua d calaltă: ( f ( x) x ) ( g( y) y ) ( f ( x) x ) g( y) ( y ) j * j, x, y j Obsrvaţ: S poat vrfca uşor că varabll alatoar formază o algbră, adcă suma, ş produsul a două varabl alatoar st tot o varablă alatoar; ma mult compura a două varabl alatoar st tot o varablă alatoar. Trbu î acst cotxt să fm atţ la dpdţa sau odpdţa varabllor alatoar mplcat î opraţ. D xmplu putm ct + ud st o varablă alatoar î două flur. utm, d xmplu, să cosdrăm u xprmt rptat d două or rzultatl fd dpdt 3 4 +, 4 4 î tmp c, dacă cosdrăm că ş u au valor dpdt, atuc 4 + utm rprzta grafc acst probabltăţ. Curs

D xmplu, 4 3 4 apar sub forma p / /4 0 3 x Dar putm rprzta curba cumulatvă a dstrbuţ Dfţ formula: (x<x ) 3/4 / /4 0 3 x Fucţa d rpartţ asocată lu f st fucţa F(x), F:R [ 0,] dftă d F(x) ( f < x ) ( f - (-,x) ) Importaţa acst fucţ costă î faptul că, dacă F(x) st dată s poat dtrma probabltata ca f să a valor îtr-u trval I R, orcar ar f acl trval. Î cazul î car f a u umăr ft d valor, d xmplu {,,3}, câd cuoaştm ( f ),, 3, cuoaştm practc ş ( f ),, 3 Îtr-advăr, ( f ) ( f ). ( f ) ( ( f 3) ( f ) ) ( f 3) * ( f ) ( f 3) * ( ( f ) ) ( f 3 ) ( f ) ( f ) Ca rgulă grală: ( f ) ( f + ) ( f ) Dc am dtrmat o dstrbuţ d probabltat car poat f rprztată sub forma u matrc: 3 ( f ) p p p3 Curs

roprtăţ Fucţa d rpartţ ar următoarl proprtăţ: a) a b F(a) F(b) b) a lm F(a) 0 c) a + lm F(a) d) F st cotuă la stâga. Dacă F st cotuă spum că f st varablă alatoar cotuă. Î acst caz, probabltata ca f să a orc valoar partculară st 0. Exmplu: ξ, ( f(x) ξ ) 0 Dacă pum problma probabltăţ ca tmpratura î camră să f t 0,34756 acasta st vdt zro ş d fapt problma c u ar ss î măsura î car tmpratura st o valoar md î jurul căra avm fluctuaţ cotu. Dacă pum problma ca tmpratura să f îtr-u aumt trval oţua d fucţ d rpartţ capătă u coţut cocrt. Dfţ F F(x) fucţa d rpartţ a u varabl alatoar ξ. Dacă xstă o fucţ ρ(x), tgrablă p trvalul (, + ), cu proprtata că ptru orc x R st vrfcată galtata: ρ(x) F x atuc, ρ(x) s umşt dstata d rpartţ sau dstata d probabltat a varabl alatoar ξ, Î acst caz, probabltata ca varabla alatoar să a valor îtr-u trval (-,a) st dată d formula: ş rspctv: (ξ(x) < a) F(a) a ρ (b ξ(x) < a) F(a)-F(b) ( t)dt b a ρ ( t)dt - ρ ( t)dt ρ ( t)dt b a Curs 3

Dfţ S umşt valoar md (sau spraţă matmatcă) a u valor alatoar f, umărul M(f) x p, atuc câd ξ st o varablă alatoar smplă ş, rspctv M(f) probabltat ρ. + x ρ ( x)dx, atuc câd ξ st o varablă alatoar cotuă, cu dstata d Î ltratură, opratorul d md s ma otază ş cu E, d la xpctato spraţă î glză. Î cazul varabllor smpl s obsrvă că valoara md a varabl f st mda podrată a valorlor sal x, cu podrl p, car rprztă frcvţl d aparţ al valorlor rspctv. roprtăţ al md: Dacă f ş g sut dpdt, atuc avm: a) M(af) am(f) b) M(f+g) M(f) + M(g) c) M(fg) M(f)M(g) Vom schţa o dmostraţ a proprtăţ b): M(f+g) ( F Gl)( x + xl, Ι ) ( F Ι Gl) x + ( F Ι Gl) l l l Dar, p d altă part, folosd proprtăţl trscţlor ş ruulor d mulţm, rspctv dstrbutvtata trscţ faţă d ruu ş a trscţ faţă d ruu, ş faptul că Υ l l smlar, ( F Gl) Dc, l G E avm ( F Gl) Ι (G l ). M(f+g) ( F) x + ( Gl) xl l Ι (F Ι ( l) M(f) + M(g) Υ l xl G ) (F ) ş Noţua d md s gralzază, dfdu-s momtul d ord al u varabl alatoar: M f x p, atuc câd ξ st o varablă alatoar smplă ş rspctv, Curs 4

M (f) + x ρ(x)dx, atuc câd ξ st o varablă alatoar cotuă. S umşt momt ctrat d ord al varabl alatoar f momtul d ordul al abatr sal faţă d md. M c ( f ) ( x µ f ) p c ş rspctv, [ x M ( f )] ρ( x)dx µ +,î cazul u varabl alatoar cotu. Dsprsa d slcţ, sau varata uu şr d rzultat umrc al uu xprmt st mda artmtcă a pătratlor abatrlor acstor valor faţă d mda lor artmtcă. s st: Dacă x, x,, x sut cl valor al sr, dsprsa d slcţ a acstora, s ( ) x După cum vom vda ma dpart la statstcă, o formulă ma utlă ptru dsprsa d slcţ st: xprmt. slcţ. Dfţ s ( ) x Dsprsa d slct st dcatorul prcpal al împrăştr datlor uu Dsprsa u varabl alatoar st cocptul c gralzază dsprsa d Dsprsa varabl alatoar d otază D() sau σ momtul ctrat d ordul do. D() σ M[(-M()) ] ( x M ( )) ρ( x)dx ş rspctv + σ M[(-M()) ] ( x ) p ş st, î partcular, µ, atuc câd varabla alatoar st dscrtă. Rădăca pătrată a dsprs, σ, s umşt abatra md pătratcă a varabl, ar s x abatra stadard. Curs 5

roprtăţ a) tru orc varablă alatoar ş orc costat a ş b D(a+b) a D() b) Dacă, Y sut două varabl alatoar dpdt D(+Y) D() + D(Y) Dmostraţ: tru orc două varabl alatoar ş Y, cu mdl µ ş rspctv µ Y, avm D(+Y)M(+Y- µ - µ Y ) M(- µ ) +M(Y- µ Y ) + M[(- µ ) (Y-µ Y )]D()+D(Y)+ M[(- µ ) (Y-µ Y )] Dar, atuc câd ş Y sut dpdt M(Y) µ µ Y, M[(- µ ) (Y-µ Y )] M(Y- µ Y -Yµ + µ µ Y ) µ µ Y- µ µ Y- µ µ Y+ µ µ Y 0 M[(- µ ) (Y-µ Y )] 0 ş dc D(+Y) D() + D(Y) c) Îtr dsprs, valoara md ş momtul d ordul do xstă rlaţa: D(f) M(f ) (M(f)) Dmostraţ: µ x p D() ( x ) p - x µ p + µ p M(f ) - µ + µ M(f ) (M(f)) Obsrvaţ Dacă umm M(f ) mda pătratulu s (M(f)) pătratul md formula capătă o formular uşor d rţut: Dsprsa st gală cu mda pătratulu, mus pătratul md. Rlaţa s ma poat scr sub forma M µ + σ ş am puta s-o umm torma lu tagora î probabltat. Exmplu Î modlul clasc al ur cu bl p car l-am prztat ma sus, probabltata vmtulu d bl xtras, sut alb ra p C p q. Mda varabl alator car da umărul d bl alb d bl xtras va f, pr dfţ, M() C p q Curs 6

tru a calcula acastă sumă cosdrăm următoara dttat (pt + q) C p t q ((pt + q) ) ( C p t q ) p(pt + q) - C p t, p car o drvăm î raport cu t q ş apo facm t p C Am obţut, dc, M() p Folosd acaş dttat, dar drvâd d două or s arată că: D() pq Cuoaştra md ş dsprs u varabl alatoar dă o dcaţ asupra trvalulu î car s află valorl varabl, cu ca ma mar probabltat. Ma xact, după cum arată torma următoar, cu cât îdpărtăm ma mult d valoara md, cu atât valorl rspctv sut ma puţ probabl ca valor al varabl dat. Igaltata lu Cbâşv Dacă σ st dsprsa varabl alatoar, probabltata ca modulul abatr sal d la valoara md să a valor ma mar dcât u umăr ε > 0 st ma mcă dcât σ. ε σ ε ( x m ε ) Dmostraţ: orm d la dfţa dsprs M ( x m) [ ] ( x m) p p q σ ş împărţm suma î do trm: uul corspuzător valorlor x ptru car x m ε ş uul corspuzător valorlor lu x ptru car x m <ε. σ ( x m) p ( x m) p + ( x m) p x m ε x m ε Dacă gljăm prmul trm al sum ş morăm x m îlocudu-l cu ε î al dola trm, s obţ σ x m ε ( p + p +... p ) ε p ε +, cu p + p +... + p suma probabltăţlor valorlor x ptru car m ε. x Curs 7

Dar + p +... p ( x m ε ) p + ş dc am obţut σ ε ( x m ε ) ca c mplcă următoara rlaţ: ( x m ε ) σ. ε Doarc suma îtr probabltata uu vmt A ş probabltata vmtulu cotrar CA st, avm (CA) -(A) ş galtata s ma poat scr sub forma ( x m ε ) Exmplu: Fε 3σ ε σ 8 3 ε 9 9, atuc galtata Cbâşv dă: ( x m ) 0. 88 Exprmat î cuvt, acastă galtat apart baală, spu d puct d vdr fomologc, orm d mult: robabltata ca orc varablă alatoar să a valor ma îdpărtat d valoara sa md dcât d tr valor stadard, st ma mcă dcât 0,. Vom vda ma dpart că, î cazul î car varabla alatoar ar suplmtar ul proprtăţ d rgulartat, acastă probabltat st char mult ma mcă. Acaş galtat prmt îţlgra lgătur îtr frcvţa ş probabltat, lgătura car xprmă îsăş fudamtara statstc p tora probabltăţlor. Să cosdrăm varabla alatoar car dă umărul d bl alb îtr-o xtracţ d bl d ură. tru acastă varablă avm următoara tormă, car s gralzază î tora probabltăţlor î form car dpăşsc îsă cadrul acst lucrăr. Torma lu Broull: Dacă s otază cu p probabltata ca u vmt A (d xmplu aparţa bl alb) să s ralzz îtr-u xprmt ş f st frcvţa cu car s ralzază vmtul A î xprmt dtc coscutv, şrul (f ) covrg cătr p î probabltat. Altfl spus: Dmostraţ: Frcvţa td î probabltat la probabltata tortcă. Curs 8

lm p ε lm ( p ε ) lm ( M ε ) Dar, aplcâd galtata lu Cbâşv: M σ lm p ε lm ε σ ş dc ε ( ε ) 0 Torma lu Broull afrmă uma că galtata f p ε u ar şasa să f ralzată sau că galtata f p ε ar şas mar să f îdpltă dacă st sufct d mar. Dstrbuţa ormală DISTRIBUŢII DE ROBABILITATE Spum că o varablă alatoar st ormal rpartzată N ( m,σ ), atuc câd dstata sa d probabltat st data d formula: ρ ( x m, σ ) ( xm) σ, σ π O prmă codţ ca ρ ( x) să f dstrbuţ d probabltat st aca că + ρ ( x) dx ( f ( t) + ) tru a vrfca acastă codţ, plcăm d la u rzultat car s-a obţut la cursul d matmatcă folosd tgrala dublă, ş aum : + x dx π Î cazul ostru, dacă facm schmbara d varablă x m u avm σ ( xm) u + + σ ρ( x) dsprsa σ. + dx dx σ π σ π σ du Vom arăta î cotuar că o varablă alatoar ormal rpartzată ar mda m ş Să calculăm ma îtâ mda: Curs 9

( ) σ ( ) σ x m x m + + M [ ] x dx ( x m m ) dx σ π σ π + ( ) xm * u + σ + σ x m dx m u σ du m 0 m m σ π + + + σ σ π Itgrala st ulă doarc fucţa d tgrat st mpară. tru calculul dsprs folosm d dttata: D M M M M M ( ) σ π + x ( xm) u + σ dx σ π ( m + σ u) σ du + m π u + mσ u u + σ u u du u + m π + σ u du π Calculăm sparat tgrala rămasă ş obţm: u du u u du u * du π u u u u + + + + ud am tgrat pr părţ, luâd u ϕ ş u ψ Dc am obţut ( ) ( m π + σ π ) D( ) obţm: D u M ş îlocud î xprsa lu π ( ) ( m π + σ π ) m σ π ord d la proprtăţl opratorlor d md ş dsprs M ( m) M ( ) m ( m) D( ) D ş a a D D( ) Curs 0

s obţ că, dacă o varablă alatoar st ormal rpartzată N ( m,σ ), varabla alatoar rdusă m σ st rpartzată N ( 0,), dc cu dstrbuţa d probabltat ρ x ( x) x t Fucţa d rpartţ asocată st fucţa Φ( t) dx umtă fucţa lu Laplac ş al căr valor s găssc î tabll d practc toat cărţl d statstcă ş probabltăţ. Dstrbuţ bomală Dstrbuţa bomală apar, aşa cum s-a arătat ma sus, la dscrra vmtlor asocat xtracţlor dtr-o ură cu bl alb ş bl gr. Dstrbuţa varabl alatoar umărul d bl alb d bl xtras s poat rprzta ş sub formă matrcală: bomal sut 0...... 0 0 C p q C p q C p q C 0 p q După cum am arătat mda ş dsprsa u varabl alatoar rpartzat M p s D pq Rpartţa bomală apar îtotdaua atuc câd u xprmt cu uma două răspusur posbl s rptă d or. U caz partcular îl prztă xprmtl car s rptă d u umăr foart mar d or, ar vmtul î a căru aparţ sutm trsaţ ar o probabltat foart mcă, catgorst uzual ca vmt rar. La lmtă, câd, p 0, dar p rămâ costat, p, s obţ dstrbuţa osso. Dstrbuţa OISSON Cosdrăm dc că lm C p q p ş trcm la lmtă după lm ( )... ( )...( + )! *lm + lm! Curs

Curs dar... lm + ş lm lm ş dc, q p C! lm Dc, dstrbuţa osso st dată d matrca!...!...! 0 Calculâd, după dfţ, mda ş dsprsa u varabl alatoar dstrbut osso ş ţâd cot că 0!, 0!,!,! s obţ 0!!! M [ ] + + + + 0 0 0 0!!!!!!! D Exmplu: Numărul vmtlor advrs la u mdcamt dat st rpartzat osso. Cl ma mult st utlzată dstrbuţa osso î fzca statstcă. Aproxmara ormală a dstrbuţ bomal Ca o rgulă grală, dacă p ş q sut ma mar sau gal cu 5, poat f folostă aproxmara ormală. tru dstrbuţl bomal î car p<0,5 aproxmara st buă

ptru valor al lu p ş q ma mc dcât 5. Î acst codţ, aproxmatv ormal dstrbut cu mda 0 ş dvaţa stadard. p pq Acastă trasformar îlsşt d obc calculul probabltăţlor bomal. p pq st Rpartta χ Hlmrt - arso S cosdră obsrvaţ dpdt x, x,, x (varabl alatoar dpdt) ormal dstrbut ( ξ,σ ) N. x ξ Varabll stadard u,, sut d asma dpdt, ar σ suma pătratlor lor va ava o dstrbut c poat f dtrmată. S dfşt u. Dstrbuţa varabl rzultat s otază χ () ş st dfrtă ptru fcar valoar a lu, ar paramtru s dfşt ca umărul d gradlor d lbrtat. Vom dtrma î cotuar paramtr (mda ş dsprsa) u varabl dstrbut χ. tru a afla mda dstrbut χ st csară aflara lu [ ] M, M [ u ] M u M [ u ] u Doarc [ ] 0 [ ] D[ u ] Ca urmar M[χ ()] M [ u ] M [ u ] * Dsprsa va f: D[χ ()] M. 4 4 D [ u ] D[ u ] D[ u ] [ M ( u ) ( M ( u ) ] M ( u ) 4 tru a obţ [ ] u M s folosşt rgula tgrăr pr părţ: ( x) g ( x) dx f ( x) g( x) f ( x) g( x)dx f Î acst caz s va dtfcă: f g 3 ( x) u f ( x) u 3u ( x) g ( x) u u u [ ], dc s va obţ: Curs 3

u u u + + 4 4 4 + 3 + 3 M u u ρ ( u) du u du u u du u π π π u u + + 3u du 3 u du 3M u 3 π π Atuc, D 4 [ u ] M [ u ] M [ u ] 3 ş substtud î rlaţa d ma sus s va obţ Dc varabla D[χ ()] D[ u ] x + x + x +... x st rpartzată χ (), cu grad d lbrtat, avâd mda E(χ ), rspctv dsprsa D(χ ). S poat arăta că dstata d probabltat st dată d fucţa χ χ f(χ ) Γ ud Γ st fucţa Eulr d spţa I-a studată la cursul d matmatcă şă t α aum : ( α ) Γ t dt. Rpartta 0 + χ s folosşt foart mult î statstca matmatcă î vrfcara potzlor asupra galtăţ dsprslor., Rpatţa STUDENT Aalog cu dstrbuţa χ, rpartţa t a fost propusă d Studt (psudomul lu W.S.Gosst, chmst statstca glz), ptru statstca slcţlor mc ş xprmă dvaţl mdlor d slcţ x, faţă d mda îtrg populaţ µ, măsurat î (abatra stadard a mdlor d slcţ). Dacă sut dat două varabl alatoar Z N( 0,) s V χ spu că varabla t t dpdt, s Z V st rpartzată Studt cu grad d lbrtat. s Curs 4

ptru Mărma t u dpd dcât d umărul gradlor d lbrtat. Dstrbuţa d probabltat a u varabl alatoar rpartzat Studt td, la dstrbuţa ormală ρ ( t) π Dstata d probabltat st dată d fucţa: f ( x) + Γ x * * π + Γ + t ud x R ş N. Rpartţa F (Bhrs - Fshr Sdcor) sau dstrbuţa raportulu a două dsprs S cosdră frcvt î statstcă raportul a două dsprs car stmază acaş dsprs grală a u colctvtăţ. Dtr-o colctvtat grală s xtrag două slcţ U χ ( ), V χ ( ) F U V F (, ). Raportul lor st o varablă alatoar rpartzată F Examâd acst raport s obsrvă că l u coţ dsprsa colctvtăţ gral σ, d ud rzultă că dstrbuţa acstu raport u dpd dcât d umărul gradlor d lbrtat s al clor două dsprs. Dstata d probabltat st dată d fucţa: + + Γ * * * * f x x + x Γ * Γ, câd x 0. Adr Ncolavc Kolmogorov (903-987), fost profsor la Uvrstata d Moscova, a avut cotrbuţ dosbt î aalza matmatcă, aalza fucţoală ş tora probabltăţlor. Carta sa Grudbgrff dr Wahrschlchttsrchug, Brl, 933, a îsmat o rvoluţ î tora probabltăţlor, arătâd că, formal, acastă tor s poat trata ca u caz partcular d tor a tgral (sau tora măsur ). Curs 5