Valószínűségszámítás III.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Események formális leírása, műveletek
Advertisements

4. Két összetartozó minta összehasonlítása
I. előadás.
Valószínűségszámítás
2006. február 17. Valószínűségszámítás és statisztika II. Telefonos feladat Egy kalapban van két korong, az egyiknek mindkét oldala piros, a másiknak.
Kvantitatív módszerek
Függvények Egyenlőre csak valós-valós függvényekkel foglalkozunk.
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
MI 2003/9 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Valószínűségszámítás
Statisztika feladatok Informatikai Tudományok Doktori Iskola.
Mérési pontosság (hőmérő)
Közúti és Vasúti járművek tanszék. Célja:az adott járműpark üzemképes állapotának biztosítása. A karbantartás folyamatait gyakran az üzemeltetést is kiszolgáló.
Év eleji információk Előadó: Hosszú Ferenc II. em Konzultáció: Szerda 9:50 – 10:35 II. em
III. előadás.
Valószínűségszámítás
Differenciál számítás
Eseményalgebra, kombinatorika
A számfogalom bővítése
Nem-paraméteres eljárások, több csoport összehasonlítása
Valószínűségszámítás
1 TARTALOM: 0. Kombinatorika elemei (segédeszközök) 1. Eseményalgebra 2. A valószínűség: a) axiómák és következményeik b) klasszikus (=kombinatorikus)
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
Véletlenszám generátorok
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Hőigények meghatározása Hőközpontok kialakítása
Távhőrendszerek hőforrásai Hőigények meghatározása Hőszállítás Épületenergetika B.Sc. 6. félév 2009 február 23.
Készítette: Horváth Zoltán (2012)
Kvantitatív módszerek 5. Valószínűségi változó Elméleti eloszlások Dr. Kövesi János.
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Valószínűségszámítás
Gazdaságstatisztika 11. előadás.
Gazdaságstatisztika 10. előadás.
Gazdaságstatisztika 12. előadás.
Gazdaságstatisztika 14. előadás.
Gazdaságstatisztika 13. előadás.
Gazdaságstatisztika 16. előadás Hipotézisvizsgálatok Alapfogalamak
Alapsokaság (populáció)
Alapfogalmak.
avagy Négy halálos lórugás egy év alatt! Mit tesz a kormány?
Folytonos eloszlások.
Binomiális eloszlás.
Dr Gunther Tibor PhD II/2.
Valószínűségszámítás
I. előadás.
BINOM.ELOSZLAS Statisztika a számítógépen és a médiában Koncz Levente április 14.
Számtani és mértani közép
Valószínűségszámítás
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Egyenes vonalú mozgások
A HATÁROZOTT INTEGRÁL FOGALMA
Valószínűségszámítás II.
Többdimenziós valószínűségi eloszlások
előadások, konzultációk
Közúti és Vasúti Járművek Tanszék. A ciklusidők meghatározása az elhasználódás folyamata alapján Az elhasználódás folyamata alapján kialakított ciklusrendhez.
PPKE ITK 2008/09 tanév 8. félév (tavaszi) Távközlő rendszerek forgalmi elemzése Tájékoztatás 4.
Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
Valószínűségszámítás és statisztika előadások
Kockázat és megbízhatóság
II. konzultáció Analízis Sorozatok Egyváltozós valós függvények I.
Kockázat és megbízhatóság
II. előadás.
Kvantitatív módszerek MBA és Számvitel mesterszak
I. Előadás bgk. uni-obuda
Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény
Valószínűségi törvények
Gazdaságinformatikus MSc
Valószínűségszámítás
Előadás másolata:

Valószínűségszámítás III. Nevezetes eloszlások

A tapasztalati adatok összevetéséből számos jelenségről kiderült, hogy valószínűség szempontjából hasonlóan viselkednek, ugyanazt az eloszlást követik. A következőkben azt vizsgáljuk, hogy melyek a leggyakrabban előforduló valószínűségi változók, s azoknak milyen jellegzetes tulajdonságaik vannak.

Diszkrét valószínűségeloszlások Binomiális eloszlás Olyan eseményeket vizsgálunk, melyeknél csak az a lényeg, hogy egy adott esemény bekövetkezik-e vagy sem. A kísérletnek tehát pontosan két kimenetele van. Definíció: Legyen diszkrét valószínűségi változó, amelynek értékei a természetes számok, azaz Ha annak a valószínűsége, hogy éppen a értéket veszi fel akkor a valószínűségi változó -edrendű p paraméterű binomiális eloszlás.

Megjegyzés A binomiális eloszlás tagjai kezdetben a k-val együtt növekednek, majd a maximum elérése után csökkennek. Ha egész, akkor az ehhez tartozó valószínűség a legnagyobb, ha nem, akkor a hozzá legközelebb eső egészé. Tétel: Az n-edrendű p paraméterű binomiális eloszlású valószínűségi változó Várható értéke: Szórásnégyzete: Szórása:

Feladatok 1. Egy szabályos pénzérmét dobjunk fel hatszor és figyeljük meg a fejdobások számát. Állítsa elő a valószínűségi változó eloszlását, eloszlásfüggvényét, rajzolja fel a megfelelő grafikonokat! Megoldás:

2. Mennyi a valószínűsége annak, hogy egy házaspár 6 születendő gyermeke közül a. 3 fiú lesz b. a fiúk száma kevesebb lesz a lányok számánál. A fiúk születésének valószínűsége: Megoldás:

Poisson eloszlás A kérdés a következő: Mi a valószínűsége annak, hogy egy sajtóhibákat tartalmazó könyv véletlenül kinyitott oldalán van sajtóhiba? Definíció: Legyen pozitív állandó és egy diszkrét valószínűségi változó, melynek értékei 0;1;2;… Ha a a k értéket valószínűséggel veszi fel, akkor a eloszlását paraméterű Poisson eloszlásnak nevezzük.

Tétel: Tétel: A Poisson eloszlású valószínűségi változó Várható értéke: Szórásnégyzete: Szórása: Megjegyzés: A Poisson eloszlás a binomiális eloszlásból is származtatható, annak n szerinti határértékeként, ha feltesszük hogy

Feladat: Tegyük fel, hogy egy 500 oldalas könyvben véletlen eloszlásban 300 hiba van. Számítsa ki annak a valószínűségét, hogy egy adott oldalon a. pontosan 2 sajtóhiba van, b. legalább 2 sajtóhiba van. Megoldás:

Megjegyzés Poisson eloszlásra vonatkozó gyakorlati feladatok: - Telefonközpontban egy adott időintervallumban jelentkező hívások átlagos száma. - Adott tartományba hulló esőcseppek száma…

Hipergeometrikus eloszlás (ismétlés nélküli mintavétel) Definíció: Azt a valószínűségi változót, amely az értékeket valószínűséggel veszi fel, hipergeometrikus eloszlású valószínűségi változónak nevezzük, ahol N, s, n, k nem negatív egészek és

Megjegyzés: 1. Az eloszlás tagjai kezdetben k-val együtt nőnek, majd a maximum elérése után csökkennek. Az eloszlás jól közelíthető a paraméterű binomiális eloszlással, ha k-hoz képest s, N elég nagy. Tétel: Egy hipergeometrikus eloszlású valószínűségi változó Várható értéke: Szórásnégyzete:

Feladat: Egy 32 lapos magyar kártyacsomagot négy játékos között egyenlően osztunk el. A valószínűségi változó értéke legyen az egyik kijelölt játékoshoz kerülő piros lapok száma. Adja meg a valószínűségi változó eloszlását, számítsa ki várható értékét, szórását! Megoldás:

Folytonos eloszlások A folytonos eloszlásokat a sűrűségfüggvényeikkel definiáljuk. Feladat: Legyen Vizsgálja meg, hogy lehet-e f(x) egy folytonos valószínűségi változó sűrűségfüggvénye! Ha igen határozza meg eloszlásfüggvényét! Ábrázolja mindkét függvényt! b. Számítsa ki várható értékét, szórásnégyzetét, szórását! c. Mekkora valószínűséggel tér el a valószínűségi változó várható értékétől legfeljebb 0,25-dal?

Megoldás:

Egyenletes eloszlás Definíció: A valószínűségi változót egyenletes eloszlásúnak nevezzük az ]a;b[ intervallumon, ha sűrűségfüggvénye Tétel: Az egyenletes eloszlású valószínűségi változó Eloszlásfüggvénye: Várható értéke: Szórásnégyzete: Szórása:

Feladat: Egy üzemi telefonközpont telefonhívásainál azt tapasztaljuk, hogy a tárcsázást követő kapcsolásig terjedő időtartam 10 mp-től 100 mp-ig terjedhet. Az eltelt idő legyen a egyenletes eloszlású valószínűségi változó. Határozza meg a valószínűségi változó sűrűségfüggvényét, eloszlásfüggvényét, várható értékét, szórását, valamint annak a valószínűségét, hogy legalább 50 mp-ig kell várnunk a kapcsolásra! Megoldás:

Exponenciális eloszlás Mi a valószínűsége annak, hogy egy alkatrész pl. 2000 órán belül nem hibásodik meg? Definíció: A folytonos valószínűségi változót paraméterű exponenciális eloszlásnak nevezzük, ha sűrűségfüggvénye ahol

Tétel: Az sűrűségfüggvényű valószínűségi változó eloszlásfüggvénye: várható értéke: szórásnégyzete: szórása: Megjegyzés: Exponenciális eloszlású a radioaktív atomok élettartama, alkatrészek meghibásodása……

Feladat: Legyen a valószínűségi változó bizonyos típusú alkatrészek meghibásodásáig eltelt használati időtartam hossza. Legyen exponenciális eloszlású, melynek szórása 500 óra. Határozza meg a. várható értékét b. sűrűség és eloszlásfüggvényét c. annak valószínűségét, hogy egy kiszemelt alkatrész 2000 órán belül még nem hibásodik meg.

Megoldás:

Normális eloszlás A leggyakrabban előforduló folytonos eloszlás Definíció: Egy folytonos valószínűségi változót és paraméterű normális eloszlásnak nevezünk, ha sűrűségfüggvénye ahol

Tétel: Az sűrűségfüggvényű valószínűségi változó Eloszlásfüggvénye: Várható értéke: Szórásnégyzete: Szórása: Az várható értékű, szórású normális eloszlás szokásos jelölése

A sűrűségfüggvény gráfja: Az eloszlásfüggvény gráfja

Definíció: Az paraméterű normális eloszlást standard normális eloszlásnak nevezzük Sűrűségfüggvénye: Eloszlásfüggvénye: és értékei táblázatba foglaltak.

Tétel: Tétel: Ha egy paraméterű normális eloszlású valószínűségi változó sűrűségfüggvénye és az eloszlásfüggvénye, akkor

Feladat: Egy célgép 0,75 cm várható átmérőjű korongokat készít. Tegyük fel, hogy a átmérő normális eloszlást követő valószínűségi változó, melynek szórása 0,06 cm. Hány százalékos hibával dolgozik a célgép, ha 0,6 cm-nél kisebb és 0,84 cm-nél nagyobb korongokat tekintünk hibásnak? Megoldás:

Megjegyzés: A binomiális eloszlású változó gyakran közelíthető várható értékű és szórású normális eloszlást követő valószínűségi változóval.

Centrális határeloszlás-tétel Egy véletlen esemény kimenetele általában több független hatás eredménye, ezért fontos a független valószínűségi változók összegének vizsgálata. Tétel: Ha a azonos eloszlású, független, azonos véges várható értékű és azonos szórású valószínűségi változók, akkor ahol a valószínűségi változók közös várható értéke, a közös szórás, az összeg várható értéke pedig az összeg szórása. A centrális határeloszlás-tétel tehát azt mondja ki, hogy sok független valószínűségi változó összege normális eloszlású valószínűségi változó.

Feladat: Tegyük fel, hogy júliusban a H hőmérséklet normális eloszlású, átlaga 26oC szórása 4oC. Számítsa ki annak a valószínűségét, hogy a hőmérséklet 28oC és 34oC közé esik! Megoldás:

Csebisev egyenlőtlenség A gyakorlatban előforduló esetek többségében a valószínűségi változó ugyan ismeretlen eloszlást követ, de mérésekkel becsülni tudjuk várható értékét és szórását. Tétel:(Markov-egyenlőtlenség) Ha olyan tetszőleges nem negatív valószínűségi változó, amelynek van várható értéke és c egy tetszőleges pozitív szám, akkor

Tétel: (Csebisev-egyenlőtlenség) Ha a tetszőleges valószínűségi változónak van várható értéke és szórása, valamint tetszőleges valós szám, akkor Megjegyzések: 1. Ha az a kérdés, hogy mekkora valószínűséggel esik egy intervallumba, akkor a fenti egyenlőtlenség komplementerét kell venni: 2. A Csebisev -egyenlőtlenséget néha jobb helyettesítéssel alakba írni.

Feladat: Legyen a pozitív valószínűségi változó várható értéke és szórása . Számítsa ki, hogy legfeljebb mekkora valószínűséggel vesz fel a változó 52-t vagy annál nagyobb értéket! Mennyi a valószínűség pontos értéke, ha feltesszük, hogy az eloszlás exponenciális? Megoldás:

A nagy számok törvénye A nagy számok törvénye azokat a tétel csoportokat tartalmazza, amelyek a valószínűségi változók és várható értékeik közötti sztochasztikus konvergenciára vonatkoznak. Definíció: A valószínűségi változók sorozatáról akkor mondjuk, hogy sztochasztikusan konvergál a valószínűségi változóhoz, ha tetszőleges esetén a teljesülésének a valószínűsége 0-hoz tart, ha n minden határon túl nő, azaz

Tétel: (Nagy számok gyenge törvénye) Legyenek a valószínűségi változók függetlenek, továbbá eloszlásuk, m-mel jelölt várható értékük, jelölt szórásnégyzetük azonos. Ekkor a számtani közép sztochasztikusan konvergál az m várható értékhez, ha n minden határon túl nő, azaz vagy Megjegyzés: Alkalmazzuk a Csebisev-egyenlőtlenséget a binomiális eloszlásra, akkor a nagy számok úgynevezett Bernoulli-féle törvényét kapjuk: és ahol az A esemény relatív gyakorisága

Feladat: Hányszor kell egy kockát feldobni, hogy a 6-os dobás valószínűségét annak relatív gyakorisága legalább 0,75 valószínűséggel 0,15-nál kisebb hibával megközelítse? Megoldás: