Симуляция одним распределением другого — различия между версиями
Строка 12: | Строка 12: | ||
Рассмотрим следуйщий случай. Допустим, у нас есть чесная монета. А нам надо получить распределения с вероятностьями <tex>1/3</tex>. Проведем слдующий эксперимент. Подкинем монету дважды. И если выпадет два раза орел - повторим эксперимент. | Рассмотрим следуйщий случай. Допустим, у нас есть чесная монета. А нам надо получить распределения с вероятностьями <tex>1/3</tex>. Проведем слдующий эксперимент. Подкинем монету дважды. И если выпадет два раза орел - повторим эксперимент. | ||
По формуле условной вероятности (при условии, что как минимум одна монета выпала решкой) | По формуле условной вероятности (при условии, что как минимум одна монета выпала решкой) | ||
− | : <tex>{p}(A \mid B) = </tex> <tex dpi = " | + | : <tex dpi = "140">{p}(A \mid B) = </tex> <tex dpi = "140"> \frac{{p}(A\cap B)}{{p}(B)}</tex>. |
− | Предположим, что у нас есть последовательность экспериментов. Вероятность успеха <tex>p = \frac{1}{4}</tex>. Вероятность неудачи <tex>q = 1 - p = \frac{3}{4}</tex> Сколько экспериментов будет проведено до того, как будет достигнут успех? Пусть случайная величина <tex>X</tex> равна количествуэкспериментов, необходимых для достижения успеха. Тогда <tex>X</tex> принимает значения <tex>\{1,2,...\}</tex> и для <tex> k \ge 1 </tex> | + | Предположим, что у нас есть последовательность экспериментов. Вероятность успеха <tex dpi = "140">p = \frac{1}{4}</tex>. Вероятность неудачи <tex dpi = "140">q = 1 - p = \frac{3}{4}</tex> Сколько экспериментов будет проведено до того, как будет достигнут успех? Пусть случайная величина <tex>X</tex> равна количествуэкспериментов, необходимых для достижения успеха. Тогда <tex>X</tex> принимает значения <tex>\{1,2,...\}</tex> и для <tex> k \ge 1 </tex> |
− | : <tex>{p}(X = k) = q^{k-1}p,</tex> | + | : <tex dpi = "140">{p}(X = k) = q^{k-1}p,</tex> |
поскольку перед наступлением успешного эксперимента было проведено <tex> k - 1 </tex> неуспешных. Распределение вероятности, удовлетворяющее этому уравнению называется геометрическим распределением. | поскольку перед наступлением успешного эксперимента было проведено <tex> k - 1 </tex> неуспешных. Распределение вероятности, удовлетворяющее этому уравнению называется геометрическим распределением. | ||
Так как <tex> q < 1 </tex> можно посчитать математическое ожидание геометрического распределения. | Так как <tex> q < 1 </tex> можно посчитать математическое ожидание геометрического распределения. | ||
− | : <tex dpi = "140">E(X) = \sum\limits_{k = 0}^{\infty}kq^{k-1}p = \frac{p}{q}\sum\limits_{k = 0}^{\infty}kq^{k} = \frac{p}{q} \frac{q}{(1 - p)^{2}} = \frac{1}{p} =\frac{1}{\frac{1}{4}} = 4 </tex> | + | : <tex dpi = "140">E(X) = \sum\limits_{k = 0}^{\infty}kq^{k-1}p = \frac{p}{q}\sum\limits_{k = 0}^{\infty}kq^{k} = \frac{p}{q} \frac{q}{(1 - p)^{2}} = \frac{1}{p} =\frac{1}{\frac{1}{4}} = 4. </tex> |
− | + | Дисперсия вычисляется аналогично. | |
+ | : <tex dpi = "140">D(X) = \frac{q}{p^{2}} </tex> | ||
Док -во | Док -во | ||
ОЛОЛО НУ ЯСНА Ж | ОЛОЛО НУ ЯСНА Ж |
Версия 15:04, 14 января 2011
Содержание
Распределение
Распределение — одно из основных понятий теории вероятностей и математической статистики. Распределение вероятностей какой-либо случайной величины задается в простейшем случае указанием возможных значений этой величины и соответствующих им вероятностей, в более сложных — т. н. функцией распределения или плотностью вероятности.
Примеры распределений
- Биномиальное распределение
- Нормальное распределение
- Равномерное распределение
Симуляция распределений
Рассмотрим следуйщий случай. Допустим, у нас есть чесная монета. А нам надо получить распределения с вероятностьями
. Проведем слдующий эксперимент. Подкинем монету дважды. И если выпадет два раза орел - повторим эксперимент. По формуле условной вероятности (при условии, что как минимум одна монета выпала решкой)- .
Предположим, что у нас есть последовательность экспериментов. Вероятность успеха
. Вероятность неудачи Сколько экспериментов будет проведено до того, как будет достигнут успех? Пусть случайная величина равна количествуэкспериментов, необходимых для достижения успеха. Тогда принимает значения и дляпоскольку перед наступлением успешного эксперимента было проведено
неуспешных. Распределение вероятности, удовлетворяющее этому уравнению называется геометрическим распределением. Так как можно посчитать математическое ожидание геометрического распределения.Дисперсия вычисляется аналогично.
Док -во ОЛОЛО НУ ЯСНА Ж
См. также
БЛА БЛА БЛА СТАТЕЙКИ http://www.wikiznanie.ru/ru-wz/index.php/Категория:Теория_вероятностей
Литература
КНИЖКИ