Симуляция одним распределением другого — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 17: Строка 17:
 
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{3}{4}} = \frac{4}{3}. </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 - q)^{2}} = \frac{1}{p} =\frac{1}{\frac{3}{4}} = \frac{4}{3}. </tex>
 
Дисперсия вычисляется аналогично.
 
Дисперсия вычисляется аналогично.
 
: <tex dpi = "140">D(X) = \frac{q}{p^{2}} = \frac{4}{9} </tex>
 
: <tex dpi = "140">D(X) = \frac{q}{p^{2}} = \frac{4}{9} </tex>

Версия 01:57, 15 января 2011

Эта статья находится в разработке!

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 [math]1/3[/math]. Проведем слдующий эксперимент. Подкинем монету дважды. И если выпадет два раза орел - эксперимент не удался, повторим его. По формуле условной вероятности (при условии, что как минимум одна монета выпала решкой)

[math]{p}(A \mid B) = [/math] [math] \frac{{p}(A\cap B)}{{p}(B)}[/math].

Предположим, что у нас есть последовательность экспериментов. Вероятность успеха [math]p = \frac{3}{4}[/math]. Вероятность неудачи [math]q = 1 - p = \frac{1}{4}[/math] Сколько экспериментов будет проведено до того, как будет достигнут успех? Пусть случайная величина [math]X[/math] равна количествуэкспериментов, необходимых для достижения успеха. Тогда [math]X[/math] принимает значения [math]\{1,2,...\}[/math] и для [math] k \ge 1 [/math]

[math]{p}(X = k) = q^{k-1}p,[/math]

поскольку перед наступлением успешного эксперимента было проведено [math] k - 1 [/math] неуспешных. Распределение вероятности, удовлетворяющее этому уравнению называется геометрическим распределением. Так как [math] q \lt 1 [/math] можно посчитать математическое ожидание геометрического распределения.

[math]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 - q)^{2}} = \frac{1}{p} =\frac{1}{\frac{3}{4}} = \frac{4}{3}. [/math]

Дисперсия вычисляется аналогично.

[math]D(X) = \frac{q}{p^{2}} = \frac{4}{9} [/math]


См. также

Литература

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Симуляция_одним_распределением_другого&oldid=6686»