Симуляция одним распределением другого — различия между версиями
Строка 19: | Строка 19: | ||
: <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> | ||
Рассмотрим теперь общий случай. Допустим у нас есть распределение с вероятностями <tex dpi = "140">p_i, \sum\limits_{i}p_i = 1.</tex> Нам нужно получить распределение с вероятностями <tex dpi = "140">q_j, \sum\limits_{j}q_j = 1.</tex> | Рассмотрим теперь общий случай. Допустим у нас есть распределение с вероятностями <tex dpi = "140">p_i, \sum\limits_{i}p_i = 1.</tex> Нам нужно получить распределение с вероятностями <tex dpi = "140">q_j, \sum\limits_{j}q_j = 1.</tex> | ||
− | Алгоритм состоит в следующем: при выпадании <tex dpi = "140">p_k</tex> | + | Алгоритм состоит в следующем: при выпадании <tex dpi = "140">p_k,</tex> рассматриваем его пересечение с отрезками <tex dpi = "140">q_j.</tex>Потом делим отрезок <tex dpi = "140">p_k</tex> на отрезки длины <tex dpi = "140">p_ip_k, (\sum\limits_{i}p_ip_k = p_k). </tex> Потом эксперимент повторяется, до тех пор, пока выбраный нами отрезок <tex dpi = "140"> {p_n}_k </tex> полностью не будет содержаться в некотором <tex dpi = "140">q_j.</tex> |
==См. также== | ==См. также== |
Версия 23:16, 15 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 следующий случай. Допустим, у нас есть честная монета. А нам надо получить распределения с вероятностями
. Проведем селдующий эксперимент. Подкинем монету дважды. И если выпадет два раза орел - эксперимент не удался, повторим его. 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.
Рассмотрим теперь общий случай. Допустим у нас есть распределение с вероятностями
Нам нужно получить распределение с вероятностями Алгоритм состоит в следующем: при выпадании рассматриваем его пересечение с отрезками Потом делим отрезок на отрезки длины Потом эксперимент повторяется, до тех пор, пока выбраный нами отрезок полностью не будет содержаться в некоторомСм. также
Литература
- Боровков А.А. Математическая статистика: оценка параметров, проверка гипотез. - М., Физматлит, 1984.
- Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн - Алгоритмы. Построение и анализ 1244c.