Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat. Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat. Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat"

Transkriptio

1 TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Johdatus todeäköisslasketaa Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat: Mitä opimme? /3 Tässä luvussa tarkastellaa seuraavia ogelmia: (i) Jos satuaismuuttuja jakauma tuetaa, mitä voidaa saoa se muuokse jakaumasta? (ii) Jos satuaismuuttujie jakaumat tuetaa, mitä voidaa saoa iide summa jakaumasta? (iii) Jos satuaismuuttujie jakaumat tuetaa, mitä voidaa saoa iide miimi ja maksimi jakaumasta? Ei ole mahdollista lötää leistä tulosta, joka ataa satuaismuuttuja mielivaltaise muuokse jakauma (ogelma (i)), mutta ogelma (i) voidaa ratkaista moissa erikoistilateissa esittämällä lisäehtoja, jotka rajoittavat sallittuje muuoste luokkaa. Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat: Mitä opimme? /3 Ogelmalle (i) löt ratkaisu, jos rajoitutaa muuoksii, joilla o kääteismuuos. Kahde riippumattoma satuaismuuttuja summa ja osamäärä jakaumat saadaa erikoistapauksea ogelma (i) ratkaisusta kaksiulotteiste satuaismuuttujie tapauksessa. Useamma satuaismuuttuja summa jakauma (ogelma (ii)) voidaa lötää kättämällä apua momettiemäfuktiota; lisätietoja momettiemäfuktiosta: ks. lukua Momettiemäfuktio ja karakteristie fuktio. Ogelma (iii) voidaa ratkaista kättämällä pelkästää kertmä- ja tihesfuktio määritelmiä. TKK (c) Ilkka Melli (4) 3 TKK (c) Ilkka Melli (4) 4 Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat: Mitä opimme? 3/3 Sovelluksia esitettävälle teorialle tässä luvussa johdetaa mm. χ -, F- ja t-jakaumie tihesfuktioide lausekkeet (jakaumie määrittel: ks. lukua Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia). Lisäksi tarkastellaa mm. seuraavia esimerkkejä: satuaismuuttuja lieaarimuuokse jakauma erikoistapaukseaa ormaalijakautuee satuaismuuttuja lieaarimuuokse jakauma (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) Beroulli- ja biomijakautueide satuaismuuttujie summa jakauma (ks. lukua Diskreettejä jakaumia) Poisso-jakautueide satuaismuuttujie summa jakauma (ks. lukua Diskreettejä jakaumia) ormaalijakautueide satuaismuuttujie summa jakauma (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat: Esitiedot Esitiedot: ks. seuraavia lukuja: Satuaismuuttujat ja todeäköissjakaumat Jakaumie tuusluvut Diskreettejä jakaumia Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia Moiulotteiset satuaismuuttujat ja todeäköissjakaumat Momettiemäfuktio ja karakteristie fuktio TKK (c) Ilkka Melli (4) 5 TKK (c) Ilkka Melli (4) 6

2 TKK (c) Ilkka Melli (4) 7 Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat: Lisätiedot Esitettä teoriaa sovelletaa mm. satuaismuuttujie lieaarimuuoksie ja riippumattomie satuaismuuttujie summie jakaumia koskevissa tarkasteluissa seuraavissa luvuissa: Diskreettejä jakaumia Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat >> Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat TKK (c) Ilkka Melli (4) 8 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Lieaarimuuokse jakauma Avaisaat Aidosti mootoie muuos Cauch jakauma Ei-mootoie muuos Kertmäfuktio χ ()-jakauma Kääteismuuos Lieaarimuuos Muuos Satuaismuuttuja Studeti t-jakauma Tihesfuktio Todeäköissjakauma Olkoo jatkuva satuaismuuttuja, joka tihesfuktio o f (x) Muodostetaa satuaismuuttuja lieaarimuuos Y a + b jossa a ja b ovat vakioita. Satuaismuuttuja Y tihesfuktio o fy( ) f b b TKK (c) Ilkka Melli (4) 9 TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Lieaarimuuokse jakauma: Kommetti Satuaismuuttuja lieaarimuuokse Y a + b (a ja b vakioita) jakauma o aia samaa tppiä kui satuaismuuttuja jakauma. Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Lieaarimuuokse jakauma: Todistus /4 Olkoo jatkuva satuaismuuttuja tihesfuktio f (x). Olkoo Y a + b jossa a ja b ovat vakioita. Muodostetaa esi satuaismuuttuja Y kertmäfuktio, josta satuaismuuttuja Y tihesfuktio saadaa derivoimalla. Jaetaa tarkastelu kahtee osaa: (i) b > (ii) b < TKK (c) Ilkka Melli (4) TKK (c) Ilkka Melli (4)

3 TKK (c) Ilkka Melli (4) 3 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Lieaarimuuokse jakauma: Todistus /4 Jos b >, satuaismuuttuja Y a + b kertmäfuktio o FY ( ) Pr( Y ) Pr( a+ b ) Pr b F b Derivoimalla satuaismuuttuja Y tihesfuktioksi saadaa d d fy( ) FY( ) F d d b f b b Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Lieaarimuuokse jakauma: Todistus 3/4 Jos b <, satuaismuuttuja Y a + b kertmäfuktio o FY ( ) Pr( Y ) Pr( a+ b ) Pr b Pr b F b Derivoimalla satuaismuuttuja Y tihesfuktioksi saadaa d d fy( ) FY( ) F d d b f b b TKK (c) Ilkka Melli (4) 4 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Lieaarimuuokse jakauma: Todistus 4/4 Kalvoilla /4 ja 3/4 johdetut kaavat satuaismuuttuja Y tihesfuktiolle f Y () voidaa hdistää hdeksi kaavaksi: Satuaismuuttuja Y a + b tihesfuktio o kaikille b : fy( ) f b b Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Välillä (,) jatkuvaa tasaista jakaumaa oudattava satuaismuuttuja lieaarimuuokse jakauma Oletetaa, että satuaismuuttuja oudattaa jatkuvaa tasaista jakaumaa (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) välillä (,): ~ Uiform(,) Satuaismuuttuja tihesfuktio o f ( x), x Olkoo Y a + b (a ja b > vakioita) Satuaismuuttuja Y tihesfuktioksi saadaa fy ( ), a a+ b b Site Y oudattaa jatkuvaa tasaista jakaumaa välillä (a, a + b): Y ~Uiform(a, a + b) TKK (c) Ilkka Melli (4) 5 TKK (c) Ilkka Melli (4) 6 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Stadardoitua ormaalijakaumaa oudattava satuaismuuttuja lieaarimuuokse jakauma Oletetaa, että satuaismuuttuja oudattaa stadardoitua ormaalijakaumaa (ks. lukua Jatkuvia jakaumia): ~N(, ) Satuaismuuttuja tihesfuktio o f ( x) exp x π Olkoo Y a + b (a ja b vakioita) Satuaismuuttuja Y tihesfuktioksi saadaa fy ( ) exp b π b Site Y oudattaa ormaalijakaumaa parametrei a ja b : Y ~N(a, b ) TKK (c) Ilkka Melli (4) 7 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Normaalijakaumaa oudattava satuaismuuttuja lieaarimuuokse jakauma Oletetaa, että satuaismuuttuja oudattaa ormaalijakaumaa parametrei µ ja σ (ks. lukua Jatkuvia jakaumia): ~N(µ, σ ) Satuaismuuttuja tihesfuktio o x µ f ( x) exp σ π σ Olkoo Y a + b (a ja b vakioita) Satuaismuuttuja Y tihesfuktioksi saadaa abµ fy ( ) exp b σ π bσ Site Y oudattaa ormaalijakaumaa parametrei a + bµ ja b σ : Y ~N(a + bµ, b σ ) TKK (c) Ilkka Melli (4) 8

4 TKK (c) Ilkka Melli (4) 9 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Mootoiste muuoste jakaumat Olkoo jatkuva satuaismuuttuja, joka tihesfuktio o f (x) Muodostetaa satuaismuuttuja muuos Y h() jossa fuktio h o aidosti mootoie ja jatkuvasti derivoituva. Satuaismuuttuja Y tihesfuktio o dh ( ) fy( ) f( h ( )) d Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Mootoiste muuoste jakaumat: Todistus /4 Olkoo jatkuva satuaismuuttuja tihesfuktio f (x). Olkoo Y h() jossa h o aidosti mootoie ja jatkuvasti derivoituva fuktio. Tällöi satuaismuuttuja Y kertmäfuktio o FY ( ) Pr( Y ) Pr( h( ) ) Jaetaa tarkastelu kahtee osaa: (i) Fuktio h o aidosti väheevä. (ii) Fuktio h o aidosti kasvava. TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Mootoiste muuoste jakaumat: Todistus /4 Oletetaa esi, että fuktio h o aidosti väheevä. Koska fuktio h oletettii aidosti väheeväksi, sillä o kääteisfuktio h, joka mös o aidosti väheevä. Site satuaismuuttuja Y kertmäfuktio o FY ( ) Pr( Y ) Pr( h( ) ) Pr( h ( h( )) h ( )) Pr( h ( )) Pr( h ( )) F ( h ( )) Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Mootoiste muuoste jakaumat: Todistus 3/4 Derivoimalla satuaismuuttuja Y kertmäfuktio lauseke saadaa satuaismuuttuja Y tihesfuktioksi d d fy( ) FY( ) F( h ( )) d d dh ( ) f( h ( )) d Koska fuktio h kääteisfuktio h oletettii aidosti väheeväksi, ii dh ( ) < d Voimme siis kirjoittaa: f ( ) f ( h ( )) Y dh ( ) d TKK (c) Ilkka Melli (4) TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Mootoiste muuoste jakaumat: Todistus 4/4 Jos fuktio h o aidosti kasvava, mös kääteisfuktio h o aidosti kasvava, jolloi dh ( ) > d Site mös tässä tapauksessa pätee dh ( ) fy( ) f( h ( )) d Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Lieaarimuuos mootoisea muuoksea Olkoo jatkuva satuaismuuttuja, joka tihesfuktio o f (x) Muodostetaa satuaismuuttuja lieaarimuuos Y a + b jossa a ja b ovat vakioita. Satuaismuuttuja Y tihesfuktio o fy( ) f b b TKK (c) Ilkka Melli (4) 3 TKK (c) Ilkka Melli (4) 4

5 TKK (c) Ilkka Melli (4) 5 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Lieaarimuuos mootoisea muuoksea: Todistus Olkoo jatkuva satuaismuuttuja tihesfuktio f (x). Olkoo Y a + b (a ja b vakioita) Tällöi h( x) a+ bx, b a x h ( ) b dh( x) b dx jote dh ( ) a fy( ) f( h ( )) f d b b Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Cauch jakauma Oletetaa, että satuaismuuttuja oudattaa jatkuvaa tasaista jakaumaa (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) välillä (π/, +π/): ~ Uiform(π/, +π/) Muodostetaa satuaismuuttuja muuos Y ta() Satuaismuuttuja Y tihesfuktio o fy ( ) π + Satuaismuuttuja Y jakaumaa kutsutaa Cauch jakaumaksi. TKK (c) Ilkka Melli (4) 6 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Cauch jakauma: Tihesfuktio johto / Oletetaa, että satuaismuuttuja oudattaa jatkuvaa tasaista jakaumaa välillä (π/, +π/), jolloi se tihesfuktio o f (x) /π, π/ x +π/ Olkoo Y h() ta() Muuos h(x) ta(x) o aidosti kasvava ja se kääteismuuokse x h () arcta() derivaatta o dh ( ) d arcta( ) d d + Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Cauch jakauma: Tihesfuktio johto / Site satuaismuuttuja Y ta() tihesfuktioksi saadaa dh ( ) fy( ) f( h ( )) d π + Satuaismuuttuja Y jakaumaa kutsutaa Cauch jakaumaksi. TKK (c) Ilkka Melli (4) 7 TKK (c) Ilkka Melli (4) 8 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Cauch jakauma ja Studeti t-jakauma Voidaa osoittaa, että Cauch jakauma o sama kui Studeti t-jakauma hdellä vapausasteella (ks. lukua Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia) eli, jos ~ Uiform(π/, +π/) ja Y ta() ii Y ~ t() Huomautus: Cauch jakaumalla ei ole mometteja eli sillä ei ole edes odotusarvoa. Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Ei-mootoiste muuoste jakaumat Jos satuaismuuttujaa sovelletaa ei-mootoista muuosta, ei ole mahdollista lötää leistä muuokse jakaumaa ja se tihesfuktiota koskevaa tulosta. Ei-mootoiste muuoste tapauksessa joudutaa tarkastelu tekemää tapauskohtaisesti. Seuraavassa tarkastellaa esimerkkiä χ ()-jakauma (ks. lukua Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia) tihesfuktio johtoa. TKK (c) Ilkka Melli (4) 9 TKK (c) Ilkka Melli (4) 3

6 TKK (c) Ilkka Melli (4) 3 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat χ ()-jakauma Oletetaa, että satuaismuuttuja oudattaa stadardoitua ormaalijakaumaa: ~N(, ) Määritellää satuaismuuttuja Y Satuaismuuttuja Y oudattaa χ -jakauma määritelmä mukaa χ -jakaumaa hdellä vapausasteella: Y ~ χ () Satuaismuuttuja Y tihesfuktio o fy ( ) e π Satuaismuuttujie muuoste jakaumat χ ()-jakauma: Tihesfuktio johto / Oletetaa, että satuaismuuttuja oudattaa stadardoitua ormaalijakaumaa: ~N(, ) Tällöi Y ~ χ () Olkoo Φ( ) stadardoidu ormaalijakauma N(, ) kertmäfuktio. Satuaismuuttuja Y kertmäfuktio o FY ( ) Pr( Y ) Pr( ) Pr( ) Pr( + ) Φ( ) Φ( ) Φ( ) TKK (c) Ilkka Melli (4) 3 Satuaismuuttujie muuoste jakaumat χ ()-jakauma: Tihesfuktio johto / Stadardoidu ormaalijakauma N(, ) tihesfuktio o d x Φ ( x) Φ ( x) e dx π jossa Φ( ) o stadardoidu ormaalijakauma N(, ) kertmäfuktio. Site satuaismuuttuja Y ~ χ () tihesfuktioksi saadaa d d fy( ) FY( ) Φ( ) d d Φ ( ) e π Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat Satuaismuuttujie muuoste jakaumat >> Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat TKK (c) Ilkka Melli (4) 33 TKK (c) Ilkka Melli (4) 34 Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Avaisaat Boxi ja Mülleri muuos Jacobi determiatti Kääteismuuos Muuos Normaalijakauma Satuaisluvut Satuaismuuttuja Tasaie jakauma Tihesfuktio Todeäköissjakauma Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Bijektiiviste muuoste jakaumat /3 Olkoot ja Y jatkuvia satuaismuuttuja, joide hteisjakauma tihesfuktio o f Y (x, ) Määritellää satuaismuuttujat U g(, Y) V h(, Y) Tehdää muuoksesta u g( x, ) () v h( x, ) seuraavalla kalvolla esitettävät oletukset. TKK (c) Ilkka Melli (4) 35 TKK (c) Ilkka Melli (4) 36

7 TKK (c) Ilkka Melli (4) 37 Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Bijektiiviste muuoste jakaumat /3 Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Bijektiiviste muuoste jakaumat 3/3 Oletukset muuoksesta ( ): (i) Muuttujat x ja voidaa ratkaista htälörhmästä ( ) ksikäsitteisesti muuttujie u ja v fuktioia. (ii) Fuktioilla g ja h o jatkuvat osittaisderivaatat muuttujie x ja suhtee. (iii) Muuokse ( ) Jacobi determiatti o ollasta poikkeava alueella, jossa tihesfuktio f Y (x, ) o positiivie: ( u, v) u v u v ( x, ) x x kaikille x ja, joille f Y (x, ) >. Jos oletukset (i)-(iii) pätevät, satuaismuuttujie U ja V hteisjakauma tihesfuktio o ( uv, ) fuv ( u, v) fy ( x, ) ( x, ) jossa x ja ratkaistaa kalvo /3 htälörhmästä ( ). TKK (c) Ilkka Melli (4) 38 Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Normaalijakauma geeroiti jatkuvasta tasaisesta jakaumasta / Oletetaa, että satuaismuuttujat ja Y ovat riippumattomia ja oudattavat jatkuvaa tasaista jakaumaa (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) välillä (, ): ~ Uiform(, ) Y ~ Uiform(, ) Y Määritellää satuaismuuttujat U cos( π ) log( Y) V si( π ) log( Y) Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Normaalijakauma geeroiti jatkuvasta tasaisesta jakaumasta / Satuaismuuttujat U ja V ovat riippumattomia ja oudattavat stadardoitua ormaalijakaumaa (ks. lukua Jatkuvia jakaumia): U ~ N(, ) V ~ N(, ) U V TKK (c) Ilkka Melli (4) 39 TKK (c) Ilkka Melli (4) 4 Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Normaalijakauma geeroiti jatkuvasta tasaisesta jakaumasta: Todistus /5 Oletetaa, että satuaismuuttujat ja Y ovat riippumattomia ja oudattavat jatkuvaa tasaista jakaumaa välillä (, ): ~ Uiform(, ) Y ~ Uiform(, ) Y Olkoot U cos( π ) log( Y) V si( π ) log( Y) Tarkastellaa htälörhmää u cos( π x) log( ) () v si( π x) log( ) Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumia Normaalijakauma geeroiti jatkuvasta tasaisesta jakaumasta: Todistus /5 Yhtälörhmä u cos( π x) log( ) () v si( π x) log( ) ratkaisut muuttujie x ja suhtee saadaa htälöistä u cos( π x) u + v v si( π x) u + v exp ( u + v ) TKK (c) Ilkka Melli (4) 4 TKK (c) Ilkka Melli (4) 4

8 TKK (c) Ilkka Melli (4) 43 Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumia Normaalijakauma geeroiti jatkuvasta tasaisesta jakaumasta: Todistus 3/5 Muuokse ( ) Jacobi determiatti o ( uv, ) u v u v ( x, ) x x si( π x) πsi( πx) log( ) log( ) cos( π x) π cos( πx) log( ) log( ) π Koska >, ii ( uv, ) ( x, ) Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumia Normaalijakauma geeroiti jatkuvasta tasaisesta jakaumasta: Todistus 4/5 Satuaismuuttujie ja Y hteisjakauma tihesfuktio o f Y (x, ), < x <, < < Site satuaismuuttujie U ja V hteisjakauma tihesfuktio o ( uv, ) fuv ( uv, ) fy ( x, ),< x<,< < ( x, ) π Sijoittamalla tähä x ja lausuttua muuttujie u ja v fuktioa saadaa fuv ( u, v) exp ( u + v ) π TKK (c) Ilkka Melli (4) 44 Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumia Normaalijakauma geeroiti jatkuvasta tasaisesta jakaumasta: Todistus 5/5 Nt π exp u exp v π π f ( u) f ( v) ( ) fuv ( u, v) exp ( u + v ) U V jossa f U (u) ja f V (v) ovat stadardoidu ormaalijakauma N(, ) tihesfuktioita. Koska satuaismuuttujie U ja V hteisjakauma tihesfuktio voidaa esittää satuaismuuttujie U ja V reuajakaumie tihesfuktioide tuloa, satuaismuuttujat U ja V ovat riippumattomia. Yhtälöstä ( ) ähdää lisäksi se, että satuaismuuttujat U ja V oudattavat stadardoitua ormaalijakaumaa N(, ). Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumia Normaalijakauma geeroiti jatkuvasta tasaisesta jakaumasta: Kommetteja Muuosta u cos( π x) log( ) () v si( π x) log( ) kutsutaa tavallisesti Boxi ja Mülleri muuokseksi. Boxi ja Mülleri muuos tarjoaa erää keio geeroida ormaalijakautueita satuaislukuja tasaista jakaumaa välillä (, ) oudattavista satuaisluvuista. TKK (c) Ilkka Melli (4) 45 TKK (c) Ilkka Melli (4) 46 Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat >> Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Avaisaat Biomijakauma Jacobi determiatti Kertmäfuktio χ -jakauma Momettiemäfuktio Normaalijakauma Poisso-jakauma Satuaismuuttuja Satuaismuuttujie summa jakauma Tihesfuktio Todeäköissjakauma TKK (c) Ilkka Melli (4) 47 TKK (c) Ilkka Melli (4) 48

9 TKK (c) Ilkka Melli (4) 49 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Satuaismuuttujie riippumattomuus Olkoot ja Y riippumattomia ja jatkuvia satuaismuuttujia. Tällöi iide hteisjakauma tihesfuktio f Y (x, ) voidaa esittää satuaismuuttujie ja Y reuajakaumie tihesfuktioide f (x) ja f Y () tuloa: f Y (x, ) f (x)f Y () Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Olkoot ja Y riippumattomia ja jatkuvia satuaismuuttujia, joide tihesfuktiot ovat f (x) ja f Y (). Muodostetaa satuaismuuttujie ja Y summa U + Y Satuaismuuttuja U tihesfuktio o + f ( u) f ( ux) f ( x) dx U Y TKK (c) Ilkka Melli (4) 5 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma: Todistus /3 Olkoot ja Y riippumattomia ja jatkuvia satuaismuuttujia, joide tihesfuktiot ovat f (x) ja f Y (). Koska satuaismuuttujat ja Y ovat riippumattomia, f Y (x, ) f Y ()f (x) Olkoot U + Y V Satuaismuuttujie ja Y summa jakauma saadaa määräämällä satuaismuuttuja U reuajakauma satuaismuuttujie U ja V hteisjakaumasta. Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma: Todistus /3 Tarkastellaa muuosta u x+ () v x Muuokse ( ) kääteismuuos: u v x v Muuokse ( ) Jacobi determiatti: ( uv, ) u v u v ( x, ) x x TKK (c) Ilkka Melli (4) 5 TKK (c) Ilkka Melli (4) 5 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma: Todistus 3/3 Site satuaismuuttujie U + Y ja V hteisjakauma tihesfuktio o ( uv, ) fuv ( u, v) fy ( x, ) ( x, ) f( x) fy( ) f () v f ( uv) Y Summa U + Y tihesfuktio saadaa tästä satuaismuuttuja U reuajakauma tihesfuktioa: + + f ( u) f ( u, v) dv f ( v) f ( uv) dv U UV Y Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma /3 Tarkastellaa riippumattomie satuaismuuttujie summa jakaumaa koskeva leise tulokse sovelluksea χ -jakauma (ks. lukua Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia) tihesfuktio lausekkee johtoa. + f ( x) f ( ux) dx Y TKK (c) Ilkka Melli (4) 53 TKK (c) Ilkka Melli (4) 54

10 TKK (c) Ilkka Melli (4) 55 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma /3 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma 3/3 Oletetaa, että satuaismuuttujat,,, ovat riippumattomia ja oudattavat stadardoitua ormaalijakaumaa:,,, i ~ N(, ), i,,, Määritellää satuaismuuttuja Y Satuaismuuttuja Y oudattaa χ -jakauma määritelmä mukaa χ -jakaumaa :llä vapausasteella: Y ~ χ () Satuaismuuttuja Y χ ( ) tihesfuktio o f ( ) C e Normeerausvakio C saadaa kaavasta C jossa ( ) o Euleri gammafuktio: z t ( z) t e dt TKK (c) Ilkka Melli (4) 56 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto / Oletetaa, että satuaismuuttujat,,, ovat riippumattomia ja oudattavat stadardoitua ormaalijakaumaa:,,, i ~ N(, ), i,,, Tällöi Y χ ( ) Kätetää satuaismuuttuja Y tihesfuktio lausekkee f ( ) C e perustelemisee tädellistä iduktiota ja leistä tulosta riippumattomie satuaismuuttujie summa jakaumalle. TKK (c) Ilkka Melli (4) 57 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto / Olkoo. Tässä luvussa o jo todettu (ks. kappaletta Satuaismuuttujie muuoste jakaumat), että Y χ () ja satuaismuuttuja Y tihesfuktio o f( ) e π Koska C π satuaismuuttuja Y χ ( ) tihesfuktio lauseke pätee, ku. TKK (c) Ilkka Melli (4) 58 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto 3/ Tarkastellaa seuraavaksi tapausta. Koska satuaismuuttujat ja o oletettu riippumattomiksi, mös satuaismuuttujat ja ovat riippumattomia. Site voimme soveltaa satuaismuuttujaa Y + χ () riippumattomie satuaismuuttujie summa tihesfuktio kaavaa: + ( z) z ( ) ( ) ( ) ( ) Ce ( z) z dz f f z f z dz C z e z e dz jossa C o muuttuja suhtee vakio. TKK (c) Ilkka Melli (4) 59 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto 4/ Tapaus jatkuu... Sijoituksella z t itegraali f ( ) C e ( z) z dz saadaa muokatuksi muotoo f ( ) C e ( t) ( t) dt Ce ( t) t dt Ce jossa C C ( t) t dt o muuttuja suhtee vakio. TKK (c) Ilkka Melli (4) 6

11 TKK (c) Ilkka Melli (4) 6 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto 5/ Tapaus jatkuu... Site satuaismuuttuja Y χ ( ) tihesfuktio lauseke pätee, ku : f ( ) C e f ( ) C e Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto 6/ Iduktio-askel. Iduktio-oletus: Satuaismuuttuja Y χ ( ) tihesfuktio o ( ) f ( ) C e TKK (c) Ilkka Melli (4) 6 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto 7/ Iduktio-askel jatkuu Koska satuaismuuttujat,,, o oletettu riippumattomiksi, mös satuaismuuttujat Y ja ovat riippumattomia. Site voimme soveltaa satuaismuuttujaa Y Y χ ( ) riippumattomie satuaismuuttujie summa tihesfuktio kaavaa: + ( z) ( ) z f ( ) f ( z) f ( z) dz C ( z) e z e dz 3 ( ) jossa C o muuttuja suhtee vakio. Ce z z dz TKK (c) Ilkka Melli (4) 63 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto 8/ Iduktio-askel jatkuu Sijoituksella z t itegraali 3 f ( ) C e ( z) z dz saadaa muokatuksi muotoo 3 3 ( ) f ( ) C e ( t) ( t) dz C e t t dt C e 3 jossa C C ( t) t dt o muuttuja suhtee vakio. TKK (c) Ilkka Melli (4) 64 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto 9/ Iduktiopäättel jatkuu... Yhdistämällä kalvoje /-8/ tulokset ähdää, että satuaismuuttuja Y χ ( ) tihesfuktio lauseke f( ) C e pätee kaikille,, 3, TKK (c) Ilkka Melli (4) 65 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma χ -jakauma: Tihesfuktio johto / Määrätää vielä ormeerausvakio C. Todetaa esi, että tihesfuktio f toteuttaa seuraava ehdo: ( ) f d C e d Sijoituksella t tämä itegraali saadaa muokatuksi muotoo t C t e dt Site ormeerausvakio C arvoksi saadaa C jossa ( ) o Euleri gammafuktio: z t ( z) t e dt TKK (c) Ilkka Melli (4) 66

12 TKK (c) Ilkka Melli (4) 67 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Momettiemäfuktio Olkoo satuaismuuttuja. Oletetaa, että odotusarvo m (t) E(e t ) o olemassa kaikille t (h, +h) jossa h > o vakio. Tällöi fuktiota m (t) kutsutaa satuaismuuttuja ja se jakauma momettiemäfuktioksi eli mometit geeroivaksi fuktioksi. Lisätietoja: ks. lukua Momettiemäfuktio ja karakteristie fuktio. Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie summa momettiemäfuktio Olkoot,,, riippumattomia satuaismuuttujia, joide momettiemäfuktiot ovat m (t), m (t),, m (t) Tällöi summa momettiemäfuktio o satuaismuuttujie,,, momettiemäfuktioide tulo: m (t) m (t)m (t) m (t) TKK (c) Ilkka Melli (4) 68 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Beroulli-jakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma Olkoot,,, riippumattomia satuaismuuttujia, jotka oudattavat samaa Beroulli-jakaumaa parametrilla p:,,, i ~ Beroulli(p), i,,, Tällöi satuaismuuttujie,,, summa Y oudattaa biomijakaumaa (ks. lukua Diskreettejä jakaumia) parametrei (, p): Y ~ Bi(, p) Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Beroulli-jakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma: Perustelu / Oletetaa, että,,, i ~ Beroulli(p), i,,, Tällöi satuaismuuttujie,,, momettiemäfuktio o muotoa m () t i t q+ pe, i,,, Lisätietoja: ks. lukua Momettiemäfuktio ja karakteristie fuktio. Muodostetaa satuaismuuttujie,,, summa: Y TKK (c) Ilkka Melli (4) 69 TKK (c) Ilkka Melli (4) 7 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Beroulli-jakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma: Perustelu / Riippumattomie satuaismuuttujie summa momettiemäfuktiota koskeva tulokse mukaa satuaismuuttuja Y momettiemäfuktio o my() t m() t m() t m() t t t t ( q+ pe )( q+ pe ) ( q+ pe ) t ( q+ pe ) Koska m Y (t) o biomijakauma Bi(, p) momettiemäfuktio, ii Y k ~ Bi(, p) Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Biomijakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma Olkoot,,, k riippumattomia satuaismuuttujia, jotka oudattavat biomijakaumia parametrei (, p), (, p),, ( k, p):,,, k i ~ Bi( i, p), i,,, k Tällöi satuaismuuttujie,,, k summa Y k oudattaa biomijakaumaa (ks. lukua Diskreettejä jakaumia) parametrei ( k, p): Y ~ Bi( k, p) TKK (c) Ilkka Melli (4) 7 TKK (c) Ilkka Melli (4) 7

13 TKK (c) Ilkka Melli (4) 73 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Biomijakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma: Perustelu / Oletetaa, että,,, k i ~ Bi( i, p), i,,, k Tällöi satuaismuuttujie,,, k momettiemäfuktiot ovat muotoa t m () ( ) i i t q+ pe, i,,, k Lisätietoja: ks. lukua Momettiemäfuktio ja karakteristie fuktio. Muodostetaa satuaismuuttujie,,, k summa: Y k Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Biomijakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma: Perustelu / Riippumattomie satuaismuuttujie summa momettiemäfuktiota koskeva tulokse mukaa satuaismuuttuja Y k momettiemäfuktio o my() t m() t m() t mk() t t t t k ( q+ pe ) ( q+ pe ) ( q+ pe ) t k ( q+ pe ) Koska m Y (t) o biomijakauma Bi( k, p) momettiemäfuktio, ii Y k ~ Bi( k, p) TKK (c) Ilkka Melli (4) 74 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Poisso-jakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma Olkoot,,, k riippumattomia satuaismuuttujia, jotka oudattavat Poisso-jakaumia parametrei λ, λ,, λ k :,,, k i ~ Poisso(λ i ), i,,, k Tällöi satuaismuuttujie,,, k summa Y k oudattaa Poisso-jakaumaa (ks. lukua Diskreettejä jakaumia) parametrilla λ + λ + + λ k : Y ~ Poisso(λ + λ + + λ k ) Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Poisso-jakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma: Perustelu / Oletetaa, että,,, k i ~ Poisso(λ i ), i,,, k Tällöi satuaismuuttujie,,, k momettiemäfuktiot ovat muotoa i ( e ) m () t i t e λ, i,,, k Lisätietoja: ks. lukua Momettiemäfuktio ja karakteristie fuktio. Muodostetaa satuaismuuttujie,,, k summa: Y k TKK (c) Ilkka Melli (4) 75 TKK (c) Ilkka Melli (4) 76 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Poisso-jakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma: Perustelu / Riippumattomie satuaismuuttujie summa momettiemäfuktiota koskeva tulokse mukaa satuaismuuttuja Y k momettiemäfuktio o my() t m() t m() t mk() t t t t λ( e ) λ( e ) λk ( e ) e e e t ( λ+ λ+ + λ)( e ) e Koska m Y (t) o Poisso-jakauma Poisso(λ + λ + + λ k ) momettiemäfuktio, ii Y k ~ Poisso(λ + λ + + λ k ) TKK (c) Ilkka Melli (4) 77 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Normaalijakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma Olkoot,,, k riippumattomia satuaismuuttujia, jotka oudattavat ormaalijakaumia parametrei ( µ, σ ),( µ, σ ),,( µ k, σk) :,,, k i N( µ i, σ i ), i,,, k Tällöi satuaismuuttujie,,, k summa Y k oudattaa ormaalijakaumaa (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) parametrei ( µ + µ + + µ k, σ + σ + + σk) : Y N( µ + µ + + µ, σ + σ + + σ ) k TKK (c) Ilkka Melli (4) 78 k

14 TKK (c) Ilkka Melli (4) 79 Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Normaalijakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma: Perustelu / Oletetaa, että,,, k i N( µ i, σ i ), i,,, k Tällöi satuaismuuttujie,,, k momettiemäfuktiot ovat muotoa mi( t) exp( µ it+ σit ), i,,, k Lisätietoja: ks. lukua Momettiemäfuktio ja karakteristie fuktio. Muodostetaa satuaismuuttujie,,, k summa: Y k Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Normaalijakaumaa oudattavie satuaismuuttujie summa jakauma: Perustelu / Riippumattomie satuaismuuttujie summa momettiemäfuktiota koskeva tulokse mukaa satuaismuuttuja Y k momettiemäfuktio o my() t m() t m() t mk() t exp( µ t+ σ t )exp( µ t+ σ t ) exp( µ kt+ σkt ) exp(( µ + µ + + µ k) t+ ( σ + σ + + σk) t ) Koska m Y (t) o ormaalijakauma N( µ + µ + + µ k, σ + σ + + σk) momettiemäfuktio, ii Y N( µ + µ + + µ, σ + σ + + σ ) k k k TKK (c) Ilkka Melli (4) 8 Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma >> Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Avaisaat F-jakauma Jacobi determiatti Kertmäfuktio Normaalijakauma Satuaismuuttuja Satuaismuuttujie osamäärä jakauma Studeti t-jakauma Tihesfuktio Todeäköissjakauma TKK (c) Ilkka Melli (4) 8 TKK (c) Ilkka Melli (4) 8 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Satuaismuuttujie riippumattomuus Olkoot ja Y riippumattomia ja jatkuvia satuaismuuttujia. Tällöi iide hteisjakauma tihesfuktio f Y (x, ) voidaa esittää satuaismuuttujie ja Y reuajakaumie tihesfuktioide f (x) ja f Y () tuloa: f Y (x, ) f (x)f Y () Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Olkoot ja Y > riippumattomia ja jatkuvia satuaismuuttujia, joide tihesfuktiot ovat f (x) ja f Y (). Määritellää satuaismuuttuja U / Y Osamäärä U / Y tihesfuktio o + fu( u) f( u) fy( ) d TKK (c) Ilkka Melli (4) 83 TKK (c) Ilkka Melli (4) 84

15 TKK (c) Ilkka Melli (4) 85 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma: Todistus /3 Olkoot ja Y > riippumattomia ja jatkuvia satuaismuuttujia, joide tihesfuktiot ovat f (x) ja f Y (). Koska satuaismuuttujat ja Y ovat riippumattomia, f Y (x, ) f Y ()f (x) Olkoot U / Y V Y Satuaismuuttujie ja Y osamäärä jakauma saadaa määräämällä satuaismuuttuja U reuajakauma satuaismuuttujie U ja V hteisjakaumasta. Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma: Todistus /3 Tarkastellaa muuosta u x () v Muuokse ( ) kääteismuuos: x uv v Muuokse ( ) Jacobi determiatti: ( uv, ) u v u v ( x, ) x x x TKK (c) Ilkka Melli (4) 86 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma: Todistus 3/3 Site satuaismuuttujie U / Y ja V Y hteisjakauma tihesfuktio o ( uv, ) fuv ( u, v) fy ( x, ) ( x, ) f( x) fy( ) vf ( uv) f ( v) Y Osamäärä U / Y tihesfuktio saadaa tästä satuaismuuttuja U reuajakauma tihesfuktioa: + + f ( u) f ( u, v) dv vf ( uv) f ( v) dv U UV Y + f ( u) f ( ) d Y Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma /4 Tarkastellaa riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakaumaa koskeva leise tulokse sovelluksea F-jakauma (ks. lukua Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia) tihesfuktio lausekkee johtoa. Oletetaa, että satuaismuuttujat,,, m, Y, Y,, Y ovat riippumattomia ja oudattavat stadardoitua ormaalijakaumaa:,,, m, Y, Y,, Y i ~ N(, ), i,,, m Y i ~ N(, ), i,,, TKK (c) Ilkka Melli (4) 87 TKK (c) Ilkka Melli (4) 88 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma /4 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma 3/4 Määritellää satuaismuuttujat m Y Y + Y + + Y Satuaismuuttujat ja Y ovat riippumattomia ja χ - jakauma määritelmä mukaa oudattaa χ -jakaumaa m:llä vapausasteella ja Y oudattaa χ -jakaumaa :llä vapausasteella: χ ( m) Y χ ( ) Y Määritellää satuaismuuttuja / m F Y / m Y jossa siis χ ( m) Y χ ( ) Y Satuaismuuttuja F oudattaa F-jakauma määritelmä mukaa F-jakaumaa vapausastei m ja : F ~ F(m, ) TKK (c) Ilkka Melli (4) 89 TKK (c) Ilkka Melli (4) 9

16 TKK (c) Ilkka Melli (4) 9 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma 4/4 Satuaismuuttuja F ~ F(m, ) tihesfuktio o m+ m m m m ff ( ) m + jossa ( ) o Euleri gammafuktio: z t ( z) t e dt m+ Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma: Tihesfuktio johto /6 Määritellää satuaismuuttuja F m Y jossa χ ( m), Y χ ( ), Y Tällöi F ~ F(m, ) Kätetää satuaismuuttuja F tihesfuktio lausekkee m+ m m+ m m m ff ( ) m + perustelemisee leistä tulosta riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakaumalle. TKK (c) Ilkka Melli (4) 9 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma: Tihesfuktio johto /6 Määritellää satuaismuuttuja Z Y jossa χ ( m), Y χ ( ), Y χ ()-jakauma tihesfuktio o muotoa (ks. kappaletta Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma): f( ) C e C z t ( z) t e dt Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma: Tihesfuktio johto 3/6 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä tihesfuktio kaava mukaa satuaismuuttuja Z /Y tihesfuktio o + m z f ( z) f ( z) f ( ) d C C ( z) e e d Z Y m m m ( + z) CC z ( ) e d Ku itegraalissa tehdää sijoitus ( + )z t, saadaa m t t t t fz( z) CmC z e dt + z + z + z + z m m m+ ( m+ m) t ( ) CCz + z t e dt TKK (c) Ilkka Melli (4) 93 TKK (c) Ilkka Melli (4) 94 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma: Tihesfuktio johto 4/6 Satuaismuuttuja Z /Y tihesfuktio lausekkee m m+ ( m+ m) t fz( z) CmCz ( + z) t e dt itegraali ( m+ m) t t e dt itegroitava o χ (m + )-jakauma tihesfuktio di. Site ( m+ m) t t e dt C m+ Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma: Tihesfuktio johto 5/6 Sijoittamalla vakioide C m, C ja C m + lausekkeet paikoillee saadaa satuaismuuttuja Z /Y tihesfuktioksi m+ m m+ m m+ CC m fz ( z) z ( + z) z ( + z) C m m+ Satuaismuuttuja F Fm (, ) m Y saadaa satuaismuuttuja Z /Y tihesfuktiosta lieaarimuuoksella F Z m TKK (c) Ilkka Melli (4) 95 TKK (c) Ilkka Melli (4) 96

17 TKK (c) Ilkka Melli (4) 97 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma F-jakauma: Tihesfuktio johto 6/6 Soveltamalla satuaismuuttuja lieaarimuuokse tihesfuktio kaavaa (ks. kappaletta Satuaismuuttujie muuoste jakaumat) saadaa F(m, )-jakauma tihesfuktioksi m+ m m+ m m m ff ( ) m + Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma t-jakauma /4 Oletetaa, että satuaismuuttujat, Y, Y,, Y ovat riippumattomia ja oudattavat stadardoitua ormaalijakaumaa:, Y, Y,, Y ~ N(, ) Y i ~ N(, ), i,,, TKK (c) Ilkka Melli (4) 98 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma t-jakauma /4 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma t-jakauma 3/4 Määritellää satuaismuuttuja Y Y + Y + + Y Satuaismuuttujat ja Y ovat riippumattomia, oudattaa stadardoitua ormaalijakaumaa N(, ) ja Y oudattaa χ -jakauma määritelmä mukaa χ -jakaumaa :llä vapausasteella: N(,) Y χ ( ) Y Määritellää satuaismuuttuja t Y / Y jossa siis N(,) Y χ ( ) Y Satuaismuuttuja t oudattaa t-jakauma määritelmä mukaa Studeti t-jakaumaa vapausastei (ks. lukua Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia): t ~ t() TKK (c) Ilkka Melli (4) 99 TKK (c) Ilkka Melli (4) Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma t-jakauma 4/4 Satuaismuuttuja t ~ t() tihesfuktio o + ft ( ) π + jossa ( ) o Euleri gammafuktio: z t ( z) t e dt + TKK (c) Ilkka Melli (4) Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma t-jakauma: Tihesfuktio johto /4 Määritellää satuaismuuttuja t Y jossa N(,), Y χ ( ), Y Tällöi t ~ t() Kätetää satuaismuuttuja t tihesfuktio lausekkee + + ft ( ) π + perustelemisessa hväksi sitä, että t ~ F(, ) TKK (c) Ilkka Melli (4)

18 TKK (c) Ilkka Melli (4) 3 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma t-jakauma: Tihesfuktio johto /4 Jakauma F(, ) tihesfuktio o + ff ( z) z z + π + + z π + z + Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma t-jakauma: Tihesfuktio johto 3/4 Koska t z jossa z ~ F(, ) pätee seuraava tulos, ku > : Pr( t ) Pr( t ) Pr( t ) Pr( z ) F ( ) jossa F F o jakauma F(, ) kertmäfuktio. F TKK (c) Ilkka Melli (4) 4 Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma t-jakauma: Tihesfuktio johto 4/4 Derivoimalla htälö Pr( t ) FF ( ) saadaa satuaismuuttuja t tihesfuktioksi, ku > : ft( ) ff( ) Site jakauma t() tihesfuktioksi saadaa lopulta + + ft ( ) π + Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie satuaismuuttujie osamäärä jakauma >> Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat TKK (c) Ilkka Melli (4) 5 TKK (c) Ilkka Melli (4) 6 Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie miimi jakauma / Avaisaat Ekspoettijakauma Kertmäfuktio Maksimi Miimi Satuaismuuttuja Tihesfuktio Todeäköissjakauma Oletetaa, että satuaismuuttujat,,, ovat riippumattomia ja oudattavat samaa jakaumaa, joka kertmäfuktio o F(x):,,, i ~ F(x), i,,, Olkoo satuaismuuttuja () satuaismuuttujie,,, miimi: () mi{,,, } TKK (c) Ilkka Melli (4) 7 TKK (c) Ilkka Melli (4) 8

19 TKK (c) Ilkka Melli (4) 9 Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie miimi jakauma / Satuaismuuttuja () mi{,,, } kertmäfuktio o F () [ F(x)] Jos satuaismuuttujat,,, ovat lisäksi jatkuvia ja iide tihesfuktio o f(x) F (x) ii satuaismuuttuja () mi{,,, } tihesfuktio o f () [ F(x)] f(x) Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie miimi jakauma: Perustelu /3 Oletetaa, että,,, i ~ F(x), i,,, Olkoo () mi{,,, } TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie miimi jakauma: Perustelu /3 Soveltamalla kertmäfuktio määritelmää, komplemettitodeäköisde kaavaa ja satuaismuuttujie,,, riippumattomuutta satuaismuuttuja () mi{,,, } kertmäfuktioksi saadaa: F() ( x) Pr( x) () Pr( > x) () Pr( > x ja > x ja ja > x) Pr( > x)pr( > x) Pr( > x) [ Pr( x)][ Pr( x)] [ Pr( x)] [ F( x)][ F( x)] [ F( x)] [ F( x)] Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie miimi jakauma: Perustelu 3/3 Oletetaa lisäksi, että satuaismuuttujat,,, ovat jatkuvia ja iide tihesfuktio o f(x) F (x) Tällöi satuaismuuttuja () mi{,,, } tihesfuktio saadaa derivoimalla satuaismuuttuja () kertmäfuktio lauseke: d f() ( x) F () ( x) { [ F( x)] } dx [ F( x)] [ F ( x)] [ F( x)] f( x) TKK (c) Ilkka Melli (4) TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie miimi jakauma: Ekspoettijakauma / Oletetaa, että riippumattomat satuaismuuttujat,,, oudattavat samaa ekspoettijakaumaa (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) parametriaa λ :,,, i ~ Exp(λ), i,,, Satuaismuuttujie,,, kertmäfuktio: F( x) e λx Satuaismuuttujie,,, tihesfuktio: f ( x) F ( x) e λx λ Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie miimi jakauma: Ekspoettijakauma / Määritellää satuaismuuttuja () mi{,,, } Satuaismuuttuja () kertmäfuktio: λx F() ( x) [ F( x)] [ ( e )] λx e Satuaismuuttuja () tihesfuktio: d λx f() ( x) F () ( x) ( e ) dx λx λe Site samaa ekspoettijakaumaa Exp(λ) oudattavie satuaismuuttujie,,, miimi () oudattaa ekspoettijakaumaa parametriaa λ : () ~ Exp(λ) TKK (c) Ilkka Melli (4) 3 TKK (c) Ilkka Melli (4) 4

20 TKK (c) Ilkka Melli (4) 5 Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie maksimi jakauma / Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie maksimi jakauma / Oletetaa, että satuaismuuttujat,,, ovat riippumattomia ja oudattavat samaa jakaumaa, joka kertmäfuktio o F(x):,,, i ~ F(x), i,,, Olkoo satuaismuuttuja () satuaismuuttujie,,, maksimi: () max{,,, } Satuaismuuttuja () max{,,, } kertmäfuktio o F () [F(x)] Jos satuaismuuttujat,,, ovat lisäksi jatkuvia ja iide tihesfuktio o f(x) F (x) ii satuaismuuttuja () max{,,, } tihesfuktio o f () [F(x)] f(x) TKK (c) Ilkka Melli (4) 6 Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie maksimi jakauma: Perustelu /3 Oletetaa, että,,, i ~ F(x), i,,, Olkoo () max{,,, } Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie maksimi jakauma: Perustelu /3 Soveltamalla kertmäfuktio määritelmää ja satuaismuuttujie,,, riippumattomuutta satuaismuuttuja () max{,,, } kertmäfuktioksi saadaa: F( ( x) Pr( x) ) ( ) Pr( xja xja ja x) Pr( x)pr( x) Pr( x) F( x) F( x) F( x) [ F( x)] TKK (c) Ilkka Melli (4) 7 TKK (c) Ilkka Melli (4) 8 Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie maksimi jakauma: Perustelu 3/3 Oletetaa lisäksi, että satuaismuuttujat,,, ovat jatkuvia ja iide tihesfuktio o f(x) F (x) Tällöi satuaismuuttuja () max{,,, } tihesfuktio saadaa derivoimalla satuaismuuttuja () kertmäfuktio lauseke: d f( ) ( x) F ( ) ( x) [ F( x)] dx Fx [ ( )] F ( x) Fx [ ( )] f( x) Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie maksimi jakauma: Ekspoettijakauma / Oletetaa, että riippumattomat satuaismuuttujat,,, oudattavat samaa ekspoettijakaumaa (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) parametriaa λ :,,, i ~ Exp(λ), i,,, Satuaismuuttujie,,, kertmäfuktio: F( x) e λx Satuaismuuttujie,,, tihesfuktio: f ( x) F ( x) e λx λ TKK (c) Ilkka Melli (4) 9 TKK (c) Ilkka Melli (4)

21 TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie miimi ja maksimi jakaumat Satuaismuuttujie maksimi jakauma: Ekspoettijakauma / Määritellää satuaismuuttuja () max{,,, } Satuaismuuttuja () kertmäfuktio: x F( ) ( x) [ F( x)] ( e λ ) Satuaismuuttuja () tihesfuktio: d λx f( ) ( x) F ( ) ( x) ( e ) dx λx λx λe ( e ) Site samaa ekspoettijakaumaa Exp(λ) oudattavie satuaismuuttujie,,, maksimi () ei oudata mitää tavaomaista jakaumaa toisi kui iide miimi (), joka oudattaa ekspoettijakaumaa parametriaa λ.

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Satunnaismuuttujien muunnokset ja

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat Satunnaismuuttujien muunnosten jakaumat

Lisätiedot

Johda jakauman momenttiemäfunktio ja sen avulla jakauman odotusarvo ja varianssi.

Johda jakauman momenttiemäfunktio ja sen avulla jakauman odotusarvo ja varianssi. Mat-2.090 Sovellettu todeäköisyyslasku A Mat-2.090 Sovellettu todeäköisyyslasku A / Pistetehtävät 2, 4, 6, 8, 0 Aiheet: Avaisaat: Momettiemäfuktio Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat Kovergessikäsitteet

Lisätiedot

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia: Mitä opimme?

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia: Mitä opimme? TKK (c) Ilkka Melli (4) Johdato Johdatus todeäköisyyslasketaa TKK (c) Ilkka Melli (4) : Mitä opimme? / Tutustumme tässä luvussa seuraavii ormaalijakaumasta (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) johdettuihi jakaumii:

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 5. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Jatkuvia jakaumia Avainsanat: Jatkuvia jakaumia

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 5. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Jatkuvia jakaumia Avainsanat: Jatkuvia jakaumia Mat-.60 Sovellettu todeäköisyyslasketa B / Ratkaisut Aiheet: Jatkuvia jakaumia Avaisaat: Biomijakauma, Ekspoettijakauma, Jatkuva tasaie jakauma, Kertymäfuktio, Keskeie raja-arvolause, Mediaai, Normaaliapproksimaatio,

Lisätiedot

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Ilkka Melli Tilastolliset meetelmät Osa : Otokset, otosjakaumat ja estimoiti Otokset ja otosjakaumat TKK (c) Ilkka Melli (007) 1 Otokset ja otosjakaumat >> Satuaisotata ja satuaisotokset Otostuusluvut

Lisätiedot

Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Konvergenssikäsitteet ja raja arvolauseet

Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Konvergenssikäsitteet ja raja arvolauseet Ilkka Melli Todeäköisyyslasketa Osa 2: Satuaismuuttujat ja todeäköisyysjakaumat Kovergessikäsitteet ja raja arvolauseet TKK (c) Ilkka Melli (2006) 1 Kovergessikäsitteet ja raja arvolauseet >> Kovergessikäsitteitä

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteesee Otos ja otosjakaumat TKK (c) Ilkka Melli (004) 1 Otos ja otosjakaumat Yksikertaie satuaisotos Otostuusluvut ja otosjakaumat Aritmeettise keskiarvo otosjakauma Otosvariassi otosjakauma

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus todeäköisyyslasketaa Kovergessikäsitteet ja raja-arvolauseet TKK (c) Ilkka Melli (2004) 1 Kovergessikäsitteet ja raja-arvolauseet Kovergessikäsitteitä Suurte lukuje lait Keskeie raja-arvolause

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteesee Otos ja otosjakaumat TKK (c) Ilkka Melli (005) 1 Otos ja otosjakaumat Yksikertaie satuaisotos Otostuusluvut ja otosjakaumat Aritmeettise keskiarvo ja otosvariassi otosjakaumat

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio TKK (c) Ilkka Mellin (5) 1 Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio Momenttiemäfunktio Diskreettien jakaumien momenttiemäfunktioita

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa : Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio TKK (c) Ilkka Mellin (7) 1 Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A TKK / Ssteemiaalsi laboratorio Mat-2.9 Sovellettu todeäköisslasku A Nordlud Harjoitus 6 (vko 43/23) (Aihe: sekamalli, hteisjakaumia, Laiie luvut 6. 6.3, 8. 8.9). Tässä o edellise viiko laskareissa luvattu

Lisätiedot

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Ilkka Melli Tilastolliset meetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimoiti Estimoitimeetelmät TKK (c) Ilkka Melli (2007) Estimoitimeetelmät >> Todeäköisyysjakaumie parametrie estimoiti Suurimma uskottavuude

Lisätiedot

Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille: Esitiedot TKK (c Ilkka Melli (004 Johdatus tilastotieteesee TKK (c Ilkka Melli (004 : Mitä opimme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavia järjestysasteikolliste muuttujie testejä: ja merkkitesti parivertailuille

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Estimointimenetelmät. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Estimointimenetelmät. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteesee Estimoitimeetelmät TKK (c) Ilkka Melli (2005) 1 Estimoitimeetelmät Todeäköisyysjakaumie parametrie estimoiti Momettimeetelmä Normaalijakauma parametrie estimoiti Ekspoettijakauma

Lisätiedot

8. laskuharjoituskierros, vko 11, ratkaisut

8. laskuharjoituskierros, vko 11, ratkaisut Mat-2.091 Sovellettu todeäköisyyslasku, kevät -05 Heliövaara, Palo, Melli 8. laskuharjoituskierros, vko 11, ratkaisut D1. Oletetaa, että havaiot X i, i = 1, 2,..., 100 muodostavat yksikertaise satuaisotokse

Lisätiedot

4 KORKEAMMAN KERTALUVUN LINEAARISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT. Kertaluvun n lineaarinen differentiaaliyhtälö ns. standardimuodossa on

4 KORKEAMMAN KERTALUVUN LINEAARISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT. Kertaluvun n lineaarinen differentiaaliyhtälö ns. standardimuodossa on 4 4 KORKEAAN KERTAUVUN INEAARISET DIFFERENTIAAIYHTÄÖT Kertalukua olevassa differetiaalihtälössä F(x,,,, () ) = 0 esiit :e kertaluvu derivaatta () = d /dx ja mahdollisesti alempia derivaattoja, :tä ja x:ää.

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A. Diskreetit jakaumat Jatkuvat jakaumat. Avainsanat:

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A. Diskreetit jakaumat Jatkuvat jakaumat. Avainsanat: Mat-2.090 Sovellettu todeäköisyyslasku A / Ratkaisut Aiheet: Avaisaat: Diskeetit jakaumat Jatkuvat jakaumat Biomijakauma, Ekspoettijakauma, Jatkuva tasaie jakauma, Ketymäfuktio, Mediaai, Negatiivie biomijakauma,

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia Johdanto χ 2 -jakauma F-jakauma t-jakauma TKK (c) Ilkka Mellin

Lisätiedot

Johda jakauman momenttiemäfunktio ja sen avulla jakauman odotusarvo ja varianssi.

Johda jakauman momenttiemäfunktio ja sen avulla jakauman odotusarvo ja varianssi. / Raaisu Aihee: Avaisaa: Momeiemäfuio Sauaismuuujie muuose ja iide jaauma Kovergessiäsiee ja raja-arvolausee Biomijaauma, Espoeijaauma, Geomerie jaauma, Jaaumaovergessi, Jauva asaie jaauma, Kolmiojaauma,

Lisätiedot

S Laskennallinen systeemibiologia

S Laskennallinen systeemibiologia S-4250 Laskeallie systeemibiologia Harjoitus Mittaustuloksea o saatu havaitoparia (x, y ),, (x, y ) Muuttuja y käyttäytymistä voidaa selittää muuttuja x avulla esimerkiksi yksikertaise lieaarise riippuvuude

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskenta: Todennäköisyysjakaumia

Todennäköisyyslaskenta: Todennäköisyysjakaumia Todeäköisyysjakaumia Todeäköisyyslasketa: Todeäköisyysjakaumia 6. Diskreettejä jakaumia 7. Jatkuvia jakaumia 8. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia 9. Moiulotteisia jakaumia Ilkka Melli 35 Todeäköisyysjakaumia

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A. Otos- ja otosjakaumat Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi. Avainsanat:

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A. Otos- ja otosjakaumat Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi. Avainsanat: Mat-.090 Sovellettu todeäköisyyslasku A Mat-.090 Sovellettu todeäköisyyslasku A / Ratkaisut Aiheet: Avaisaat: Otos- ja otosjakaumat Estimoiti Estimoitimeetelmät Väliestimoiti Aritmeettie keskiarvo, Beroulli-jakauma,

Lisätiedot

LIITTEET Liite A Stirlingin kaavan tarkkuudesta...2. Liite B Lagrangen kertoimet...3

LIITTEET Liite A Stirlingin kaavan tarkkuudesta...2. Liite B Lagrangen kertoimet...3 LIITTEET... 2 Liite A Stirligi kaava tarkkuudesta...2 Liite B Lagrage kertoimet... 2 Liitteet Liitteet Liite A Stirligi kaava tarkkuudesta Luoollista logaritmia suureesta! approksimoidaa usei Stirligi

Lisätiedot

6.1 Riippumattomat satunnaismuuttujat

6.1 Riippumattomat satunnaismuuttujat Luku 6 Otatajakaumie teoria 6.1 Riippumattomat satuaismuuttujat Muistamme edellisistä luvuista, että satuaismuuttujat X 1 ja X 2 ovat riippumattomat (määritelmät 4.6 ja 5.5), jos f(x 1, x 2 ) f 1 (x 1

Lisätiedot

Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 3B

Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 3B Tilastollie päättely II, kevät 7 Harjoitus 3B Heikki Korpela 3. maaliskuuta 7 Tehtävä. Jatkoa harjoitukse B tehtävii -3. Oletetaa, että x i c kaikilla i, ku c > o vakio. Näytä, että ˆβ, T ja T ovat tarketuvia.

Lisätiedot

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6A

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6A Tilastollie päättömyys, kevät 07 Harjoitus 6A Heikki Korpela 8. helmikuuta 07 Tehtävä. Moistee teht. 5.. Olkoo Y,..., Y riippumato otos ekspoettiperhee jakaumasta, joka ptf/tf o muotoa fy i ; θ cθhye φθtyi

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Jatkuvia jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Jatkuvia jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Jatkuvia jakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Jatkuvia jakaumia Jatkuva tasainen jakauma Eksponenttijakauma Normaalijakauma Keskeinen raja-arvolause TKK (c) Ilkka Mellin

Lisätiedot

Olkoon R S otosavaruuksien R ja S karteesinen tulo: Satunnaismuuttujien X ja Y järjestetty pari (X, Y) määrittelee kaksiulotteisen satunnaismuuttujan:

Olkoon R S otosavaruuksien R ja S karteesinen tulo: Satunnaismuuttujien X ja Y järjestetty pari (X, Y) määrittelee kaksiulotteisen satunnaismuuttujan: Mat-.6 Sovellettu todennäköisslaskenta B Mat-.6 Sovellettu todennäköisslaskenta B / Ratkaisut Aiheet: Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköissjakaumat Moniulotteisia jakaumia Avainsanat: Diskreetti

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2 Todeäköisyyslaskea ja tilastotietee peruskurssi Esimerkkikokoelma 2 Aiheet: Satuaismuuttujat ja todeäköisyysjakaumat Kertymäfuktio, pistetodeäköisyysfuktio ja tiheysfuktio Jakaumie tuusluvut Tärkeimmät

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (005) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia Multinomijakauma Kaksiulotteinen normaalijakauma TKK (c) Ilkka

Lisätiedot

HY, MTL / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIb, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia.

HY, MTL / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIb, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia. HY, MTL / Matemaattiste tieteide kadiohjelma Todeäköisyyslasketa IIb, syksy 08 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I Olkoot X ja X riippumattomia satuaismuuttujia, joille ja olkoo X EX, EX, var

Lisätiedot

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (007) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia >> Multinomijakauma Kaksiulotteinen

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Jatkuvia jakaumia

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Jatkuvia jakaumia Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Jatkuvia jakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (2006) 1 Jatkuvia jakaumia >> Jatkuva tasainen jakauma Eksponenttijakauma Normaalijakauma Keskeinen

Lisätiedot

Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille: Esitiedot TKK (c) Ilkka Melli (4) Testit suhdeasteikollisille muuttujille Johdatus tilastotieteesee Testit suhdeasteikollisille muuttujille Testit ormaalikauma parametreille Yhde otokse t-testi Kahde otokse t-testi

Lisätiedot

EX1 EX 2 EX =

EX1 EX 2 EX = HY, MTL / Matemaattiste tieteide kadiohjelma Todeäköisyyslasketa IIb, syksy Harjoitus Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I. Olkoot X ja X riippumattomia satuaismuuttujia, joille ja olkoo X EX, EX, var X,

Lisätiedot

Kaksiulotteinen normaalijakauma Mitta-asteikot Havaintoaineiston kuvaaminen ja otostunnusluvut

Kaksiulotteinen normaalijakauma Mitta-asteikot Havaintoaineiston kuvaaminen ja otostunnusluvut Mat-2.09 Sovellettu todeäköisyyslasku /Ratkaisut Aiheet: Kaksiulotteie ormaalijakauma Mitta-asteikot Havaitoaieisto kuvaamie ja otostuusluvut Avaisaat: Ehdollie jakauma, Ehdollie odotusarvo, Ehdollie variassi,

Lisätiedot

Sallitut apuvälineet: MAOL-taulukot, kirjoitusvälineet, laskin sekä itse laadittu, A4-kokoinen lunttilappu. f(x, y) = k x y, kun 0 < y < x < 1,

Sallitut apuvälineet: MAOL-taulukot, kirjoitusvälineet, laskin sekä itse laadittu, A4-kokoinen lunttilappu. f(x, y) = k x y, kun 0 < y < x < 1, Todennäköisyyslaskenta, 2. kurssikoe 7.2.22 Sallitut apuvälineet: MAOL-taulukot, kirjoitusvälineet, laskin sekä itse laadittu, A4-kokoinen lunttilappu.. Satunnaismuuttujien X ja Y yhteistiheysfunktio on

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (006) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia >> Multinomijakauma Kaksiulotteinen

Lisätiedot

1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävään 4). Monisteen esimerkin mukaan momenttimenetelmän. n ne(y i Y (n) ) = 2E(Y 1 Y (n) ).

1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävään 4). Monisteen esimerkin mukaan momenttimenetelmän. n ne(y i Y (n) ) = 2E(Y 1 Y (n) ). HY / Matematiika ja tilastotietee laitos Tilastollie päättely II, kevät 018 Harjoitus 5B Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I 1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävää ). Moistee esimerki 3.3.3. mukaa momettimeetelmä

Lisätiedot

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 5b

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 5b Tilastollie päättömyys, kevät 07 Harjoitus b Heikki Korpela 3. helmikuuta 07 Tehtävä. a Olkoot Y,..., Y Bθ. Johda uskottavuusosamäärä testisuuree ry, Waldi testisuuree wy ja Rao pistemäärätestisuuree uy

Lisätiedot

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia >> Johdanto χ 2 -jakauma F-jakauma

Lisätiedot

Lisää Diskreettejä jakaumia Lisää Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

Lisää Diskreettejä jakaumia Lisää Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Lisää Diskreettejä jakaumia Lisää Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia KE (2014) 1 Hypergeometrinen jakauma Hypergeometrinen jakauma

Lisätiedot

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli Ilkka Melli Tilastolliset meetelmät Osa 4: Lieaarie regressioaalyysi Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli TKK (c) Ilkka Melli (007) Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli >> Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli

Lisätiedot

1. osa, ks. Solmu 2/ Kahden positiivisen luvun harmoninen, geometrinen, aritmeettinen ja + 1 u v 2 1

1. osa, ks. Solmu 2/ Kahden positiivisen luvun harmoninen, geometrinen, aritmeettinen ja + 1 u v 2 1 Epäyhtälötehtävie ratkaisuja. osa, ks. Solmu 2/200. Kahde positiivise luvu harmoie, geometrie, aritmeettie ja kotraharmoie keskiarvo määritellää yhtälöillä H = 2 +, G = uv, A = u + v 2 u v ja C = u2 +

Lisätiedot

MATA172 Sami Yrjänheikki Harjoitus Totta vai Tarua? Lyhyt perustelu tai vastaesimerkki!

MATA172 Sami Yrjänheikki Harjoitus Totta vai Tarua? Lyhyt perustelu tai vastaesimerkki! MATA17 Sami Yrjäheikki Harjoitus 7 1.1.018 Tehtävä 1 Totta vai Tarua? Lyhyt perustelu tai vastaesimerkki! (a) Jokaie jatkuva fuktio f : R R o tasaisesti jatkuva. (b) Jokaie jatkuva fuktio f : [0, 1[ R

Lisätiedot

Diskreettejä jakaumia. Diskreettejä jakaumia. Diskreettejä jakaumia Mitä opimme? 2/3. Diskreettejä jakaumia Mitä opimme? 1/3

Diskreettejä jakaumia. Diskreettejä jakaumia. Diskreettejä jakaumia Mitä opimme? 2/3. Diskreettejä jakaumia Mitä opimme? 1/3 TKK (c) Ilkka Melli (4) Diskeettejä jakaumia Johdatus todeäköisyyslasketaa Diskeettejä jakaumia Diskeetti tasaie jakauma Beoulli-jakauma Biomijakauma Geometie jakauma Negatiivie biomijakauma Hyegeometie

Lisätiedot

Solmu 3/2010 1. toteutuu kaikilla u,v I ja λ ]0,1[. Se on aidosti konveksi, jos. f ( λu+(1 λ)v ) < λf(u)+(1 λ)f(v) (2)

Solmu 3/2010 1. toteutuu kaikilla u,v I ja λ ]0,1[. Se on aidosti konveksi, jos. f ( λu+(1 λ)v ) < λf(u)+(1 λ)f(v) (2) Solmu 3/200 Epäyhtälöistä, osa 2 Markku Halmetoja Mätä lukio Välillä I määriteltyä fuktiota saotaa koveksiksi, jos se kuvaaja o alaspäi kupera, eli jos kuvaaja mitkä tahasa kaksi pistettä yhdistävä jaa

Lisätiedot

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia: Mitä opimme?

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia: Mitä opimme? TKK (c) Ilkka Mellin (4) Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia Johdatus todennäköisyyslaskentaan Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (4) Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia: Mitä

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Kaksiulotteiset todennäköisyysjakaumat

Lisätiedot

2 exp( 2u), kun u > 0 f U (u) = v = 3 + u 3v + uv = u. f V (v) dv = f U (u) du du f V (v) = f U (u) dv = f U (h(v)) h (v) = f U 1 v (1 v) 2

2 exp( 2u), kun u > 0 f U (u) = v = 3 + u 3v + uv = u. f V (v) dv = f U (u) du du f V (v) = f U (u) dv = f U (h(v)) h (v) = f U 1 v (1 v) 2 HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 208 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I. Satunnaismuuttuja U Exp(2) ja V = U/(3 + U). Laske f V käyttämällä muuttujanvaihtotekniikkaa.

Lisätiedot

Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat

Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat TKK (c) Ilkka Mellin (4) todennäköisyysjakaumat Johdatus todennäköisyyslaskentaan todennäköisyysjakaumat TKK (c) Ilkka Mellin (4) todennäköisyysjakaumat: Mitä opimme? /5 hden satunnaismuuttujan todennäköisyysjakaumat

Lisätiedot

Jatkuvia jakaumia. Jatkuvia jakaumia. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? 2/3. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? 1/3. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme?

Jatkuvia jakaumia. Jatkuvia jakaumia. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? 2/3. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? 1/3. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? TKK (c) Ilkk Melli (4) Jtkuvi jkumi Jtkuv tsie jkum Johdtus todeäköisyyslsket Jtkuvi jkumi TKK (c) Ilkk Melli (4) Jtkuvi jkumi Mitä opimme? /3 Tutustumme tässä luvuss seurvii jtkuvii todeäköisyysjkumii:

Lisätiedot

Analyysi A. Harjoitustehtäviä lukuun 1 / kevät 2018

Analyysi A. Harjoitustehtäviä lukuun 1 / kevät 2018 Aalyysi A Harjoitustehtäviä lukuu / kevät 208 Ellei toisi maiita, tehtävissä esiityvät muuttujat ja vakiot ovat mielivaltaisia reaalilukuja.. Aa joki ylä- ja alaraja joukoille { x R x 2 + x 6 ja B = {

Lisätiedot

4. Todennäköisyyslaskennan kertausta

4. Todennäköisyyslaskennan kertausta Sisältö Peruskäsitteet Diskreetit satuaismuuttujat Diskreetit jakaumat (lkm-jakaumat) Jatkuvat satuaismuuttujat Jatkuvat jakaumat (aikajakaumat) Muut satuaismuuttujat lueto04.ppt S-38.45 - Liikeeteoria

Lisätiedot

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi MS-A0501 Todeäköisyyslaskea ja tilastotietee peruskurssi 4A Satuaisotata ja parametrie estimoiti Lasse Leskelä Matematiika ja systeemiaalyysi laitos Perustieteide korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 9. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi Avainsanat:

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 9. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi Avainsanat: Mat-.60 Sovellettu todeäköisyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäköisyyslasketa B / Ratkaisut Aiheet: Estimoiti Estimoitimeetelmät Väliestimoiti Avaisaat: Aritmeettie keskiarvo, Beroulli-jakauma, Beroulli-koe,

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat TKK (c) Ilkka Mellin (2006) 1 Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteesee Yhde selittää lieaarie regressiomalli TKK (c) Ilkka Melli (2005) Yhde selittää lieaarie regressiomalli Yhde selittää lieaarie regressiomalli a sitä koskevat oletukset Yhde selittää

Lisätiedot

5. laskuharjoituskierros, vko 8, ratkaisut

5. laskuharjoituskierros, vko 8, ratkaisut Mat-.09 Sovellettu todennäköisyyslasku, kevät -05 5. laskuharjoituskierros, vko 8, ratkaisut D. Eräässä maata kiertävällä radalla olevassa satelliitissa on ilmaisin, jonka elinikä X yksikkönä vuosi noudattaa

Lisätiedot

Lineaarinen toisen kertaluvun yhtälö

Lineaarinen toisen kertaluvun yhtälö Lineaarinen toisen kertaluvun yhtälö Keijo Ruotsalainen Mathematics Division Lineaarinen toisen kertaluvun differentiaaliyhtälö Toisen kertaluvun täydellinen lineaarinen yhtälö muotoa p 2 (x)y + p 1 (x)y

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 9. harjoitukset/ratkaisut. Luottamusvälit

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 9. harjoitukset/ratkaisut. Luottamusvälit Mat-.09 Sovellettu todeäköisyyslasku Mat-.09 Sovellettu todeäköisyyslasku /Ratkaisut Aiheet: Estimoiti Luottamusvälit Avaisaat: Aritmeettie keskiarvo, Beroulli-jakauma, Estimaattori, Estimoiti, Frekvessi,

Lisätiedot

RATKAISUT x 2 3 = x 2 + 2x + 1, eli 2x 2 2x 4 = 0, joka on yhtäpitävä yhtälön x 2 x 2 = 0. Toisen asteen yhtälön ratkaisukaavalla saadaan

RATKAISUT x 2 3 = x 2 + 2x + 1, eli 2x 2 2x 4 = 0, joka on yhtäpitävä yhtälön x 2 x 2 = 0. Toisen asteen yhtälön ratkaisukaavalla saadaan RATKAISUT 8 17 8 a) Paraabelie y x ja y x + x + 1 leikkauspisteet saadaa määritettyä, ku esi ratkaistaa yhtälö x x + x + 1, eli x x, joka o yhtäpitävä yhtälö x x. Toise astee yhtälö ratkaisukaavalla saadaa

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskenta: Todennäköisyysjakaumia

Todennäköisyyslaskenta: Todennäköisyysjakaumia Todeäköisyysjakaumia Todeäköisyyslasketa: Todeäköisyysjakaumia 6. Diskreettejä jakaumia 7. Jatkuvia jakaumia 8. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia 9. Moiulotteisia jakaumia TKK @ Ilkka Melli (6) 33

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A. Moniulotteiset jakaumat. Avainsanat:

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A. Moniulotteiset jakaumat. Avainsanat: Mat-.9 Sovellettu todennäköisyyslasku A Mat-.9 Sovellettu todennäköisyyslasku A / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Moniulotteiset jakaumat Diskreetti jakauma, Ehdollinen jakauma, Ehdollinen odotusarvo, Jatkuva

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Kertymäfunktio TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Kertymäfunktio Kertymäfunktio: Määritelmä Diskreettien jakaumien kertymäfunktiot Jatkuvien jakaumien kertymäfunktiot TKK (c)

Lisätiedot

4.1. Olkoon X mielivaltainen positiivinen satunnaismuuttuja, jonka odotusarvo on

4.1. Olkoon X mielivaltainen positiivinen satunnaismuuttuja, jonka odotusarvo on Mat-2.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Otanta Poisson- Jakaumien tunnusluvut Diskreetit jakaumat Binomijakauma, Diskreetti tasainen jakauma, Geometrinen jakauma, Hypergeometrinen

Lisätiedot

10. Toisen kertaluvun lineaariset differentiaaliyhtälöt

10. Toisen kertaluvun lineaariset differentiaaliyhtälöt 37. Toisen kertaluvun lineaariset differentiaalihtälöt Tarkastelemme muotoa () ( x) + a( x) ( x) + a( x) ( x) = b( x) olevia htälöitä, missä kerroinfunktiot ja oikea puoli ovat välillä I jatkuvia. Edellisen

Lisätiedot

Tilastomatematiikka Kevät 2008

Tilastomatematiikka Kevät 2008 Tilastomatematiikka Kevät 2008 Keijo Ruotsalainen Oulun yliopisto, Teknillinen tiedekunta Matematiikan jaos Tilastomatematiikka p.1/19 4.3 Varianssi Satunnaismuuttuja on neliöintegroituva, jos odotusarvo

Lisätiedot

1. Valitaan tilanteeseen sopiva stokastinen malli. 2. Sovitetaan malli havaittuun dataan (estimoidaan mallin parametrit).

1. Valitaan tilanteeseen sopiva stokastinen malli. 2. Sovitetaan malli havaittuun dataan (estimoidaan mallin parametrit). Luku 7 Parametrie estimoiti Lasse Leskelä Aalto-yliopisto 2. lokakuuta 2017 7.1 Tilastollie päättely Tähä meessä o opittu eustamaa tapahtumie todeäköisyyksiä aetu stokastise malli pohjalta. Eusteide laskemiseksi

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 28. syyskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 28. syyskuuta 2007 1 / 20 1 Jatkoa diskreeteille jakaumille Negatiivinen binomijakauma Poisson-jakauma Diskreettien

Lisätiedot

Äärettämän sarjan (tai vain sarjan) sanotaan suppenevan eli konvergoivan, jos raja-arvo lims

Äärettämän sarjan (tai vain sarjan) sanotaan suppenevan eli konvergoivan, jos raja-arvo lims 75 4 POTENSSISARJOJA 4.1 ÄÄRETTÖMÄT SARJAT Lukujoo { a k } summaa S a a a a a k 0 1 k k0 saotaa äärettömäksi sarjaksi. Summa o s. osasumma. S a a a a a k 0 1 k0 Äärettämä sarja (tai vai sarja) saotaa suppeeva

Lisätiedot

Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat

Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat Todennäköisyyslaskenta Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat KE (2014) 1 Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat >> Kaksiulotteiset

Lisätiedot

Väliestimointi. Väliestimointi. Väliestimointi: Mitä opimme? 2/3. Väliestimointi: Mitä opimme? 1/3. Väliestimointi: Mitä opimme?

Väliestimointi. Väliestimointi. Väliestimointi: Mitä opimme? 2/3. Väliestimointi: Mitä opimme? 1/3. Väliestimointi: Mitä opimme? TKK (c) Ilkka Melli (004) Välietimoiti Todeäköiyyjakaumie parametrie etimoiti Normaalijakauma variai luottamuväli Beroulli-jakauma odotuarvo luottamuväli Johdatu tilatotieteeee Välietimoiti TKK (c) Ilkka

Lisätiedot

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia.

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia. HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 8 Harjoitus Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I. Mitkä seuraavista funktioista F, F, F ja F 4 ovat kertymäfunktioita? Mitkä

Lisätiedot

1 Eksponenttifunktion määritelmä

1 Eksponenttifunktion määritelmä Ekspoettifuktio määritelmä Selvitimme aikaisemmi tällä kurssilla, millaie potessisarja säilyy derivoiissa muuttumattomaa. Se perusteella määritellää: Määritelmä. Ekspoettifuktio exp : R R määritellää lausekkeella

Lisätiedot

JATKUVAT JAKAUMAT Laplace-muunnos (Laplace-Stieltjes-muunnos)

JATKUVAT JAKAUMAT Laplace-muunnos (Laplace-Stieltjes-muunnos) J. Virtamo 38.3143 Jonoteoria / Jatkuvat jakaumat 1 JATKUVAT JAKAUMAT Laplace-muunnos (Laplace-Stieltjes-muunnos) Määritelmä Ei-negatiivisen satunnaismuuttujan X 0, jonka tiheysfunktio on f(x), Laplace-muunnos

Lisätiedot

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 6A Ratkaisuehdotuksia.

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 6A Ratkaisuehdotuksia. HY, MTO / Matemaattiste tieteide adiohjelma Tilastollie päättely II, evät 2018 Harjoitus 6A Rataisuehdotusia Tehtäväsarja I 1. (Moistee tehtävä 5.4) Kauppias myy mäysiemeiä, joide itävyyde väitetää oleva

Lisätiedot

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle / MS-A8 Differentiaali- ja integraalilaskenta, V/7 Differentiaali- ja integraalilaskenta Ratkaisut 5. viikolle / 9..5. Integroimismenetelmät Tehtävä : Laske osittaisintegroinnin avulla a) π x sin(x) dx,

Lisätiedot

2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi

2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi Mat-.6 Sovellettu todeäköisyyslasketa. harjoitukset Mat-.6 Sovellettu todeäköisyyslasketa B. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Tilastolliset testit Avaisaat: Aritmeettie keskiarvo, Beroulli-jakauma, F-jakauma,

Lisätiedot

Tilastolliset menetelmät: Tilastolliset testit

Tilastolliset menetelmät: Tilastolliset testit Tilastolliset meetelmät Tilastolliset testit Tilastolliset meetelmät: Tilastolliset testit 8. Tilastollie testaus 9. Testejä suhdeasteikollisille muuttujille. Testejä järjestysasteikollisille muuttujille.

Lisätiedot

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa MS-A24 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kevät 216 Antti Rasila

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 3

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 3 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 3 Aiheet: Satunnaisvektorit ja moniulotteiset jakaumat Tilastollinen riippuvuus ja lineaarinen korrelaatio Satunnaisvektorit ja moniulotteiset

Lisätiedot

Ratkaisu: Tutkitaan derivoituvuutta Cauchy-Riemannin yhtälöillä: f(x, y) = u(x, y) + iv(x, y) = 2x + ixy 2. 2 = 2xy xy = 1

Ratkaisu: Tutkitaan derivoituvuutta Cauchy-Riemannin yhtälöillä: f(x, y) = u(x, y) + iv(x, y) = 2x + ixy 2. 2 = 2xy xy = 1 1. Selvitä missä tason pisteissä annetut funktiot ovat derivoituvia/analyyttisiä. Määrää funktion derivaatta niissä pisteissä, joissa se on olemassa. (a) (x, y) 2x + ixy 2 (b) (x, y) cos x cosh y i sin

Lisätiedot

Seuraavat peruslauseet 1-8 voidaan helposti todistaa integraalin määritelmästä. Integroimisjoukko R oletetaan rajoitetuksi Jordanmitalliseksi

Seuraavat peruslauseet 1-8 voidaan helposti todistaa integraalin määritelmästä. Integroimisjoukko R oletetaan rajoitetuksi Jordanmitalliseksi Laaja matematiikka 5 Kevät 200 2. Itegraali omiaisuuksia Seuraavat peruslauseet -8 voidaa helposti todistaa itegraali määritelmästä. Itegroimisjoukko oletetaa rajoitetuksi Jordamitalliseksi joukoksi. Lause

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (004) 1 Testit suhdeasteikollisille muuttujille Testit normaalijakauman parametreille Yhden otoksen t-testi Kahden

Lisätiedot

2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi

2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi MS-A53 Todeäköisyyslaskea ja tilastotietee peruskurssi Esimerkkikokoelma 5 Aiheet: Tilastolliset testit Yhde otokse t-testi Testausasetelma yhde otokse t-testissä odotusarvolle Olkoo X i, i =,,, riippumato

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Jakaumien tunnusluvut. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Jakaumien tunnusluvut. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Jakaumien tunnusluvut TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Jakaumien tunnusluvut >> Odotusarvo Varianssi Markovin ja Tshebyshevin

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (005) 1 Testit suhdeasteikollisille muuttujille Testit normaalijakauman parametreille Yhden otoksen t-testi Kahden

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Kertymäfunktio TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Kertymäfunktio >> Kertymäfunktio: Määritelmä Diskreettien jakaumien

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A TKK / Systeemianalyysin laboratorio Nordlund Mat-.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A Harjoitus 5 (vko 4/003) (Aihe: jatkuvia satunnaismuuttujia ja jakaumia, sekamalli, Laininen luvut 5.1 5.7, 6.1 6.3)

Lisätiedot

Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat

Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat Mat-.3 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. harjoituset Mat-.3 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. harjoituset / Rataisut Aiheet: Avainsanat: Satunnaismuuttujat ja todennäöisyysjaaumat Kertymäfuntio

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskun kertaus. Heliövaara 1

Todennäköisyyslaskun kertaus. Heliövaara 1 Todennäköisyyslaskun kertaus Heliövaara 1 Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Heliövaara 2 Stunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Jos satunnaisilmiötä halutaan mallintaa matemaattisesti,

Lisätiedot

x 4 e 2x dx Γ(r) = x r 1 e x dx (1)

x 4 e 2x dx Γ(r) = x r 1 e x dx (1) HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Todennäköisyyslaskenta IIA, syksy 217 217 Harjoitus 6 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I 1. Laske numeeriset arvot seuraaville integraaleille: x 4 e 2x dx ja 1

Lisätiedot

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n IV. TASAINEN SUPPENEMINEN IV.. Funktiojonon tasainen suppeneminen Olkoon A R joukko ja f n : A R funktio, n =, 2, 3,..., jolloin jokaisella x A muodostuu lukujono f x, f 2 x,.... Jos tämä jono suppenee

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiika tukikurssi Kurssikerta 1 Iduktiotodistus Iduktiotodistukse logiikka Tutkitaa tapausta, jossa haluamme todistaa joki väittee P() site, että se pätee kaikilla luoollisissa luvuilla. Eli halutaa

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A TKK / Systeemianalyysin laboratorio Nordlund Mat-.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A Harjoitus 7 (vko 44/003) (Aihe: odotusarvon ja varianssin ominaisuuksia, satunnaismuuttujien lineaarikombinaatioita,

Lisätiedot

2 Funktion derivaatta

2 Funktion derivaatta ANALYYSI B, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 2018 2 Funktion derivaatta 1. Määritä derivaatan määritelmää käyttäen f (), kun (a), (b) 1 ( > 0). 2. Tutki, onko funktio sin(2) sin 1, kun 0, 2 0, kun = 0, derivoituva

Lisätiedot