Johdatus tn-laskentaan torstai 16.2.2012



Samankaltaiset tiedostot
(b) Tarkista integroimalla, että kyseessä on todella tiheysfunktio.

1. Kuusisivuista noppaa heitetään, kunnes saadaan silmäluku 5 tai 6. Olkoon X niiden heittojen lukumäärä, joilla tuli 1, 2, 3 tai 4.

x 4 e 2x dx Γ(r) = x r 1 e x dx (1)

Johdatus tn-laskentaan perjantai

Tilastomatematiikka Kevät 2008

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikot 5 6

0 kun x < 0, 1/3 kun 0 x < 1/4, 7/11 kun 1/4 x < 6/7, 1 kun x 1, 1 kun x 6/7,

Todennäköisyyslaskun kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 3

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

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

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Käytetään satunnaismuuttujaa samoin kuin tilastotieteen puolella:

4.1. Olkoon X mielivaltainen positiivinen satunnaismuuttuja, jonka odotusarvo on

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen

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

Ilkka Mellin (2008) 1/5

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

4.1 Diskreetin satunnaismuuttujan odotusarvo

Odotusarvo. Odotusarvon ominaisuuksia Satunnaismuuttujien ominaisuuksia 61

1. Jatketaan luentojen esimerkkiä 8.3. Oletetaan kuten esimerkissä X Y Bin(Y, θ) Y Poi(λ) λ y. f X (x) (λθ)x

Sallitut apuvälineet: kirjoitusvälineet, laskin sekä käsinkirjoitettu, A4-kokoinen lunttilappu ja MAOL taulukkokirjaa

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Kertausluento. Tilastollinen päättely II - 1. kurssikoe

DISKREETIT JAKAUMAT Generoiva funktio (z-muunnos)

8.1 Ehdolliset jakaumat

Todennäköisyysjakaumia

Todennäköisyyden ominaisuuksia

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

4. laskuharjoituskierros, vko 7, ratkaisut

Tehtäväsarja I Tehtävät 1-5 perustuvat monisteen kappaleisiin ja tehtävä 6 kappaleeseen 2.8.

Diskreetin satunnaismuuttujan odotusarvo, keskihajonta ja varianssi

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

Todennäköisyyslaskun kertaus. Heliövaara 1

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 1A

2. Jatkoa HT 4.5:teen ja edelliseen tehtavään: Määrää X:n kertymäfunktio F (x) ja laske sen avulla todennäköisyydet

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuihin 2-4 liittyen

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

D ( ) E( ) E( ) 2.917

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen

Poisson-prosessien ominaisuuksia ja esimerkkilaskuja

Kertausluento. Tilastollinen päättely II - 2. kurssikoe

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

Matemaattinen tilastotiede. Erkki Liski Matematiikan, Tilastotieteen ja Filosofian Laitos Tampereen Yliopisto

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox

5 Tärkeitä yksiulotteisia jakaumia

k S P[ X µ kσ] 1 k 2.

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Matemaattisten tieteiden kandiohjelma / MTL Todennäköisyyslaskenta IIb Kurssikoe (kesto 2h 30 min)

Miten voidaan arvioida virheellisten komponenttien osuutta tuotannossa? Miten voidaan arvioida valmistajan kynttilöiden keskimääräistä palamisaikaa?

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

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

8.1 Ehdolliset jakaumat

3. laskuharjoituskierros, vko 6, ratkaisut

Talousmatematiikan perusteet: Luento 17. Integraalin sovelluksia kassavirta-analyysissa Integraalin sovelluksia todennäköisyyslaskennassa

Yleistä tietoa kokeesta

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Satunnaisluvut, satunnaisvektorit ja niiden jakaumat

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 5. harjoitukset/ratkaisut. Jatkuvat jakaumat

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 2

H0: otos peräisin normaalijakaumasta H0: otos peräisin tasajakaumasta

TODENNÄKÖISYYSLASKUN KERTAUS Peruskäsitteitä

Satunnaismuuttujan odotusarvo ja laskusäännöt

6. laskuharjoitusten vastaukset (viikot 10 11)

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

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

4. Todennäköisyyslaskennan kertausta

4.0.2 Kuinka hyvä ennuste on?

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

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

Generointi yksinkertaisista diskreeteistä jakaumista

(b) Onko hyvä idea laske pinta-alan odotusarvo lähetmällä oletuksesta, että keppi katkeaa katkaisukohdan odotusarvon kohdalla?

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Satunnaisluvut, satunnaisvektorit ja niiden jakaumat

30A02000 Tilastotieteen perusteet

Satunnaismuuttujan odotusarvo ja laskusäännöt

Harjoitus 4 Tehtävä 1

HY, MTL / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIb, syksy 2017 Harjoitus 1 Ratkaisuehdotuksia

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tilaston esittäminen frekvenssitaulukossa ja graafisesti. Keskiluvut luokittelemattomalle ja luokitellulle aineistolle: moodi, mediaani, keskiarvo.

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Yleistä tietoa kokeesta

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Jakaumien tunnusluvut. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Stokastiikan perusteet

Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat

Satunnaismuuttujien summa ja keskiarvo

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Transkriptio:

Johdatus tn-laskentaan torstai 16.2.2012 Muunnoksen jakauma (ei pelkkä odotusarvo ja hajonta) Satunnaismuuttujien summa; Tas ja N Vakiokerroin (ax) ja vakiolisäys (X+b) Yleinen muunnos: neulanheittoesimerkki (sin)

Satunnaismuuttujien muunnoksia Muunnos Odotusarvo Varianssi vakion lisäys E(X + b) = E(X) + b Var(X + b) = Var(X) vakiokerroin E(aX) = a E(X) Var(aX) = a 2 Var(X) sm:ien summa E(X+Y) = E(X) + E(Y) Var(X+Y) = Var(X) + Var(Y) josx Y sm:ien tulo E(XY) = E(X) E(Y) josx Y yleinen muunnos g(x) (Lause 3.1.8) E[ g ( X )] g( x) f ( x) dx

Summan jakauma Edellä on todettu, että summan odotusarvo ja varianssi ovat yleensä helposti laskettavissa. Mutta summan jakauma onkin hankalampi juttu. Huom: odotusarvo ja varianssi eivät kerro kaikkea jakaumasta. Esim. satunnaismuuttujilla X~Exp(1), Y~N(1, 1 2 ) on sama odotusarvo =1 ja sama varianssi =1, mutta jakaumat ovat erimuotoiset. Ts. ne antavat samalle tapahtumalle (esim. 0<X<2) eri todennäköisyyden. 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0-2 0 2 4 0.4 0.3 0.2 0.1 0-2 0 2 4

Kahden tasajakautuneen sm:n summa Herra K:n bussimatka koostuu osista bussin odotus Y ~ Tas( 0, 4) E(Y)=2 min D(Y)=1.15 min ajoaika Z ~ Tas(15, 25) E(Z)=20 min D(Z)=2.89 min Koko matka-aika M = Y+Z vähintään 0 + 15 = 15 min enintään 4 + 25 = 29 min odotusarvo E(M) = EY + EZ = 22 min varianssi Var(M) = Var(Y) + Var(Z) (jos Y Z, hmm) = 1.15 2 + 2.89 2 = 9.67 min 2 hajonta D(M) = Var(M) = 3.11 min Jatkokysymys: Mikä on M:n jakauma välillä (15, 29)? (Olisiko tasajakauma? Jos on, mikä on sen hajonta? Laske Jakauman Tas(15, 29) hajonta olisi = (29-15)/ 12 = 4.04 min 3.11 min!?)

Empiirinen kokeilu Bussin odotusaika Tas(0,4) ja ajoaika Tas(15,25). Miten summa on jakautunut? Arvotaan miljoona kertaa Y~Tas(0,4) ja Z~Tas(15,25) ja lasketaan summat. (Empiirinen histogrammi antaa tällöin hyvän käsityksen tiheysfunktion muodosta.) (Esim. Matlabissa Y = rand(1, 1e6)*4; Z=rand(1, 1e6)*10 + 15; M=Y+Z) 15000 kpl 10000 5000 Y ~ Tas(0,4) 0 0 5 10 15 20 25 30 odotusaika Y ~ Tas(0,4) 15000 kpl 10000 5000 Z ~ Tas(15,25) kpl 0 0 5 10 15 20 25 30 ajoaika Z ~ Tas(15,25) 15000 10000 5000 0 0 5 10 15 20 25 30 summa Y+Z M = Y+Z: ei tasajakauma (Miten poikkeaa? Miksi?)

Neljän tasajakautuneen summa (Herra K matkustaa kahdella bussilla) odotus1 X ~ Tas(0,4) E(X) = 2 ajoaika1 Y ~ Tas(10,14) E(Y) = 12 odotus2 Z ~ Tas(0,6) E(Z) = 3 ajoaika2 W ~ Tas(20,26) E(W) = 23 Matka-aika M=X+Y+Z+W E(M) = 40 M vähintään 0+10+0+20 = 30 M enintään 4+14+6+26 = 50 hajonta ( jos X,Y,Z,W ) D(M) = 2,94 Minkä muotoinen jakauma M:llä on?

Neljän tasajakautuneen summa (Herra K matkustaa kahdella bussilla) X ~ Tas(0,4) Y ~ Tas(10,14) Z ~ Tas(0,6) W ~ Tas(20,26) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 M = X+Y+Z+W M melkein normaalijakautunut! (mutta M [30,50])

Summan jakauma: yleistä Jos X Y, voidaan summan X+Y tiheysfunktio laskea ns. konvoluutiolla (Lause 2.6.13, sivut 71-72) Tulos ei välttämättä enää samaa muotoa! Esim. X,Y ~ Tas summan tf on kolmio tai puolisuunnikas Esim. X,Y ~ Exp summalla on ns. gammajakauma Yleensä summan jakauma muodoltaan jotenkin pyöreämpi Itse asiassa: olipa summattavien jakauma mitä tahansa, niin summa muistuttaa normaalijakaumaa sitä tarkemmin mitä useampia termejä (raja-arvotulos ns. keskeisessä raja-arvolauseessa) Normaalijakauma on erikoistapaus: jos jo summattavat ovat normaaleja (ja riippumattomia), summakin on täsmälleen normaalijakautunut: Jos X, Y ~ N( ), niin X+Y ~ N( ) Normaalisuus siis säilyy yhteenlaskussa. Tämä voidaan todistaa useammallakin tavalla (kirjassa 2 tapaa; ei käsitellä tässä.)

Normaalijakautuneiden summa Oletetaan, että X Y, ja X ~ N( 1, 12 ) Y ~ N( 2, 22 ) Tällöin myös X+Y ~ N(jollain parametreilla). Mutta millä parametreilla? Muistetaan odotusarvon ja varianssin summakaavat: E(X+Y)=E(X)+E(Y) ja Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) Parametrit on siis helppo päätellä X+Y ~ N( 1 + 2, 12 + 22 ) Odotusarvot summataan ja varianssit summataan (kun X Y).

Normaalijakautuneiden summa Kahden eri bussilinjan ajoajat (riippumattomasti) Bussi 1: X ~ N(20, 4 2 ) Bussi 2: Y ~ N(24, 4 2 ) Matkat tehdään peräkkäin. Koko matka-aika X+Y ~ N(20+24, 4 2 +4 2 ) = N(44, 5.66 2 ) Huom: Hajonta ei kasvanut kovin paljon (ei siis 4 + 4 = 8 min ). Varianssit laskettiin yhteen ja hajonta on varianssin neliöjuuri. Mikä on tn, että matka-aika < 50 min? F X+Y (50) = ((50 44) / 5.66) = 0,855

Normaalijakautuneiden erotus Kahden eri bussilinjan ajoajat (riippumattomasti) Bussi 1: X ~ N(20, 4 2 ) Bussi 2: Y ~ N(24, 4 2 ) Bussit lähtevät samaan aikaan eri paikoista, ja saapuvat em. ajassa samalle pysäkille. Herra K on ykkösbussin kyydissä ja haluaa vaihtaa kakkosbussiin. Mikä on vaihtamiseen jäävän ajan V = (Y X) jakauma? Huomataan, että V on normaalijakautuneiden summa: V = Y + ( X), missä X ~ N( 20, 4 2 ) (normaalijak. kertominen vakiolla 1) Siis V ~ N(24 20, 4 2 +4 2 ) = N(4, 5,66 2 ) Odotusarvot vähennettiin toisistaan (ei yllätys) mutta varianssit summattiin. Vaihtoaikaa on keskimäärin 4 min. Hajonta 5,66 on siihen nähden melko suuri. Mikä on tn, että vaihtoaika on negatiivinen (jolloin vaihto epäonnistuu)? P(V < 0) = F V (0) = ((0 4) / 5,66) = 0,24

Diskreettien summa: Bernoulli(p) Jos summattavat ovat Bernoulli(p), niin kyse on toistokokeesta ja summa ~ Bin(n, p). Esim. n=3 kolikonheittoa, p=0.5, kruunien lukumäärä ~ Bin(3, 0.5)

Diskreettien summa: Bin() Oletetaan, että X Y, ja X ~ Bin(n 1, p) Y ~ Bin(n 2, p) Tällöin X+Y voidaan tulkita toistokokeeksi, jossa n 1 +n 2 riippumatonta yritystä samalla tn:llä p. Ilmeisesti siis X+Y ~ Bin(n 1 +n 2, p) Binomijakaumakin siis säilyy summauksessa (jos p- parametri on sama). (Toisenlainen todistus samalle asialle kirjassa s. 98, perustuu generoiviin funktioihin, ei kuulu tähän kurssiin)

Muiden diskreettien summa Muilla diskreeteillä sm:illa summa ei ole aivan niin yksinkertainen (kuin Bernoulli tai Bin) Sekin voidaan ratkaista konvoluutiolla (kuten jatkuvienkin sm:ien summa) Tässä esimerkkinä kahden ja kolmen nopanheiton summien jakaumat (ptnf). 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Huom. Summa on edelleen diskreetti sm (joskin muodoltaan normaalia muistuttava, kun termejä on monta) 0 5 10 15 20

Muunnoksen jakauma: ax ja X+b Nämä ns. affiinimuunnokset ovat helppoja kertymäfunktiolle Lasketaan auki ax:n ja X+b:n kf Tästä derivoimalla niiden tf

Yleinen muunnoksen jakauma: Neulanheitto Tasolle heitetään 1 yksikön pituinen neula, jonka ylempi pää osoittaa umpimähkään johonkin suuntaan A radiaania, välillä (0, ), missä 0 tarkoittaa oikealle ja tarkoittaa vasemmalle: A ~ Tas(0, ) Neulan projektio pystyakselille on pituudeltaan Y = sin(a). Selvästi Y on jotain välillä (0,1], mutta mikä on sen jakauma? Viime luennolla laskettiin E(Y) = 2/ 0.637 Muunnoksen kf voidaan laskea yleisellä lauseella, mutta kokeillaan nyt vain empiirisesti: 1. arvotaan lukuja A ~ Tas(0, ) katsotaan niiden histogrammia 1 Y A 2. lasketaan vastaavat Y=sin(A) katsotaan niiden histogrammia Havaitaan, että Y ei ole ollenkaan tasajakautunut: Y saa erittäin usein lähellä ykköstä olevia arvoja. Tämä johtuu muunnoksen (sinifunktion) muodosta.