V mnoha pípadech, kdy známe rozdlení náhodné veliiny X, potebujeme urit rozdlení náhodné veliiny Y, která je funkcí X, tzn. Y = h(x).



Podobné dokumenty
Pravdpodobnost výskytu náhodné veliiny na njakém intervalu urujeme na základ tchto vztah: f(x)

3 NÁHODNÁ VELIINA. as ke studiu kapitoly: 80 minut. Cíl: Po prostudování tohoto odstavce budete umt

Téma 5: Parametrická rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny

ina ina Diskrétn tní náhodná veličina může nabývat pouze spočetně mnoha hodnot (počet aut v náhodně vybraná domácnost, výsledek hodu kostkou)

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2018/2019

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní

Čísla přiřazená elementárním jevům tvoří obor hodnot M proměnné, kterou nazýváme náhodná veličina (označujeme X, Y, Z,...)

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu

Kapitola 2 - Testování hypotéz. Testy dobré shody

IV. CVIENÍ ZE STATISTIKY

2.5. MATICOVÉ ŘEŠENÍ SOUSTAV LINEÁRNÍCH ROVNIC

Porovnání GUM a metody Monte Carlo

Mgr. Rudolf Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký Dr.Sc.

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

VII. Limita a spojitost funkce

SPOJITÉ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. 7. cvičení

Lineární algebra Petriho sítí

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

4EK211 Základy ekonometrie

0.1 Úvod do matematické analýzy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Odhady parametrů Postačující statistiky

Střední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

= 2x + y, = 2y + x 3. 2x + y = 0, x + 2y = 3,

4EK211 Základy ekonometrie

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

Tepelná kapacita = T. Ē = 1 2 hν + hν. 1 = 1 e x. ln dx. Einsteinův výpočet (1907): Soustava N nezávislých oscilátorů se stejnou vlastní frekvencí má

2 ELEMENTÁRNÍ POET PRAVDPODOBNOSTI. as ke studiu kapitoly: 70 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umt

1. Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů 1.1. Motivace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrické matice 1 1 A = 1 2.

Vzorová písemka č. 1 (rok 2015/2016) - řešení


3 VYBRANÉ MODELY NÁHODNÝCH VELIČIN. 3.1 Náhodná veličina

R O V N O B Ž N Í K (2 HODINY)

GYMNÁZIUM CHEB. SEMINÁRNÍ PRÁCE Grafy funkcí sbírka ešených úloh. Radek HÁJEK, 8.A Radka JIROUŠKOVÁ, 8.A Cheb, 2006 Petr NEJTEK, 8.

9. cvičení 4ST201. Obsah: Jednoduchá lineární regrese Vícenásobná lineární regrese Korelační analýza. Jednoduchá lineární regrese

GYMNÁZIUM CHEB SEMINÁRNÍ PRÁCE

Maticová exponenciála a jiné maticové funkce

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2017

Rozvrhování na více procesorech

Funkce s absolutní hodnotou, funkce exponenciální a funkce logaritmická

n = 2 Sdružená distribuční funkce (joint d.f.) n. vektoru F (x, y) = P (X x, Y y)

PRVKY KOVOVÝCH KONSTRUKCÍ

Jednoduché cykly

dq T dq ds = definice entropie T Entropie Pi pohledu na Clausiv integrál pro vratné cykly :

Název školy. Moravské gymnázium Brno s.r.o. Mgr. Marie Chadimová Mgr. Věra Jeřábková. Autor. Matematika. Funkce. Vlastnosti funkce. Text a příklady.

ASYMPTOTICKÉ VLASTNOSTI ODHADŮ S MINIMÁLNÍ KOLMOGOROVSKOU VZDÁLENOSTÍ

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

1 KOMBINATORIKA, KLASICKÁ PRAVDPODOBNOST

Očekávaný výstup Pracovní list se skládá ze dvou částí teoretické, kde si žák připomene vlastnosti funkcí a praktické, kde tyto funkce určuje.

1 Posloupnosti a řady.

Exponenciální a logaritmická funkce

PŘEDNÁŠKA 9 KŘIVKOVÝ A PLOŠNÝ INTEGRÁL 1. DRUHU

Funkce, elementární funkce.

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

analytické geometrie v prostoru s počátkem 18. stol.

SPOLEHLIVOST KONSTRUKCÍ

Numerická matematika 1. t = D u. x 2 (1) tato rovnice určuje chování funkce u(t, x), která závisí na dvou proměnných. První

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

2 ELEMENTÁRNÍ POET PRAVDPODOBNOSTI. as ke studiu kapitoly: 70 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umt

Teoretické základy vakuové techniky

Návod k obsluze a montáži

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

ijímací ízení ve šk. roce 2012/2013.

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1.

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

Jiří Militky Škály měření Nepřímá měření Teorie měření Kalibrace

Náhodná veličina. Michal Fusek. 10. přednáška z ESMAT. Ústav matematiky FEKT VUT, Michal Fusek

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění

y = 0, ,19716x.

Hledáme lokální extrémy funkce vzhledem k množině, která je popsána jednou či několika rovnicemi, vazebními podmínkami. Pokud jsou podmínky

2. Vlastnosti elementárních funkcí, složené, inverzní a cyklometrické funkce,

Jednotlivé mezivýsledky, získané v prbhu analýzy rozptylu, jsou prbžn a systematicky zaznamenávány v tabulce ANOVA. Prmrný tverec. volnosti SS B.

Čísla a aritmetika. Řádová čárka = místo, které odděluje celou část čísla od zlomkové.

8. Normální rozdělení

ení na modelu vedení nn (Distribuce Elektrické Energie - BDEE)

Spojitost a limita funkce

7. ZÁKLADNÍ TYPY DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ

Návod k obsluze. Hoval CZ s.r.o. Republikánská Plzeň tel/fax: (+420) , (+420) info@hoval.cz

Matematika IV, Numerické metody

MOŽNOSTI MODELOVÁNÍ A ŘEŠENÍ STŘETU PŘI OBJASŇOVÁNÍ FINGOVANÝCH DOPRAVNÍCH NEHOD

h = 0, obr. 7. Definice Funkce f je ohraničená shora, jestliže x Df Funkce f je ohraničená zdola, jestliže x Df d R

Projektovéízení a strategický management - východiska programového financování - IPVZ, 2008

Přednáška. Další rozdělení SNP. Limitní věty. Speciální typy rozdělení. Další rozdělení SNP Limitní věty Speciální typy rozdělení

Numerická matematika A

III. CVIENÍ ZE STATISTIKY

Limita posloupnosti, limita funkce, spojitost. May 26, 2018


MATEMATICKÁ STATISTIKA

dx se nazývá diferenciál funkce f ( x )

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

2. Posouzení efektivnosti investice do malé vtrné elektrárny

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b. Řešení 1c ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 7

Matematická analýza pro informatiky I.

Řešení. Označme po řadě F (z) Odtud plyne, že

Organizace. Zápočet: test týden semestru (pátek) bodů souhrnný test (1 pokus) Zkouška: písemná část ( 50 bodů), ústní část

13) 1. Číselné obory 1. 1, 3

Transkript:

3. FUNKCE NÁHODNÉ VELIINY as ke studu: 40 mnut Cíl: Po prostudování této kaptol budete umt transformovat náhodnou velnu na náhodnou velnu Y, je l mez tmto náhodným velnam vzájemn jednoznaný vztah VÝKLAD 3.. Funkce náhodné veln V mnoha pípadech, k známe rozdlení náhodné veln, potebujeme urt rozdlení náhodné veln Y, která je funkcí, tzn. Y h(). Je-l funkce h(x) v oboru možných hodnot veln monotónní, pak exstuje nverzní funkce h (), a jde o vzájemn jednoznaný vztah mez a Y. Je-l v takovém pípad h(x) rostoucí, pak pro všechna x > x je >, a dstrbuní funkc veln Y lze psát jako: G() P(Y < ) P[ < h ()] F[h ()] Pro klesající funkc h(x), tzn. pro všechna x > x platí >, je dstrbuní funkce: G() P(Y < ) P[ > h ()] F[h ()] Pro dskrétní náhodnou velnu je pravdpodobnostní funkce dána jako: p Y ( ) p h ( ) Je-l spojtá náhodná velna s hustotou pravdpodobnost f(x), pemž h - () má pro všechna spojtou dervac, pak pro rostoucí funkc h(x) dostaneme hustotu pravdpodobnost () veln Y jako: Podobn pro klesající funkc h(x) dostaneme: dg f ( h ) f ( h ) 6

dg f ( h ) f ( h ) Vzhledem k tomu, že v pípad rostoucí funkce h(x) je > 0, zatímco v pípad klesající funkce je < 0, lze oba pedchozí vztah spojt do jednoho: dg f ( h ) f ( h ) Není-l h(x) monotónní funkcí, pak mez a Y neexstuje vzájemn jednoznaný vztah a te an nverzní funkce k h(x). Dstrbuní funkce G() P(Y < ) je v takovém pípad dána pravdpodobností, že náhodná velna nabude hodnot z kteréhokolv ntervalu, pro který Y <. Pak platí: Pro dskrétní náhodnou velnu : G p : h( x ) Pro spojtou náhodnou velnu : G f ( x) h ( x ) Pro pípad dskrétní náhodné veln je pravdpodobnostní funkce vztahem: p p x Y : h( x ) py veln Y dána Nech exstuje konený poet dervace 0 x takových, že ( x ) h. Nech pro každé x exstuje. Pak exstuje hustota pravdpodobnost náhodné veln Y: f ( x ) : h ( x ) x x ešený píklad Nech velna má rovnomrné rozdlení v ntervalu rozdlení má velna t x? ;. Jaké 7

f h Hustota pravdpodobnost rovnomrného rozdlení: f ( x) ( x) t x h x arct h d ( arct ) + + Hustota pravdpodobnost veln Y je te: f h ( + ), R Uvedené rozdlení se nazývá Cauchho. Je píkladem rozdlení, které nemá konený rozptl: DY ( + ) ( + ) ( + ) [ ] + ešený píklad Nech velna má normální rozdlení N(0;). Jaké rozdlení má velna x? Pro nezáporná exstuje nverzní funkce h : x ±. x ± Pak hustota pravdpodobnost nezáporné náhodné veln Y je: 0 : ) f ( ± ) ( + ( ) f f e + e ( e 8

Jde o hustotu rozdlení χ s jedním stupnm volnost. 3.. Pblžné stanovení charakterstk funkce náhodné veln V prax je nk k dspozc pouze jedná zmená hodnota veln (oad její stední hodnot) a smrodatná odchlka mení σ (daná napíklad udanou chbou mícího pístroje). Pokud je varaní koefcent mnohem menší než jedna oadnout charakterstk veln h(x). Pedpokládejme, že náhodná velna je spojtá. Stední hodnotu náhodné veln Y oadneme na základ vztahu: σ <<<, lze pblžn µ EY h h ( E ) h E + D ( x) f ( x) h( E ) + h ( E ) ( x E ) h( E ) h + ( E ) x E + f ( x ) Rozptl DY lze pak vjádt pblžn z lneárního lenu Talorova rozvoje: DY ( h( x) EY ) f ( x) ( h( x) h( E )) f ( x) D x E Otázk 3.. Nech Yh(). h(x) je monotónní funkce. Naleznte vztah mez hustotou pravdpodobnost náhodné veln Y a hustotou pravdpodobnost náhodné veln. Úloh k ešení 3.. F je dstrbuní funkce náhodné veln, je spojtá a rostoucí. Náhodná velna Y je defnována vztahem: Y F. Urete rozdlení náhodné veln Y (hustotu pravdpodobnost).. Náhodná velna má rovnomrné rozdlení na ntervalu 0 ; 3. Urete rozdlení náhodné veln Y, Y+. 3. Náhodná velna má normální rozdlení N ( µ;σ ) Y, Y e.. Urete rozdlení náhodné veln 9

λx 4. Náhodná velna má hustotu pravdpodobnost: náhodné veln Y, Y ln. f x λ e. Urete rozdlení 30