19.1 Funktioner av stokastiska variabler

Relevanta dokument
Detta formelblad får användas under både KS2T och KS2D, samt ordinarie tentamen. x = 1 n. x i. with(stats): describe[mean]([3,5]); 4.

Antal ögon Vinst (kr) Detta leder till följande uttryck E(x) = x x p X(x) x f X(x)dx

Tentamen. Matematik 2 Kurskod HF1003. Skrivtid 8:15-12:15. Fredagen 13 mars Tentamen består av 3 sidor. Maple samt allt tryckt material

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

Grundläggande matematisk statistik

20.1 Intervallskattning

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

17.1 Kontinuerliga fördelningar

Föreläsning 5. Funktioner av slumpvariabler. Ett centralt resultat.

Summor av slumpvariabler

FMSF55: Matematisk statistik för C och M OH-bilder på föreläsning 5, a 2 e x2 /a 2, x > 0 där a antas vara 0.6.

F5 STOKASTISKA VARIABLER (NCT , samt del av 5.4)

Föreläsning 6, Matematisk statistik Π + E

Föreläsning 5, Matematisk statistik Π + E

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 5: Summor och väntevärden

Föreläsning 5, FMSF45 Summor och väntevärden

SF1911: Statistik för bioteknik

Matematisk statistik 9 hp Föreläsning 6: Linjärkombinationer

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Stat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till NCT

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 7: Normalfördelning

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 08-12

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 1

Väntevärde och varians

Tentamen LMA 200 Matematisk statistik,

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

Grundläggande matematisk statistik

Demonstration av laboration 2, SF1901

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH KONTINUERLIGA STOKASTISKA VARIABLER STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 7 september 2016

Föreläsning 5, Matematisk statistik 7.5hp för E Linjärkombinationer

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Föreläsning 8 för TNIU23 Integraler och statistik

TMS136. Föreläsning 5

2 x dx = [ x ] 1 = 1 ( 1 (1 0.9) ) 100 = /

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

4 Diskret stokastisk variabel

Veckoblad 3. Kapitel 3 i Matematisk statistik, Dahlbom, U.

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Flera stokastiska variabler.

Föreläsning 6, FMSF45 Linjärkombinationer

0 om x < 0, F X (x) = c x. 1 om x 2.

Finns det över huvud taget anledning att förvänta sig något speciellt? Finns det en generell fördelning som beskriver en mätning?

13.1 Matematisk statistik

Stokastiska signaler. Mediesignaler

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 79 / TEN 1

Bengt Ringnér. October 30, 2006

Resultat till ett försök är ofta ett tal. Talet kallas en stokastisk variabel (kortare s. v.).

Bengt Ringnér. September 20, Detta är föreläsningsmanus på lantmätarprogrammet LTH vecka 5 HT07.

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA INTERVALLSKATTNING. STATISTIK SLUTSATSER. Tatjana Pavlenko.

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Tillåtna hjälpmedel: Räknedosa. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik.

Resultat till ett försök är ofta ett tal. Talet kallas en stokastisk variabel (kortare s. v.).

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Föreläsning 8, FMSF45 Binomial- och Poissonfördelning, Poissonprocess

Föreläsningsmanus i matematisk statistik för lantmätare, vecka 5 HT06

Exempel. Kontinuerliga stokastiska variabler. Integraler i stället för summor. Integraler i stället för summor

Tryckfel i K. Vännman, Matematisk Statistik, upplaga 2:13

Finansiell statistik, vt-05. Kontinuerliga s.v. variabler. Kontinuerliga s.v. F7 Kontinuerliga variabler

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Väntevärde; Väntevärde för funktioner av s.v:er; Varians; Tjebysjovs olikhet. Jan Grandell & Timo Koski

Inledning till statistikteorin. Skattningar och konfidensintervall för μ och σ

FÖRELÄSNING 7:

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

TMS136. Föreläsning 5

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11, VT-16, VT2 ÖVNING 3, OCH INFÖR ÖVNING 4

0 om x < 0, F X (x) = x. 3 om 0 x 1, 1 om x > 1.

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

Stokastiska vektorer och multivariat normalfördelning

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

(x) = F X. och kvantiler

F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

TMS136. Föreläsning 4

Föreläsning 8, Matematisk statistik Π + E

a = a a a a a a ± ± ± ±500

3, 6, 9, 12, 15, 18. 1, 2, 4, 8, 16, 32 Nu är stunden inne, då vill vill summera talen i en talföljd

1. För tiden mellan två besök gäller. V(X i ) = 1 λ 2 = 25. X i Exp (λ) E(X i ) = 1 λ = 5s λ = 1 5

f (a) sin

TENTAMEN MÅNDAGEN DEN 22 OKTOBER 2012 KL a) Bestäm P(ingen av händelserna inträffar). b) Bestäm P(exakt två av händelserna inträffar).

Föreläsning 7: Punktskattningar

9. Konfidensintervall vid normalfördelning

Två parametrar: µ (väntevärdet) och σ (standardavvikelsen) µ bestämmer normalfördelningens läge

8. NÅGRA SPECIELLA KONTINUERLIGA SANNOLIKHETSFÖRDELNINGAR

SF1920/SF1921 Sannolikhetsteori och statistik 6,0 hp Föreläsning 3 Diskreta stokastiska variabler. Jörgen Säve-Söderbergh

Stokastiska vektorer

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 14 18

Tentamen i Tillämpad Matematik och statistik för IT-forensik. Del 2: Statistik 7.5 hp

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

Matematisk statistik TMS063 Tentamen

σ 12 = 3.81± σ n = 0.12 n = = 0.12

4.2.1 Binomialfördelning

Transkript:

9. Funktioner av stokastiska variabler 9.. Oberoende stokastiska variabler Som vi minns innebär P(A B) = P(A) P(B) att händelserna A och B är oberoende. Låt A vara händelsen att X < x och B vara händelsen X 2 < x 2 Definition. Om P(X < x X 2 < x 2 ) = P(X < x ) P(X 2 < x 2 ) för alla tal x och x 2 så är X och X 2 oberoende stokastiska variabler. Exempel. Låt X i vara antalet mål AIK gör i match i. x P(X = x).3.4 2.3 Det verkar vara rimligt att anta att X och X 2 är oberoende SV. Sätt Y = X + X 2 och bestäm sannolikhetsfördelningen för Y. Y kan anta värdena,,2,3,4. P(Y = ) = P(X = X 2 = ) = P(X = )P(X 2 = ) =.3.3 =.9 P(Y = ) = P(X = X 2 = ) + P(X = X 2 = ) = P(X = )P(X 2 = ) + P(X = )P(X 2 = ) =.4.3 +.3.4 =.24 och så vidare. Vi får Y till y P(Y = y).9.24 2.34 3.24 4.9 Håkan Strömberg KTH Syd

9.. FUNKTIONER AV STOKASTISKA VARIABLER Låt a och b vara konstanter samt X, X och X 2 vara stokastiska variabler. Då gäller ) E(aX + b) = ae(x) + b 2) V(aX + b) = a 2 V(X) 3) E(X + X 2 ) = E(X ) + E(X 2 ) 4) V(X + X 2 ) = V(X ) + V(X 2 ), om X och X 2 är oberoende Låt X,X 2,...,X n vara oberoende stokastiska variabler där alla har väntevärde E(X i ) = µ och varians V(X i ) = σ 2, i =,2,...,n. Sätt X = n (X + X 2 +... + X n ) = n n i= X i Då gäller att E(X) = µ och V(X) = σ2 n Exempel 2. En något morgontrött teknolog vet av erfarenhet att hans morgonaktivitet kan struktureras på följande sätt Tvättning och påklädning som tar X N(,2) minuter Frukost som tar X 2 N(2,2) minuter Promenad till skolan X 3 N(9,2) minuter En kväll ställer han väckarklockan på ringning kl 7 : 3. Hur stor är sannolikheten att han kommer att hinna till lektionen som börjar kl 8 : Lösning: Y = X + X 2 + X 3 N( + 2 + 9, 2 2 + 2 2 + 2 2 ) = N(39,2 3) Med Maple 4 2 3 2π (x 39) 2 e 2 2 dx statevalf[cdf,normald[39,2*sqrt(3)]](4);.6358536 Håkan Strömberg 2 KTH Syd

9..2 Summor av normalfördelade SV Vi har lärt oss att bestämma E(X) och V(X) för en summa av två eller flera SV. Men fördelningen för en summa i allmänhet svår att bestämma. Ett undantag är dock summan av normalfördelade SV Om X N(µ,σ ) och X 2 N(µ 2,σ 2 ), där X och X 2 är oberoende SV, så gäller ( ) X + X 2 N µ + µ 2, σ 2 + σ2 2 ( ) X X 2 N µ µ 2, σ 2 + σ2 2 Detta resultat kan generaliseras till X,X 2,...,X n är oberoende SV och X i N(µ i,σ ), i =,2,...,n, samt c,c 2,...,c n är givna konstanter. Då gäller n n c i X i N c i µ i, n c 2 i σ2 i i= i= i= För att knacka in denna formel i TeX krävs denna kod \sum_{i=}^nc_i\cdot X_i\in N\left(\sum_{i=}^n c_i\cdot\mu_i, \sqrt{\sum_{i=}^n c_i^2\cdot\sigma_i^2}\right) Exempel 3. Två stokastiska variabler är X N(3, 4) och Y N(, 3). Bestäm fördelningen för a) X + Y b) X Y c) 3X + Y d) X 4Y Lösning: a) N(3 + 4, 4 2 + 3 2 ) = N(4,5) b) N(3, 4 2 + 3 2 = N(2,5) c) N(3 3 +, 3 2 4 2 + 3 2 ) = N(, 53) d) N(3 4, 4 2 + 4 2 3 2 ) = N(, 6) Exempel 4. Konstgödsel förpackas med maskin i 5-kilossäckar och -kilossäckar. Denna förpackning sker dock inte med exakt precision. Vikten (i kg) av innehållet i en 5- kilossäck kan betraktas som SV X N(5,2) och vikten (i kg) i en -kilossäck kan betraktas som en SV Y N(,). X och X 2 kan anses oberoende. En person behöver 65 kg konstgödsel och köper 3 stycken 5-kilossäckar och 2 stycken -kilossäckar. Vad är sannolikheten att han får mindre är 65 kg? Lösning: De fem säckarna är X,X 2,X 3,Y och Y 2. Vi vet från ovan hur vi ska hantera X + X 2 och blir inte förvånade över X + X 2 + X 3 + Y + Y 2 N(3 5 + 2, 3 2 2 + 2 2 ) Håkan Strömberg 3 KTH Syd

9.. FUNKTIONER AV STOKASTISKA VARIABLER som ger Genom Maple får vi Z N(7, 4) statevalf[cdf,normald[7,sqrt(4)]](65);.97246387 Problem. På väg hem från jobbet anländer Adam slumpmässigt till perrongen. Tågen går var minut. X är SV för den tid han får vänta på tåget. a) Bestäm f X (x) b) Bestäm F X (x) c) Bestäm E(X) d) Bestäm V(X) e) Bestäm S(X) Problem 2. Låt X N(µ,σ), där µ = 8 och σ = 5. Beräkna och pricka in korrekt graf. a) P(X < µ) b) P(X < µ σ) c) P(X > µ + σ) d) P(X < µ 2σ) e) P(X > µ + 2σ) f) P( X µ < σ) g) P( X µ < 2σ).25.2.5..5.25.2.5..5 6 8 2 22 6 8 2 22.25.2.5..5.25.2.5..5 6 8 2 22 6 8 2 22 Håkan Strömberg 4 KTH Syd

.25.2.5..5.25.2.5..5 6 8 2 22 7 8 9 2.25.2.5..5 6 8 2 22 Problem 3. Givet funktionen f X (x) = { x 2 c x 6 för övrigt Bestäm först c så att f X (x) blir en frekvensfunktion. Bestäm därefter E(X), V(X) och SX) Problem 4. Vikten hos jordgubbskartonger varierar från kartong till kartong enligt N(45, 5). Bestäm standardavvikelsen för vikten hos en slumpmässigt vald kartong. Problem 5. X Exp(2). a) Beräkna E(X) a) Beräkna V(X) b) Beräkna medianen c) Beräkna kvartilavståndet. Jämför med E(X) ± S(X) Problem 6. En stokastisk variabel X vars frekvensfunktion är kallas Cauchyfördelad. f X (x) = a) Bestäm medianen för X π( + x 2 ) b) Hur är det med väntevärdet E(X)? < x < Problem 7. Den tid det tar för mig att komma till jobbet kan betraktas som N(2,.5)- fördelat. Vad är sannolikheten att det tar mellan a) 7 och 23 minuter? b) 5.5 och 24.5 minuter? Håkan Strömberg 5 KTH Syd

9.. FUNKTIONER AV STOKASTISKA VARIABLER Problem 8. Vi utgår från N(, ) och önskar de kring, symmetriskt belägna gränser, som innesluter a) 99% b) 99.9% c) 5% Problem 9. ägg ska sorteras med hjälp av en maskin efter vikten X N(49.,7.2). Det finns tre viktklasser A : X 45 B : 45 < X 55 C : X > 55 Hur många ägg kan man förvänta sig i de olika klasserna? Problem. Låt X och X 2 vara oberoende SV med E(X ) = 3 och V(X ) =.5 samt E(X 2 ) = 4 och V(X 2 ) =.9. Beräkna väntevärde, varians och standardavvikelse för a) 2X + b) c) X + X 2 d) X X 2 e) 5X + 2X 2 f) 5X 2X 2 4 Problem. Med hjälp av mätvärden från X N(5,8) och lika många från X 2 N(4,6) har fem filer skapats na.txt till ne.txt. Alla med tal. Följande fem formler ligger till grund för talen på de fem filerna. Skriv ett program som bestämmer µ, σ 2 och σ för de talen på de fem filerna. Para sedan ihop filerna med rätt formel. För att klara det måste du också kunna bestämma det teoretiska värdet E(X), V(X) och S(X). a) 5X + 2X 2 b) X + X 2 c) 5X 2X 2 4 d) 2X + e) X X 2 Problem 2. En fil innehåller normalfördelade slumptal. Skriv ett program som skalar om talen i filerna genom tnytt = t gammalt µ σ Beräkna sedan µ och σ för de nya talen. Testkör programmet på filerna N58.txt och N46.txt, som kommer från N(5,8) respektive N(4,6). Problem 3. I en tvättinrättning betalas dels en fast avgift om 3 kr och dels en rörlig avgift på kr/kg. Vikten av kundernas tvätt är en SV X med frekvensfunktionen { 3 x f X (x) = 2 < x < 3 för övrigt Låt Y vara den avgift kunden betalar. Beräkna E(Y) och V(Y) Håkan Strömberg 6 KTH Syd

Problem 4. En maskin fyller konservburkar och av erfarenhet vet man att vikten varierar från burk till burk. Antag att vikten kan betraktas som en normalfördelad SV X med S(X) = 5 gram. Vilket väntevärde bör man inrikta sig på för att i långa loppet 99% av burkarna skall väga minst 4 gram? Håkan Strömberg 7 KTH Syd

9.. FUNKTIONER AV STOKASTISKA VARIABLER Svar. f X (x) = x [ ] dt t x F X (x) = = = x [ ] x x 2 E(X) = dx = = 5 2 V(X) = (x 5) 2 = 25 3 S(X) = V(X) 2.89.8.6.4.2 2 4 6 8 Figur 9.: f(x), F(x) och området [E(X) S(X), E[X] + S[X] inritat Svar 2. Svar 3. a).5 b).587 c).587 d).2275 e).2275 f).5889 g).9545 6 x 2 c = [ ] x 3 6 3c = 26 3c = x = 72 Svar 4. Med hjälp av Maple E(X) = V(X) = 6 6 x x 2 72 dx = 9 2 (x 9 2 )2 x 72 S(X) = V(X) = dx = 27 2 27 2.69 Håkan Strömberg 8 KTH Syd

n:=proc(m,s,x) return exp(-(/2)*(x-m)^2/s^2)/(s*sqrt(2*pi)) end proc; evalf(int((x-45)^2*n(45,5,x),x=-infinity..infinity)); 225. sqrt(225.); 5. FÖRSTÅS! Svar 5. E(X) = V(X) = 2xe 2x dx = 2 2(x 2 )2 e 2x dx = 4 S(X) = 2 Medianen får man genom att lösa ekvationen Med Maple x 2e 2t dt = 2 x = ln2 2.35 solve(int(2*exp(-2*t),t=..x)=/2) Under kvartilen erhålles genom ekvationen x Övre kvartilen erhålles genom ekvationen Kvartilavståndet till sist x Svar 6. När vi löser ekvationen får vi medianen som rot x =. 2e 2t dt = 4 x.44 2e 2t dt = x =.693 4.693.44.549 x Något väntevärde finns inte, vilket beror på att π( + t 2 ) dt = 2 x π( + x 2 ) dx = Svar 7. a).954, b).9973 Håkan Strömberg 9 KTH Syd

9.. FUNKTIONER AV STOKASTISKA VARIABLER.3.25.2.5..5-4 -2 2 4 Figur 9.2:.4.3.2. 8 9 2 3 Figur 9.3: Sannolikheten.5 att hamna i intervallet [93.26,6.74] Svar 8. a) [74.247, 25.758] b) [67.947, 32.95] c) [93.255, 6.745] Svar 9. a) E(X) = 6, V(X) = 2, S(X) =.4 b) E(X) =, V(X) =, S(X) = c) E(X) = 7, V(X) =.4, S(X) =.8 d) E(X) =, V(X) =.4, S(X) =.8 e) E(X) = 23, V(X) = 6., S(X) = 4. f) E(X) = 7, V(X) = 6., S(X) = 4. Svar. a) nd.txt b) nb.txt c) ne.txt d) na.txt e) nc.txt Svar. De skalade talen har µ = och σ = Håkan Strömberg KTH Syd

Svar 2. Med hjälp av formeln E(Y) = E(aX + b) = ae(x) + b får vi efter att först ha bestämt E(X) 3 E(X) = x 3 x dx = 5 2 3 E(Y) = 5 + 3 = 46.67 3 Med hjälp av formeln V(Y) = V(aX + b) = a 2 V(X) får vi efter att först ha bestämt V(X) V(X) = 3 ( x 5 ) 2 3 x dx = 5 3 2 3 V(Y) = 2 5 3 = 22.22 Svar 3. Vi har att lösa ekvationen 4 5 2π (x m) 2 e 2 5 2 dx =. evalf(solve(int(exp(-(x-m)^2/(2*5^2))/(5*sqrt(2*pi)), x=-infinity..4)=.,m)); 434.89528 Håkan Strömberg KTH Syd