Matematisk statistik 9 hp Föreläsning 3: Transformation och simulering

Relevanta dokument
Föreläsning 3, Matematisk statistik Π + E

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 2: Slumpvariabel

Matematisk statistik 9 hp Föreläsning 4: Flerdim

Föreläsning 2, FMSF45 Slumpvariabel

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 5: Summor och väntevärden

Föreläsning 2, Matematisk statistik för M

Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder

Föreläsning 5, FMSF45 Summor och väntevärden

Föreläsning 4, Matematisk statistik för M

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

SF1911: Statistik för bioteknik

Exempel för diskreta och kontinuerliga stokastiska variabler

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

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 7: Normalfördelning

SOS HT Slumpvariabler Diskreta slumpvariabler Binomialfördelning. Sannolikhetsfunktion. Slumpförsök.

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Föreläsning 5, Matematisk statistik Π + E

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Simulering. Introduktion. Exempel: Antag att någon kastar tärning

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

Grundläggande matematisk statistik

(x) = F X. och kvantiler

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

Matematisk statistik 9.5 hp, HT-16 Föreläsning 11: Konfidensintervall

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH FLERDIMENSIONELLA STOKASTISKA STATISTIK VARIABLER. Tatjana Pavlenko. 8 september 2017

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

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

4 Diskret stokastisk variabel

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Grundläggande matematisk statistik

Matematisk statistik 9 hp Föreläsning 6: Linjärkombinationer

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

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

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Laboration 1: Grundläggande sannolikhetsteori, simulering och dataanalys

Grundläggande matematisk statistik

Simulering av Poissonprocesser Olle Nerman, Grupprojekt i MSG110,GU HT 2015 (max 5 personer/grupp)

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

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

TMS136. Föreläsning 4

FÖRELÄSNING 4:

Monte Carlo-metoder. Bild från Monte Carlo

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

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E, HT-15 Punktskattningar

Matematisk statistik 9 hp, HT-16 Föreläsning 10: Punktskattningar

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Slumpvariabler och sannolikhetsfördelningar

Matematisk statistik for B, K, N, BME och Kemister. Matematisk statistik slumpens matematik. Beskriva Data Florence Nightingale. Forel.

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

Föreläsning 8 för TNIU23 Integraler och statistik

histogram över 1000 observerade väntetider minuter 0.06 f(x) täthetsfkn x väntetid

TMS136. Föreläsning 5

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH DISKRETA STOKASTISKA VARIABLER STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 23 mars, 2018

Föreläsning 3. Sannolikhetsfördelningar

Föreläsning 2 (kap 3): Diskreta stokastiska variabler

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

Matematisk statistik 9 hp Föreläsning 8: Binomial- och Poissonfördelning, Poissonprocess

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Flera stokastiska variabler.

histogram över 1000 observerade väntetider minuter 0.06 f(x) täthetsfkn x väntetid 1

Matematikcentrum 1(6) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs VT2014, lp3. Laboration 2. Fördelningar och simulering

Tentamen i Beräkningsvetenskap II, 5.0 hp, Del A

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

Övning 1 Sannolikhetsteorins grunder

17.1 Kontinuerliga fördelningar

Datorövning 1: Fördelningar

Transformer i sannolikhetsteori

Mer om slumpvariabler

Demonstration av laboration 2, SF1901

TAMS79: Föreläsning 4 Flerdimensionella stokastiska variabler

F5 STOKASTISKA VARIABLER (NCT , samt del av 5.4)

40 5! = 1, ! = 1, Om man drar utan återläggning så kan sannolikheten beräknas som 8 19

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del I

Laboration 1: Grundläggande sannolikhetsteori, simulering och dataanalys

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del I

Kurssammanfattning MVE055

Jörgen Säve-Söderbergh

1.1 Diskret (Sannolikhets-)fördelning

Kapitel 4. Kontinuerliga slumpvariabler och deras sannolikhetsfördelningar. Sannolikhetslära och inferens II

Föreläsning 3. Kapitel 4, sid Sannolikhetsfördelningar

KURSPROGRAM HT-10 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR CDI, FMS 012

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

Föreläsning 9, Matematisk statistik 7.5 hp för E Konfidensintervall

Stokastiska processer och simulering I 24 maj

Tentamen i Beräkningsvetenskap II, 5.0 hp,

Lärmål Sannolikhet, statistik och risk 2015

TAMS65 - Föreläsning 1 Introduktion till Statistisk Teori och Repetition av Sannolikhetslära

Om Monte-Carlo-simulering

1.1 Diskret (Sannolikhets-)fördelning

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

Våra vanligaste fördelningar

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E Punktskattningar

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Datorövning 2 Betingad fördelning och Centrala gränsvärdessatsen

SF1900 Sannolikhetsteori och statistik, HT 2017 Laboration 1 för CINEK2

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

Transkript:

Matematisk statistik 9 hp Föreläsning 3: Transformation och simulering Anna Lindgren 8+9 september 216 Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 1/11

Stokastisk variabel Kvantil Stokastisk variabel En stokastisk variabel eller slumpvariabel är ett tal vars värde styrs av slumpen (en funktion Ω R). Bet. X,,.... Kan vara diskret eller kontinuerlig En stokastisk variabel beskrivs av: Sannolikhetsfunktion För en diskret s.v. X p X (k) = P(X = k) Täthetsfunktion För en kontinuerlig s.v. X har vi f X (x). P(X A) = f X (x) dx Fördelningsfunktion Summa av p X (k) eller integral av f X (x). A F X (x) = P(X x) Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 2/11

Stokastisk variabel Kvantil Standardfördelningar & kvantiler Diskret fördelning Binomialfördelning Poissonfördelning ffg-fördelning Geometrisk fördelning Kontinuerlig fördelning Rektangel- eller likformig fördelning Exponentialfördelning Normalfördelning α-kvantil, x α En kvantil, x α, till en s.v. X är en gräns som överskrids med slh α. Den fås som lösning till någon av följande ekvationer. F X (x α ) = 1 α xα f X (x) dx = 1 α x α f X (x) dx = α Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 3/11

Exempel: Keno-3 (igen) I Keno-3 väljs 3 av 7 nr. Vid dragning väljs 2 av dessa 7 ut som vinstnummer. Låt X = Antal vinstnr man prickar in. Sannolikhetsfunktionen för X är j 1 2 3 p X (j).36.45.17.2 Två vinstnr ger 5 kr och 3 vinstnr ger 9 kr. Sätt = Vinsten (kr). Hur ser fördelningen för ut? Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 4/11

Transformation av stokastiska variabler Givet en s.v. X. Vilken fördelning får = g(x)? Om är diskret kan man räkna ut sannolikhetsfunktionen p (k) = p X (j) j;g(j)=k dvs P( = k) fås genom att lägga ihop p X (j) för alla j sådana att g(j) = k. Metod om är kontinuerlig: 1. Sätt upp F (y) = P( y). 2. Stoppa in = g(x) och uttryck F (y) som fkn av F X ( ). 3. Derivera för att få f (y) som fkn av f X ( ) Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 5/11

Exempel 1. Bestäm p (k) om = X 4 och k 1 1 2 p X (k).2.5.2.1 2. Vilken täthetsfunktion har = 2 + 3X om X har täthet f X (x)? 3. Vilken täthetsfunktion har = πx 2 om X R( 1, 1)? 4. Vilken fördelning har = 1 2 ln X om X R(, 1)? 5. Vilken fördelning får man om man stoppar in X R(, 1) i inversen till fördelningsfunktionen för en kont s.v.? dvs g(x) = F 1 (X). Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 6/11

Inversmetoden Hur drar vi slumptal från en godtycklig kontinuerlig s.v. med fördelningsfunktion F (y)? Låt X R(, 1), dvs F X (x) = x, x 1. Finn inversen F 1 (y), till fördelningsfunktionen, F (y), för. Bestäm fördelningsfunktionen för Z = F 1 (X) F Z (z) =P(Z z) = P(F 1 (X) z) = P(F (F 1 (X)) F (z)) =P(X F (Z)) = F X (F (z)) = F (z) För att dra slumptal från en fördelning med fördelningsfunktion F (y): 1. Räkna ut F 1 (y) 2. Dra slumptal från en R(, 1)-fördelning. 3. Beräkna F 1 (y) för varje slumptal. Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 7/11

Kontinuerlig fördelning Exp(2) Inversmetoden 1.8.6.4.2 f X (x).2.2.4.6.8 1 1.2 2 1.5 1 Önskad täthet f (y).5.5 1 1.5 2 2.5 3 1.8 F (y).6.4.2.5 1 1.5 2 2.5 3 Önskade slumptal Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 8/11

Diskret fördelning Ge(.3) 1 Inversmetoden.5.5.5 1 1.5 Önskad sannolikhetsfunktion.4.3.2.1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1.5 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 Önskade slumptal Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 9/11

Pseudoslumptal Pseudoslumptal är tal som genereras enligt en algorithm men ser slumpmässiga ut Har rätt fördelning Lång periodicitet Oberoende Snabba att beräkna De flesta programspråk tillhandahåller slumptal som är R(, 1). rand och unifrnd i MATLAB rand i C/C++ gsl rng uniform i GNU Scientific Library Random i Java Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 1/11

Generering av slumptal från R(, 1)-fördelning Ett enkel sätt är att använda en kongruensalgoritm av typen x n+1 = (ax n + b) mod c som ger heltal mellan och c 1. Detta x i -värde delas sedan med c för att hamna i intervallet [, 1). Sekvensen är periodisk med perioden c (vissa villkor). Man får samma sekvens för ett givet startvärde x. Några exempel: a b c Numerical Recipes 1664525 11394223 2 32 glibc (GCC) 113515245 12345 2 32 MATLAB pre v. 5 7 5 = 1687 2 32 1 RANDU (IBM 196) 2 16 + 3 = 65539 2 31 Se t.ex Numerical Recipies in C, kap. 7 för diskussion och andra algoritmer. Mersenne twister (en.wikipedia.org/wiki/mersenne_twister) är nu mer standard i de flesta programspråk (MT19937), period 2 19937 1. Anna Lindgren - anna@maths.lth.se FMS12/MASB3: transform 11/11