STATISTIKA . 5. PŘEDNÁŠKA Téma přednášky: a)rozdělení náhodné veličiny, b)pravděpodobnostní funkce, c)funkce hustoty, d)distribuční funkce. Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D. Náhodná veličina • • Náhodná veličina (NV) = Číselný výsledek náhodného pokusu. Výsledky - obecně různé vlivem náhodných činitelů mají různé pravděpodobnosti realizace Náhodná veličina (NV) = odpovídá kvantitativnímu znaku populačního souboru (je jeho zobecněním) Rozdělení náhodné veličiny • • je pravidlo (předpis), které každé číselné hodnotě nebo množině hodnot přiřazuje pravděpodobnost, že náhodná veličina nabude této hodnoty nebo hodnoty z tohoto intervalu. Rozdělení náhodné veličiny • • Rozdělení pravděpodobnosti náhodné veličiny = úplné poznání NV: lstanovení hodnot, jichž může NV nabývat l lznalost pravděpodobností, s nimiž NV nabývá určité hodnoty, nebo hodnoty z nějakého intervalu Vyjádření rozdělení náhodné veličiny • • 1. Pravděpodobnostní funkce (typ diskrétní NV) 2. Hustota pravděpodobnosti (typ spojité NV) 3. Distribuční funkce (oba typy NV: diskrétní / spojitý) Pravděpodobnostní funkce • • p(x) – každé hodnotě x ÎD přiřazuje odpovídající pravděpodobnost: p(x) = P(X = x) p(x) splňuje vztahy: l lpravděpodobnost, že náhodná veličina nabude hodnoty z intervalu [a,b]ÌD, je rovna součtu pravděpodobností hodnot z tohoto intervalu (D je množina diskrétních hodnot) l Hustota pravděpodobnosti • • lHustota pravděpodobnosti f(x) je nezáporná funkce splňující podmínku: l l lCelá plocha pod grafem funkce f(x) – nad osou x je rovna 1 Distribuční funkce • • lDistribuční funkce F(x) je definovaná na R vztahem: l lF(x) je neklesající funkce splňující: lim F(x) = 0 pro x®-¥ lim F(x) = 1 pro x®+¥ Příklad distribuční funkce pro diskrétní NV: Hrací kostka • • F(x)=P(X£ x) Distribuční funkce spojité NV • • 1. Neklesající spojitá funkce 2. Limity 0 a 1 pro x®±¥ Vztah mezi hustotou a distribuční funkcí • • lMezi hustotou pravděpodobnosti a distribuční funkcí platí následující vztahy: HP je derivací DF: l lNaopak: distribuční funkce náhodné veličiny je neurčitým integrálem (primitivní funkcí) k hustotě pravděpodobnosti, tj. Závěr přednášky • • •Děkuji Vám za pozornost !!!