Rozkład dwumianowy: Różnice pomiędzy wersjami

Z Encyklopedia Zarządzania
Nie podano opisu zmian
Nie podano opisu zmian
Linia 1: Linia 1:
==Strona w opracowaniu==
'''Rozkład dwumianowy''' – rozkład prawdopodobieństwa sformułowany przez szwajcarskiego matematyka Johanna’a Bernulliego (1654-1705). Zmianna losowa ma rozkład dwumianowy, gdy zostaną spełnione następujące warunki:
{{stub}}
Rozkład dwumianowy – rozkład prawdopodobieństwa sformułowany przez szwajcarskiego matematyka Johanna’a Bernulliego (1654-1705). Zmianna losowa ma rozkład dwumianowy, gdy zostaną spełnione następujące warunki:
*Liczba prób jest ustalona – we wzorach najczęściej określana jako „n”.
*Liczba prób jest ustalona – we wzorach najczęściej określana jako „n”.
*Wynikiem każdej próby mogą być jedynie stany: sukces i porażka.
*Wynikiem każdej próby mogą być jedynie stany: sukces i porażka.
*Każda z prób jest niezależna, oznacza to, że wynik poszczególnej próby nie ma wpływu na wyniki pozostałych prób.
*Każda z prób jest niezależna, oznacza to, że wynik poszczególnej próby nie ma wpływu na wyniki pozostałych prób.
*Prawdopodobieństwo sukcesu i porażki jest stałe dla wszystkich prób.
*Prawdopodobieństwo sukcesu i porażki jest stałe dla wszystkich prób.


Definicja rozkładu dwumianowego bazuje na eksperymencie wykonywanym według tak zwanego schematu Bernoulliego. Eksperyment ten przebiega w następujący sposób:
Definicja rozkładu dwumianowego bazuje na eksperymencie wykonywanym według tak zwanego schematu Bernoulliego. Eksperyment ten przebiega w następujący sposób:
:Należy przeprowadzić doświadczenie, którego wynikiem może być jedno z następujących zdarzeń, zdarzenie ''A'' z prawdopodobieństwem ''p'' lub zdarzenie przeciwne ''B'', którego prawdopodobieństwo wystąpienia wynosi  ''q = 1-p''. Jedno ze zdarzeń określane jest jako „sukces” a drugie jako „porażka”. Doświadczenie to należy powtórzyć n-krotnie. Każde z doświadczeń musi być niezależne, czyli prawdopodobieństwo sukcesu pozostaje niezmienne. Liczba doświadczeń które zakończyły sukcesami można wyrazić zmienną losową ''X'' należącą do zbioru liczb całkowitych nieujemnych z granicą równą n (liczba prób).
:Należy przeprowadzić doświadczenie, którego wynikiem może być jedno z następujących zdarzeń, zdarzenie ''A'' z prawdopodobieństwem ''p'' lub zdarzenie przeciwne ''B'', którego prawdopodobieństwo wystąpienia wynosi  ''q = 1-p''. Jedno ze zdarzeń określane jest jako „sukces” a drugie jako „porażka”. Doświadczenie to należy powtórzyć n-krotnie. Każde z doświadczeń musi być niezależne, czyli prawdopodobieństwo sukcesu pozostaje niezmienne. Liczba doświadczeń które zakończyły sukcesami można wyrazić zmienną losową ''X'' należącą do zbioru liczb całkowitych nieujemnych z granicą równą n (liczba prób).


Przykład eksperymentu przeprowadzonego według schematu Bernulliego:
Przykład eksperymentu przeprowadzonego według schematu Bernulliego:
Linia 16: Linia 12:


==Funkcja prawdopodobieństwa zmiennej dwumianowej==  
==Funkcja prawdopodobieństwa zmiennej dwumianowej==  
Zdarzenie ''X = k'' ma miejsce, gdy po przeprowadzonych n niezależnych prób, zaobserwujemy dowolny ciąg zdarzeń, w którym sukces wystąpił ''k'' razy a porażka ''n-k'' razy. Prawdopodobieństwo otrzymania takiego ciągu jest dokładnie takie samo jak otrzymanie dowolnego innego ciągu zdarzeń i wynosi:
Zdarzenie ''X = k'' ma miejsce, gdy po przeprowadzonych n niezależnych prób, zaobserwujemy dowolny ciąg zdarzeń, w którym sukces wystąpił ''k'' razy a porażka ''n-k'' razy. Prawdopodobieństwo otrzymania takiego ciągu jest dokładnie takie samo jak otrzymanie dowolnego innego ciągu zdarzeń i wynosi:
<math> p^{k}(1-p)^{n-k} </math>  
:<math> p^{k}(1-p)^{n-k} </math>  
Aby obliczyć liczbę możliwych n-elementowych ciągów zdarzeń, w których zdarzenie nazywane sukcesem wystąpi dokładnie ''k'' razy, należy obliczyć kombinację z ''n'' elementów po ''k''. Zatem prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia ''X = k'' będzie sumą prawdopodobieńswt wystąpienia poszczególnych kombinacji:
Aby obliczyć liczbę możliwych n-elementowych ciągów zdarzeń, w których zdarzenie nazywane sukcesem wystąpi dokładnie ''k'' razy, należy obliczyć kombinację z ''n'' elementów po ''k''. Zatem prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia ''X = k'' będzie sumą prawdopodobieńswt wystąpienia poszczególnych kombinacji:
<math> P\left ( X=k \right )= \binom{n}{k}p^{k}\left ( 1-p \right )^{n-k}</math>  
:<math> P\left ( X=k \right )= \binom{n}{k}p^{k}\left ( 1-p \right )^{n-k}</math>  
Wzór prawdziwy dla ''k = 0, 1, 2, …, n''.  
Wzór prawdziwy dla ''k = 0, 1, 2, …, n''.  
(J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 128-129)
(J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 128-129)
Linia 25: Linia 22:
==Charakterystyki rozkładu dwumianowego ==
==Charakterystyki rozkładu dwumianowego ==


Aby wyznaczyć wartość oczekiwną oraz wariancję zmiennej, która podlega rozkładowi dwumianowemu należy wykorzystać fakt, że zmienna losowa X ~ B(n,p) może zostać przedstawiona jako suma n niezależnych zmiennych losowych podlegających rozkładowu zero-jedynkowemy z paremetrem p:
Aby wyznaczyć wartość oczekiwną oraz wariancję zmiennej, która podlega rozkładowi dwumianowemu należy wykorzystać fakt, że zmienna losowa ''X ~ B(n,p)'' może zostać przedstawiona jako suma ''n'' niezależnych zmiennych losowych podlegających rozkładowu zero-jedynkowemy z paremetrem ''p'':
<math> X := \sum_{i=1}^{n}X_{i} </math> , gdzie <math> X_{i}\sim </math> rozkład zero-jedynkowy z parametrem p,(i = 1,...,n).
:<math> X := \sum_{i=1}^{n}X_{i} </math> gdzie ''X ~ rozkład zero-jedynkowy z parametrem p,(i = 1,...,n)''.
Następnie wtkorzystującc własności wartości oczekiwanej oraz wariancji, można otrzymać następujące wzory:
Następnie wtkorzystującc własności wartości oczekiwanej oraz wariancji, można otrzymać następujące wzory:
<math> E(X)=E\left ( \sum_{i=1}^{n} \right )= \sum_{i=1}^{n}(X_{i})-\sum_{i=1}^{n}p=np </math> ,
:<math> E(X)=E\left ( \sum_{i=1}^{n} \right )= \sum_{i=1}^{n}(X_{i})-\sum_{i=1}^{n}p=np </math>
<math> D^2(X)=D^2\left ( \sum_{i=1}^{n}X_{i}\right )=\sum_{i=1}^{n}D^2(X_{i})=npq </math>  
oraz
:<math> D^2(X)=D^2\left ( \sum_{i=1}^{n}X_{i}\right )=\sum_{i=1}^{n}D^2(X_{i})=npq </math>  


Zatem charekterystyki rozkładu dwumianowego prezentują się następująco:  
Zatem charekterystyki rozkładu dwumianowego prezentują się następująco:  
- wartośc oczekiwana: <math>  E(X)=np </math> ,
*wartośc oczekiwana:
- wariancja: <math> D^2=npq </math>,
:<math>  E(X)=np </math>
- odchylenie standardowe: <math> D(X)=\sqrt{npq} </math>.
*wariancja:
(S. Denkowska, M. Papież 2011, s. 43-44)
:<math> D^2=npq </math>
*odchylenie standardowe:
:<math> D(X)=\sqrt{npq} </math>
(S. Denkowska, M. Papież 2011, s. 43-44)


==Rozkład prawdopodobieństwa częstości względnej pojawiania się sukcesu==


==Rozkład prawdopodobieństwa częstości względnej pojawiania się sukcesu==
Mając zmienną losową podlegającą rozkładowi dwumianowemu o parametrach ''n'' oraz ''p'', można zdefiniować częstość względną sukcesów jako zmienną losową:
Mając zmienną losową podlegającą rozkładowi dwumianowemu o parametrach ''n'' oraz ''p'', można zdefiniować częstość względną sukcesów jako zmienną losową:
<math> W=\frac{X}{n}</math>  
:<math> W=\frac{X}{n}</math>  
Zmienna ta może przyjmować wartości należące do zbioru:
Zmienna ta może przyjmować wartości należące do zbioru:
<math> W =\left \{ 0,\frac{1}{n},\frac{2}{n},...,1 \right \} </math>  
:<math> W =\left \{ 0,\frac{1}{n},\frac{2}{n},...,1 \right \} </math>  
Zachodzi zatem równość:
Zachodzi zatem równość:
<math> P\left ( W=\frac{k}{n} \right )=P\left ( \frac{X}{n}=\frac{k}{n} \right )=P\left ( X=k \right ) </math>
:<math> P\left ( W=\frac{k}{n} \right )=P\left ( \frac{X}{n}=\frac{k}{n} \right )=P\left ( X=k \right ) </math>
Gdzie:  
Gdzie:  
<math> \left ( k=0,1,...,n \right ) </math>
:<math> \left ( k=0,1,...,n \right ) </math>
Równość ta oznacza, że zmienna ''W'' podlega rozkładowy dwumianowemu oraz przymuje takie same wartości co zmienna losowa ''X''.
Równość ta oznacza, że zmienna ''W'' podlega rozkładowy dwumianowemu oraz przymuje takie same wartości co zmienna losowa ''X''.
Wykorzystując własności wynikające z definicji wartości oczekiwane oraz definicji wariancji otrzymuje się:
Wykorzystując własności wynikające z definicji wartości oczekiwane oraz definicji wariancji otrzymuje się:
<math> D^2\left ( W \right )=D^2\left ( \frac{X}{n} \right )=\frac{1}{n^2}D^2\left ( X \right )=\frac{1}{n^2}np\left ( 1-p \right )=\frac{p\left ( 1-p \right )}{n}</math>
:<math> D^2\left ( W \right )=D^2\left ( \frac{X}{n} \right )=\frac{1}{n^2}D^2\left ( X \right )=\frac{1}{n^2}np\left ( 1-p \right )=\frac{p\left ( 1-p \right )}{n}</math>
oraz:
oraz
<math> E\left ( W \right )=E\left ( \frac{X}{n} \right )=\frac{1}{n}E\left ( X \right )=\frac{1}{n}np=p </math>
:<math> E\left ( W \right )=E\left ( \frac{X}{n} \right )=\frac{1}{n}E\left ( X \right )=\frac{1}{n}np=p </math>
Z ostatniego wzoru wynika,  iż w n doświadczeniach przeprowadzonych wedłóg schematu Bernulliego, wartość oczekiwna częstości sukcesów jest taka sama co prowdopodobieństwo wystąpienia sukcesu w pojedynczym doświadczniu. (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 132-133)
Z ostatniego wzoru wynika,  iż w n doświadczeniach przeprowadzonych wedłóg schematu Bernulliego, wartość oczekiwna częstości sukcesów jest taka sama co prowdopodobieństwo wystąpienia sukcesu w pojedynczym doświadczniu. (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 132-133)
==Bibliografia==
==Bibliografia==
*Jóżwiak J., Podgórski J. (2012), Statystyka od podstaw, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, s. 128-133
*Jóżwiak J., Podgórski J. (2012), Statystyka od podstaw, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, s. 128-133

Wersja z 14:35, 17 kwi 2022

Rozkład dwumianowy – rozkład prawdopodobieństwa sformułowany przez szwajcarskiego matematyka Johanna’a Bernulliego (1654-1705). Zmianna losowa ma rozkład dwumianowy, gdy zostaną spełnione następujące warunki:

  • Liczba prób jest ustalona – we wzorach najczęściej określana jako „n”.
  • Wynikiem każdej próby mogą być jedynie stany: sukces i porażka.
  • Każda z prób jest niezależna, oznacza to, że wynik poszczególnej próby nie ma wpływu na wyniki pozostałych prób.
  • Prawdopodobieństwo sukcesu i porażki jest stałe dla wszystkich prób.

Definicja rozkładu dwumianowego bazuje na eksperymencie wykonywanym według tak zwanego schematu Bernoulliego. Eksperyment ten przebiega w następujący sposób:

Należy przeprowadzić doświadczenie, którego wynikiem może być jedno z następujących zdarzeń, zdarzenie A z prawdopodobieństwem p lub zdarzenie przeciwne B, którego prawdopodobieństwo wystąpienia wynosi q = 1-p. Jedno ze zdarzeń określane jest jako „sukces” a drugie jako „porażka”. Doświadczenie to należy powtórzyć n-krotnie. Każde z doświadczeń musi być niezależne, czyli prawdopodobieństwo sukcesu pozostaje niezmienne. Liczba doświadczeń które zakończyły sukcesami można wyrazić zmienną losową X należącą do zbioru liczb całkowitych nieujemnych z granicą równą n (liczba prób).

Przykład eksperymentu przeprowadzonego według schematu Bernulliego: Wykonujemy 10 niezależnych doświadczeń polegających na rzucie monetą. W każdym rzucie prawdopodobieństwo że wypadnie reszka wynosi 50% czyli p =0,5. Można przyjąć, że doświadczenie którego wynikiem jest reszka będzie sukcesem a jeżeli wypadnie orzeł to wynikiem będzie porażka. Reszka może wypaść k = 0, 1, 2, …, 10 razy.

Funkcja prawdopodobieństwa zmiennej dwumianowej

Zdarzenie X = k ma miejsce, gdy po przeprowadzonych n niezależnych prób, zaobserwujemy dowolny ciąg zdarzeń, w którym sukces wystąpił k razy a porażka n-k razy. Prawdopodobieństwo otrzymania takiego ciągu jest dokładnie takie samo jak otrzymanie dowolnego innego ciągu zdarzeń i wynosi:

Aby obliczyć liczbę możliwych n-elementowych ciągów zdarzeń, w których zdarzenie nazywane sukcesem wystąpi dokładnie k razy, należy obliczyć kombinację z n elementów po k. Zatem prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia X = k będzie sumą prawdopodobieńswt wystąpienia poszczególnych kombinacji:

Wzór prawdziwy dla k = 0, 1, 2, …, n. (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 128-129)

Charakterystyki rozkładu dwumianowego

Aby wyznaczyć wartość oczekiwną oraz wariancję zmiennej, która podlega rozkładowi dwumianowemu należy wykorzystać fakt, że zmienna losowa X ~ B(n,p) może zostać przedstawiona jako suma n niezależnych zmiennych losowych podlegających rozkładowu zero-jedynkowemy z paremetrem p:

gdzie X ~ rozkład zero-jedynkowy z parametrem p,(i = 1,...,n).

Następnie wtkorzystującc własności wartości oczekiwanej oraz wariancji, można otrzymać następujące wzory:

oraz

Zatem charekterystyki rozkładu dwumianowego prezentują się następująco:

  • wartośc oczekiwana:
  • wariancja:
  • odchylenie standardowe:

(S. Denkowska, M. Papież 2011, s. 43-44)

Rozkład prawdopodobieństwa częstości względnej pojawiania się sukcesu

Mając zmienną losową podlegającą rozkładowi dwumianowemu o parametrach n oraz p, można zdefiniować częstość względną sukcesów jako zmienną losową:

Zmienna ta może przyjmować wartości należące do zbioru:

Zachodzi zatem równość:

Gdzie:

Równość ta oznacza, że zmienna W podlega rozkładowy dwumianowemu oraz przymuje takie same wartości co zmienna losowa X. Wykorzystując własności wynikające z definicji wartości oczekiwane oraz definicji wariancji otrzymuje się:

oraz

Z ostatniego wzoru wynika, iż w n doświadczeniach przeprowadzonych wedłóg schematu Bernulliego, wartość oczekiwna częstości sukcesów jest taka sama co prowdopodobieństwo wystąpienia sukcesu w pojedynczym doświadczniu. (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 132-133)

Bibliografia

  • Jóżwiak J., Podgórski J. (2012), Statystyka od podstaw, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, s. 128-133
  • Denkowska S., Papież M. (2011), Rachunak prawdopodobieństwa dla studentów studiów ekonomicznych, Wydawnictwo C.H. BECK, Warszawa s. 43-44
  • Woźniak M. (2002), Statystyka ogólna, Wydawnictwo AE, Kraków

Autor: Mateusz Kaczor