Rozkład dwumianowy: Różnice pomiędzy wersjami
mNie podano opisu zmian |
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
||
(Nie pokazano 17 wersji utworzonych przez 2 użytkowników) | |||
Linia 1: | Linia 1: | ||
'''Rozkład dwumianowy''' | '''Rozkład dwumianowy''' - rozkład prawdopodobieństwa sformułowany przez szwajcarskiego matematyka Johanna Bernulliego (1654-1705). Zmianna losowa ma rozkład dwumianowy, gdy zostaną spełnione następujące warunki: | ||
* Liczba prób jest ustalona | * 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 | :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) (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 128-129). | ||
Przykład eksperymentu przeprowadzonego według schematu Bernulliego: | 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. | 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== | ==TL;DR== | ||
Rozkład dwumianowy to rozkład prawdopodobieństwa, w którym liczba prób jest ustalona, wynikiem może być sukces lub porażka, próby są niezależne, a prawdopodobieństwo sukcesu i porażki jest stałe. Można go opisać za pomocą schematu Bernoulliego. Charakterystyki rozkładu dwumianowego to wartość oczekiwana, wariancja i odchylenie standardowe. Można też określić rozkład prawdopodobieństwa częstości względnej sukcesu. | |||
<google>n</google> | |||
==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'' (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 128-129). | Wzór prawdziwy dla ''k = 0, 1, 2, …, n'' (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 128-129). | ||
==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 ''X ~ 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)''. | ||
Linia 24: | Linia 29: | ||
:<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> | ||
oraz | 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> | :<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''': | * '''wartośc oczekiwana''': | ||
:<math> | :<math> E(X)=np </math> | ||
* '''wariancja''': | * '''wariancja''': | ||
:<math> D^2=npq </math> | :<math> D^2=npq </math> | ||
* '''odchylenie standardowe''': | * '''odchylenie standardowe''': | ||
:<math> D(X)=\sqrt{npq} </math> | :<math> D(X)=\sqrt{npq} </math> | ||
(S. Denkowska, M. Papież 2011, s. 43-44) | (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: | |||
:<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, | Z ostatniego wzoru wynika, iż w ''n'' doświadczeniach przeprowadzonych według schematu Bernulliego, wartość oczekiwna częstości sukcesów jest taka sama co prowdopodobieństwo wystąpienia sukcesu w pojedynczym doświadczniu (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 132-133). | ||
{{infobox5|list1={{i5link|a=[[Estymacja]]}} — {{i5link|a=[[Zmienna losowa]]}} — {{i5link|a=[[Prawdopodobieństwo]]}} — {{i5link|a=[[Rozkład Poissona]]}} — {{i5link|a=[[Estymator obciążony]]}} — {{i5link|a=[[Regresja liniowa]]}} — {{i5link|a=[[Wartość oczekiwana]]}} — {{i5link|a=[[Schemat Bernoulliego]]}} — {{i5link|a=[[Mediana wzór]]}} }} | |||
==Bibliografia== | ==Bibliografia== | ||
* Denkowska S., Papież M. (2011), '' | <noautolinks> | ||
* Gębura A. (2004), | * Denkowska S., Papież M. (2011), ''Rachunek prawdopodobieństwa dla studentów studiów ekonomicznych'', C.H. Beck, Warszawa | ||
* Gruszczyński M. (red.) (2012), | * Gębura A. (2004), ''Matematyka, fizyka i astronomia'', WSiP, Warszawa | ||
* | * Gruszczyński M. (red.) (2012), ''Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych'', Wolters Kluwer, Warszawa | ||
* Ostasiewicz W. (2012), | * Jóźwiak J., Podgórski J. (2012), ''Statystyka od podstaw'', Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa | ||
* Woźniak M. (2002), ''Statystyka ogólna'', Wydawnictwo | * Ostasiewicz W. (2012), ''Myślenie statystyczne'', Wolters Kluwer, Warszawa | ||
* Woźniak M. (2002), ''Statystyka ogólna'', Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków | |||
</noautolinks> | |||
[[Kategoria:Rozkład]] | |||
{{a|Mateusz Kaczor}} | |||
{{#metamaster:description|Rozkład dwumianowy - rozkład prawdopodobieństwa zdefiniowany przez Bernulliego. Dowiedz się więcej o zastosowaniach tego rozkładu.}} | |||
{{ |
Aktualna wersja na dzień 21:54, 9 gru 2023
Rozkład dwumianowy - rozkład prawdopodobieństwa sformułowany przez szwajcarskiego matematyka Johanna 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) (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 128-129).
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.
TL;DR
Rozkład dwumianowy to rozkład prawdopodobieństwa, w którym liczba prób jest ustalona, wynikiem może być sukces lub porażka, próby są niezależne, a prawdopodobieństwo sukcesu i porażki jest stałe. Można go opisać za pomocą schematu Bernoulliego. Charakterystyki rozkładu dwumianowego to wartość oczekiwana, wariancja i odchylenie standardowe. Można też określić rozkład prawdopodobieństwa częstości względnej sukcesu.
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 według schematu Bernulliego, wartość oczekiwna częstości sukcesów jest taka sama co prowdopodobieństwo wystąpienia sukcesu w pojedynczym doświadczniu (J. Jóźwiak, J. Podgórski 2012, s. 132-133).
Rozkład dwumianowy — artykuły polecane |
Estymacja — Zmienna losowa — Prawdopodobieństwo — Rozkład Poissona — Estymator obciążony — Regresja liniowa — Wartość oczekiwana — Schemat Bernoulliego — Mediana wzór |
Bibliografia
- Denkowska S., Papież M. (2011), Rachunek prawdopodobieństwa dla studentów studiów ekonomicznych, C.H. Beck, Warszawa
- Gębura A. (2004), Matematyka, fizyka i astronomia, WSiP, Warszawa
- Gruszczyński M. (red.) (2012), Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych, Wolters Kluwer, Warszawa
- Jóźwiak J., Podgórski J. (2012), Statystyka od podstaw, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa
- Ostasiewicz W. (2012), Myślenie statystyczne, Wolters Kluwer, Warszawa
- Woźniak M. (2002), Statystyka ogólna, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków
Autor: Mateusz Kaczor