Normální (Gaussovo) rozdělení

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní typy rozdělení pravděpodobnosti diskrétní náhodné veličiny
Advertisements

TEORETICKÉ MODELY některých DISKRÉTNÍCH NV
GENEROVÁNÍ PSEUDONÁHODNÝCH ČÍSEL
Limitní věty.
Pravděpodobnost a statistika opakování základních pojmů
Generování náhodných veličin (1) Diskrétní rozdělení
Obsah prezentace Náhodná proměnná Rozdělení náhodné proměnné.
Náhodná veličina.
také Gaussovo rozdělení (normal or Gaussian distribution)
Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny
Odhady parametrů základního souboru
Generování náhodných veličin (2) Spojitá rozdělení
Systémy hromadné obsluhy
Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
Aplikovaná statistika
Některá diskrétní a spojitá rozdělení náhodné veličiny.
Diskrétní rozdělení Karel Zvára 1.
Náhodný jev A E na statistickém experimentu E - je určen vybranou množinou výsledků experimentu: výsledku experimentu lze přiřadit číslo, náhodnou proměnnou.
Data s diskrétním rozdělením
Náhoda, generátory náhodných čísel
Generování náhodných veličin Diskrétní a spojitá rozdělení Simulační modely ek.procesů 4.přednáška.
Definice stochastického procesu jako funkce 2 proměnných
Normální (Gaussovo) rozdělení. Karl Friedrich Gauss
Normální (Gaussovo) rozdělení
Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny
Ekonomické modelování Analýza podnikových procesů Statistická simulace je vhodný nástroj pro analýzu stochastických podnikových procesů (výrobní, obchodní,
Experimentální fyzika I. 2
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Systémy hromadné obsluhy
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Pravděpodobnost.
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Náhodný vektor Litschmannová, 2007.
Generování náhodných čísel
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
Kendalova klasifikace SHO
(Popis náhodné veličiny)
Funkce náhodné proměnné nová náhodná proměnná: a stará náhodná proměnná: x hustota pravděpodobosti: f(x) hustota pravděpodobosti: g(a)
Hustota pravděpodobnosti – případ dvou proměnných
Molekulová fyzika 3. přednáška „Statistický přístup jako jediná funkční strategie kinetické teorie“
Poissonovo rozdělení diskrétní náhodné veličiny
Úvod do praktické fyziky Seminář pro I.ročník F J. Englich, ZS 2003/04.
Podmíněná pravděpodobnost: Bayesův teorém
Náhodná veličina. Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
1 Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Vladimír Mikulík. Slezské gymnázium, Opava, příspěvková organizace. Vzdělávací materiál.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
STATISTIKA I.. náhodný pokus –neznáme předem výsledek –můžeme libovolněkrát opakovat –př. hod kostkou, vybrání náhodné osoby, … náhodný jev –výsledek.
ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN Rovnoměrné rozdělení R(a,b) rozdělení s konstantní hustotou pravděpodobnosti v intervalu (a,b) a  x  b distribuční.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina
Testování hypotéz Otestujte,… Ověřte,… Prokažte,… že střední věk (tj.  ) …činí 40 let (= 40) …je alespoň 40 let (≥ 40)
Simulace podnikových procesů
Některá rozdělení náhodných veličin
Spojitá náhodná veličina
Náhodná veličina.
Induktivní statistika - úvod
Základy statistické indukce
Odhady parametrů základního souboru
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti
Systémy hromadné obsluhy
Statistika a výpočetní technika
Rozdělení pravděpodobnosti
Náhodný proces Funkce f(t), kde f(t) je náhodná veličina.
Medián, modus Medián Pro medián náhodné veličiny x platí: Modus
Poissonovo rozdělení diskrétní náhodné veličiny
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Náhodné výběry a jejich zpracování
Princip max. věrohodnosti - odhad parametrů
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
Transkript prezentace:

Normální (Gaussovo) rozdělení

Karl Friedrich Gauss 1777-1855

Pravděpodobnosti při hodu kostkou

Pravděpodobnosti při hodu 2 kostkami

Pravděpodobnost při hodu 3 kostkami

Pravděpodobnosti při „hodu nekonečně mnoha“ kostkami

f(x) =1 / σ.sqrt(2π) * exp ((x-μ)2/2 σ2) Normální rozdělení f(x) =1 / σ.sqrt(2π) * exp ((x-μ)2/2 σ2)

Exponenciální rozdělení Hustota pravděpodobnosti exponenciálního rozdělení 1/δ * exp (-x/ δ) Distribuční funkce 1- exp (-x/ δ)

Úkol Tabelujte hodnoty distribuční funkce exponenciálního rozdělení pro střední hodnoty 1,2,5,10,50 minut a pro časové intervaly 0,1 0,2 0,5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 100 minut

Exponenciální rozdělení delta = 1 min

Exponenciální rozdělení, střední doba 2 min

Exponenciální rozdělení, střední doba 5 min

Exponenciální rozdělení, střední doba 10 min

Exponenciální rozdělení, střední doba 50 min

Náhodný proces Funkce f(t), kde f(t) je náhodná veličina

Siméon Denis Poisson 1781-1840

Poissonovský proces Stacionární (nezávislý na čase)‏ Ordinální (Markovovský)‏ S nezávislými přírůstky Interval mezi událostmi je náhodná veličina s exponenciálním rozdělením