Független és azonos eloszlású valószínűségi változók

Innen: testwiki
A lap korábbi változatát látod, amilyen imported>LinguisticMystic 2024. november 19., 01:38-kor történt szerkesztése után volt. (LinguisticMystic átnevezte a(z) független és azonos eloszlású véletlenszerű változók lapot a következő névre: független és azonos eloszlású valószínűségi változók)
(eltér) ← Régebbi változat | Aktuális változat (eltér) | Újabb változat→ (eltér)
Ugrás a navigációhoz Ugrás a kereséshez

Sablon:Hunfn

  1. Sablon:Label A független, egyenlő eloszlású valószínűségi változók (iid, azaz independent and identically distributed random variables) olyan valószínűségi változók, amelyek fontos szerepet játszanak a valószínűségszámításban és a statisztikában. A következő jellemzők tartoznak hozzájuk:
Definíció

1. Függetlenség: Két vagy több valószínűségi változó független, ha az egyik esemény bekövetkezése nem befolyásolja a másik esemény bekövetkezésének valószínűségét. Matematikailag: P(X1X2)=P(X1)P(X2) bármely X1 és X2 esetén.

2. Egyenlő Eloszlás: Két vagy több valószínűségi változó egyenlő eloszlású, ha azonos eloszlásfüggvényük van. Ez azt jelenti, hogy mindegyik valószínűségi változó ugyanazokat a valószínűségeket osztja meg a lehetséges kimenetekhez. Matematikailag: FX1(x)=FX2(x)==FXn(x) ahol FXi a Xi valószínűségi változó eloszlásfüggvénye.

Jellemzők

1. Közös Várható Érték: Ha X1,X2,,Xn iid valószínűségi változók, akkor a várható értékük: E[Xi]=μ(minden i=1,2,,n esetén)

2. Közös Szórás: A szórásuk is azonos, tehát: σi=σ(minden i=1,2,,n esetén)

3. Központi Határeloszlás Tétel: A központi határeloszlás tétele kimondja, hogy ha X1,X2,,Xn független és azonos eloszlású valószínűségi változók, akkor a mintaátlag: X¯=1ni=1nXi eloszlása közel normális eloszlást követ, ha n elég nagy, függetlenül attól, hogy az Xi változók milyen eloszlást követnek.

Alkalmazások

- Statikus Mintavétel: Az iid valószínűségi változók alapvető feltételezés a statisztikai mintavételi módszerekben, lehetővé téve a minták és a populációk közötti kapcsolatok vizsgálatát.

- Gépi Tanulás: Az algoritmusok tanításánál és az adatok feldolgozásánál gyakran alkalmazzák az iid feltételezést a modellek teljesítményének javítása érdekében.

Példa

Tegyük fel, hogy dobunk egy tökéletes kockát. Az egyes dobások függetlenek egymástól, és mivel a kocka minden oldalának azonos valószínűsége van, a dobások egyenlő eloszlásúak. Így a kockadobás kimeneteleivel kapcsolatos valószínűségi változók iid-ek.

Összegzés

A független, egyenlő eloszlású valószínűségi változók alapvető szerepet játszanak a statisztika és a valószínűségszámítás területén, és a valószínűségi modellek megbízhatóságának kulcsfontosságú elemei. Sablon:Hunl