Folytonos valószínűségi eloszlás

Innen: testwiki
Ugrás a navigációhoz Ugrás a kereséshez

Sablon:Hunfn

  1. Sablon:Humatek A folytonos valószínűségi eloszlás (continuous probability distribution) olyan eloszlás, amelynél a valószínűségi változó bármely valós számot felvehet egy adott intervallumban. A legfontosabb különbség a diszkrét eloszlással szemben az, hogy a folytonos valószínűségi változónak nincs olyan konkrét értéke, amelyhez nem nulla valószínűség tartozna – azaz minden egyes konkrét érték felvételének valószínűsége zérus.

A folytonos valószínűségi eloszlások legfontosabb elemei:

1. sűrűségfüggvény (PDF - Probability Density Function)

A sűrűségfüggvény f(x) segítségével határozható meg a folytonos valószínűségi eloszlás. Ez nem maga a valószínűség, hanem a "valószínűség sűrűsége" egy adott pont körül. A sűrűségfüggvény alaptulajdonságai: - f(x)0 minden x esetén. - Az adott tartományon a valószínűség f(x) integráljaként adódik: P(aξb)=abf(x)dx. - A teljes tartományon a sűrűségfüggvény integrálja 1: f(x)dx=1.

2. eloszlásfüggvény (CDF - Cumulative Distribution Function)

Az eloszlásfüggvény F(x) megadja annak valószínűségét, hogy a valószínűségi változó egy adott x értéknél kisebb legyen: F(x)=P(ξx)=xf(t)dt. Az eloszlásfüggvény tulajdonságai: - 0F(x)1 minden x-re. - F(x) balról folytonos. - F(x) monoton növekvő, vagyis ha x1<x2, akkor F(x1)F(x2). - F(x)0, ha x, és F(x)1, ha x+.

3. Példa: Normális eloszlás

Az egyik legismertebb folytonos eloszlás a normális eloszlás, amelynek sűrűségfüggvénye: f(x)=1σ2πexp((xμ)22σ2), ahol μ az eloszlás várható értéke, σ pedig a szórása.

Használat

A folytonos eloszlások nagyon gyakoriak a valószínűségszámításban és statisztikában, mert sok valós életbeli jelenséget jól modelleznek, például a mérések zaját, emberek magasságát, vagy a hibák eloszlását egy gyártási folyamatban. Sablon:Hunl