Што такое аднастайныя выпадковыя зменныя і звычайныя стандартныя зменныя? У чым розніца паміж імі?


адказ 1:

Прывітанне, сябар

Перш чым перайсці да яго, вы павінны спачатку зразумець, што такое выпадковая пераменная.

Выпадковая зменная (RV):

Увогуле, выпадковая велічыня гаворыцца ў двух словах, адна - пераменная, а другая - выпадковая. Пераменная азначае, што мы не ведаем значэння. Напрыклад, X з'яўляецца зменнай. Мы можам прыняць любое значэнне ў X, напрыклад, X = 1,2,3. 4,5 ……….

але калі мы бярэм гэтыя невядомыя значэнні?

Мы прымаем гэтыя значэнні, калі робім выпадковы эксперымент. Кожны раз, калі вы робіце эксперымент, вы атрымліваеце значэнне. Цяпер захавайце гэта значэнне ў X, тады X называецца выпадковай пераменнай.

Калі ў вас ёсць выпадковая пераменная, вы атрымаеце некаторыя верагоднасці для гэтых значэнняў у RV. Калі ў вас ёсць верагоднасць, у вас ёсць размеркаванні.

Выпадковая пераменная - → верагоднасць - → размеркаванне

Існуе два тыпы імавернаснага размеркавання

  1. Дыскрэтныя размеркаванні бесперапынныя дыстрыбутывы

Цяпер раўнамерныя і звычайныя размеркаванні - прыклады бесперапыннага размеркавання.

убачыць стрэлкі, змешчаныя словы.

Калі вы разумееце розніцу паміж цотнымі і звычайнымі размеркаваннямі, вы разумееце звязаныя з імі выпадковыя зменныя.

Раўнамернае размеркаванне:

Зараз разгледзім эксперымент, у якім качаецца штампа

(i) Якая тут выпадковая зменная?

Адказ: атрымайце значэнне ад 1 да 6, х = (1.6)

Кожны раз, калі я кідаю штампа, я атрымліваю значэнне ад 1 да 6

Цяпер вы бачыце слова са стрэлкай

Выпадковая пераменная - → верагоднасць - → размеркаванне

Пасля RV мы можам зрабіць верагоднасць

(ii) Якая верагоднасць:

Адказ: p = n (s) / N = кожны раз, калі мы атрымліваем значэнне / агульнае значэнне = 1/6

Гэта значыць, калі вы атрымаеце значэнне ад 1 да 6, вы атрымаеце верагоднасць P (x) = 1/6

(iii) зараз размеркаванне:

Вазьміце выпадковую велічыню x-вось, x мае значэнні ад 1 да 6

Вазьміце адпаведную верагоднасць гэтага ліку для восі Y

Кожнае лік мае тую ж верагоднасць

на дыяграме вышэй, n = 6, a = 1, b = 6, x RV, f (x) альбо функцыя масы верагоднасці (PMF) для дыскрэтнага размеркавання, альбо функцыя шчыльнасці верагоднасці (PDF) для бесперапыннага размеркавання.

Нармальнае размеркаванне:

Незалежна ад таго, які працэс размеркавання той самы, спачатку вазьміце выпадковую зменную, потым зрабіце верагоднасць, а потым зрабіце размеркаванні.

гл. ілюстрацыю вышэй, яна мае вось X, мае некалькі RV, а вось y мае сваю верагоднасць. Калі гэта стандартызаваць, мы атрымаем стандартнае нармальнае размеркаванне.

Што такое стандартызацыя?

У статыстыцы стандартызацыя азначае, што розныя зменныя ставяцца ў аднолькавую шкалу. Гэты працэс дазваляе параўнаць рэйтынгі паміж рознымі тыпамі зменных. У дадзеных у вас шмат пераменных, такіх як узрост, даход, пол. Кожная пераменная мае розныя значэнні ў розных адзінках. Цяжка вылічыць гэтыя зменныя разам, калі адзінкі розныя. Таму нам давялося стандартызавацца

дзе X = дадзеная кропка дадзеных зменных, MU = сярэдняе значэнне зменных, Sigma = стандартнае адхіленне зменных

Увогуле, нармальны дыяпазон размеркавання бясконцы, але звычайны нармальны дыяпазон размеркавання -3 да +3, акрамя гэтага значэння, называецца больш высокім

Спадзяюся, што гэта будзе карысным