T0554031 Todennäköisyyslaskenta 5.3Jatkuvat jakaumat.

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
2. TODENNÄKÖISYYSLASKENTA
Advertisements

Pinta-ala raja-arvona
TODENNÄKÖISYYSLASKENTA
Polynomifunktiot MA 02 Läsnäolovelvollisuus Poissaolojen selvitys
Diskreetit todennäköisyysjakaumat
Kartoitustulosten havainnollistaminen Case TaY:n kirjasto
Tilavuus.
Luotettavuus todennäköisyyskäsitteenä; vikaantumismallit
Luento 2: Tilastollisen tutkimuksen peruskäsitteet ja menetelmät
4.3. Normaalijakauma Normaalijakauman tiheysfunktio
Langattomien laitteiden matematiikka 1
Derivaatta MA 07 Derivaatta tarkoittaa geometrisesti käyrälle piirretyn tangentin kulmakerrointa.
2.2. komplementtisääntö ja yhteenlaskusääntö
4. Jakaumien teoriaa Jos diskreetin satunnaismuuttujan x
KANTATAAJUINEN BINÄÄRINEN SIIRTOJÄRJESTELMÄ AWGN-KANAVASSA
Laskuharjoitus 9 AS Automaation signaalinkäsittelymenetelmät Sumea säätö Geneettiset algoritmit.
Taylor polynomi usean muuttujan funktiolle
TÄRPPEJÄ – YO 2010 PITKÄ MATEMATIIKKA.
LINEAARINEN MUUTOS JA KULMAKERROIN
Pienin ja suurin arvo suljetulla välillä
Funktion ääriarvokohdat ja ääriarvot
ARVOPAPERISIJOITTAMINEN LUKU 2: TUOTTO JA RISKI
3.2. Ensimmäisen asteen polynomifunktio
Tilastollisia menetelmiä
Langattomien laitteiden matematiikka 1
1. Usean muuttujan funktiot
Elliptiset jakaumat Esitys 6 kpl Tuomas Nikoskinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta.
Vektorin komponentit 2 vektoria määrittävää tason, kun E.1.
Todennäköisyyslaskenta
tilastollinen todennäköisyys
3.1. DERIVAATAN MÄÄRITELMÄ
1.4. Integroimismenetelmiä
Todennäköisyyslaskentaa
1. INTEGRAALIFUNKTIO.
Luento 8 Vapaan hiukkasen Schrödingerin yhtälö (yksiulotteinen)
4. Optimointia T
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 4 – Jussi Kangaspunta Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Kaksiulotteiset kuvaukset 2/2.
Todennäköisyyslaskentaa
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 6 - Erkka Ryynänen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Bayesin verkot Mallinnus metodeita.
Vaihteluväli ja keskipoikkeama
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 2 - Jirka Poropudas Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Bayes-verkoista s
Korrelaatio Kertoo kahden muuttujan välisestä lineaarisesta yhteydestä eli kuinka hyvin toisen muuttujan avulla voidaan ennustaa toisen muuttujan vaihtelua.
4.1. Funktion ääriarvot Funktion kasvu ja väheneminen
Todennäköisyyslaskentaa
Juurifunktio potenssifunktion käänteisfunktiona
Funktio.
Todennäköisyyslaskentaa
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmöijän nimi Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Syksy/Kevät 200X Virheraportoijien jakaumat.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 23 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 IEJ-puut, yhteisjakaumat, A-kyllästetyt.
2. MÄÄRÄTTY INTEGRAALI Pinta-alan käsite Kirja, sivut
F jatkuva välillä [a,b] y = f(x), suorat x = a ja x = b rajoittavat alueen + x – akseli Pyörähdys x-akselin ympäri Suora ympyrälieriö, jolla äärettömän.
5. Fourier’n sarjat T
Todennäköisyyslaskentaa
1.1. YHDISTETTY FUNKTIO (g o f) (x) = g(f(x))
3.1. SOVELLUKSIA, pinta-ala
Neperin luku e ja funktio y = ex
Funktion jatkuva kohdassa x = x0 joss
Luonnollisen logaritmifunktion derivaatta
Suorien leikkauspiste
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2000 / 1 Potentiaalien kertaus ja.
Kiihtyvyys Kuvaa nopeuden muutosta.
UNIVERSITY OF TURKU LOGISTINEN REGRESSIOANALYYSI.
Kertymäfunktio Määritelmä Olkoon funktio f jatkuva ja x > a
Value at Risk:in laskeminen
Funktion ominaisuuksia
Funktion kuvaaja ja nollakohdat
Toispuoleinen raja-arvot
KANTATAAJUINEN BINÄÄRINEN SIIRTOJÄRJESTELMÄ AWGN-KANAVASSA
Kertausta FUNKTIOISTA MAB5-kurssin jälkeen (Beta 2.0)
Faradayn laki Muuttuva magneettivuon tiheys B aiheuttaa ympärilleen sähkökentän E pyörteen. Sähkökentän voimakkuutta E ei voi esittää skalaaripotentiaalin.
Esityksen transkriptio:

T Todennäköisyyslaskenta 5.3Jatkuvat jakaumat

T Diskreetistä jakaumasta jatkuvaan jakaumaan Diskreetissä jakaumassa pylvään korkeus ilmoittaa tietyn yksittäisen tapauksen pistetodennäköisyyden. Laskemalla kaikkien pylväiden korkeudet (eli pistetodennäköi- syydet) saadaan tulokseksi 1.

T Jatkuvan jakauman todennäköi- syyksiä tietyllä välillä kuvataan ti- heysfunktion avulla. Tiheysfunktio kulkee aina x-akselin yläpuolella. Todennäköisyys tietyllä välillä saa- daan pinta-alan avulla.

T Tiheysfunktion ja x-akselin väliin jäävän alueen pinta-ala on 1.

T Tiheys- ja kertymäfunktio Jatkuvan satunnaismuuttujan x tiheysfunktiolla on ominaisuudet 1) f(x)  0, 2) funktio f on jatkuva kaikkialla paitsi äärellisessä määrässä kohtia 3)

T Esimerkki 1. Olkoon a < b. Määritetään sellainen t, että funktio f(x) on tiheysfunktio, kun

T Koska tiheysfunktio on määritelty koko reaalilukujen joukossa, kerty- mäfunktio luonnollista määritellä välillä x  [a, b] asettamalla

T Kertymäfunktion arvo F(x) ilmoittaa todennäköisyyden sille, että satun- naismuuttujan arvot ovat  x:

T Esimerkki 2. Määritä kertymäfunktio F(x), kun tiheysfunktio on

T Esimerkki 3. Millä todennäköisyydellä esimer- kissä 2 satunnaismuuttuja saa arvoja väliltä [1, 2]?

T Odotusarvo ja keskihajonta Olkoon jatkuvan satunnaismuut- tujan x tiheysfunktio f. Satunnais- muuttujan odotusarvo Ex ja va- rianssi D 2 x määritellään asettamalla

T Varianssin neliöjuuri on keskihajon- ta, merk. Dx = . Esimerkki 4. Määritä esimerkin 2 jakauman odotusarvo ja keskihajonta.

T Seuraavaksi tutustutaan tärkeim- pään jatkuvaan jakaumaan: nor- maalijakaumaan.