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teoria del programma di statistica 2: unione, intersezione, legge debole dei grandi numeri, stima, variabili casuali, diseguaglianza di cebiceff, aspettativa, varianza, teorema del limite centrale.
Tipologia: Appunti
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Se due eventi sono incompatibili ossia AintB = insieme vuoto, allora P(AUB)= P(A)+P(B). Nel caso in cui A e B sono compatibili cioè AintB (diverso) insieme vuoto allora P(AUB)= P(A)+P(B)-P(AintB). Dimostrazione : AUB si compone degli eventi elementari che appartengono ad almeno uno di essi. considerando gli eventi che appartengono ad A e quelli di B che non appartengono ad A possiamo scrivere (AUB)=(AU(B-A)) se A e B sono incompatibili la probabilità dell'unione è P(AUB)= P(A)+P(B-A). L’evento B si compone degli eventi B che appartengono ad A e di B che non appartengono ad A cioè B=(BintA)U(B-A). i due eventi sono incompatibili quindi P( B)=P(BintA)U P(B-A) ma P(B- A) = P(B)- P(BintA) allora P(AUB)= P(A)+P(B)-P(AintB). INTERSEZIONE In qualsiasi caso P(A intB)= P(A) per P(B/A) = p(A/B)per P(B) se B è indipendente da A allora P(A intB)= P(A)per P(B). se sono compatibili allora P(AintB)= P(A)+ p(B)- P(AUB). LEGGE DEBOLE DEI GRANDI NUMERI Con un numero elevato di campioni la lddgn afferma che diventa trascurabile la probabilità che la freq relativa campionaria X/n assuma valori lontani da p cioè che la v.c X/n tende a stabilizzarsi intorno a p. DIM: la disuguaglianza di cebiceff è valida per qualsiasi v.c Z con aspettativa e varianza minore di infinito quindi è valida anche per la v.c frequenza relativa campionaria y= X/N con X v.c binomiale di parametri n e p. E(Y)= E(X/N) =1/n E(X) = np/n =p. Var(Y)= Var(X/n)= (1/n)² per npq=pq/n. applicando la disuguaglianza di cebiceff: 0<=P((modulo di X/n - p)>=c)<=pq/nc^2. all’aumentare di n pq/nc² tende a zero cioè lim
n che tende a inf di P((modulo di X/n-p)>=c)=0 spiega che al crescere del numero di prove tende a diventare sempre piu piccola la probabilità che la frequenza relativa campionaria assuma valori lontani da p (la v.c si stabilizza intorno a p). STIMA Stimare significa usare variabili campione per informare riguardo caratteristiche della popolazione. la stima si divide in stima puntuale che fornisce un solo valore e stima intervallare che fornisce un intervallo di valori. Proprietà: 1- varianza stimatori non distorti: per stimare 0- si dispone di due stimatori non distorti T1 e T2 cioè E(T1)= E(T2)= 0- bisogna sceglierne uno solo cioè quello che fornisce valori piu prossimi all’ignoto 0-. il criterio si basa sull’ordine di grandezza degli scarti (modulo di T-0-): viene preferito lo stimatore con varianza piu piccola. 2- proprietà della consistenza: riguarda il comportamento dello stimatore all’aumentare di n. lo stimatore Tn deve fornire all’aumentare di n valori T sempre prossima a 0- , lo stimatore Tn per 0- è consistente se per ogni c> si ha: lim (n tende a inf)di P((modulo di Tn-0-)>=c) =0 spiega che all'aumentare di n tende a 0 la probabilità che Tn si allontani da 0- (per più di un valore c>=0). 3- proprietà della non distorsione: uno stimatore T per 0- si dice non distorto se e(T)= 0- per qualsiasi valore di 0-. questo significa che il valore centrale di t cioè E(T) coincide con 0- , in questo caso gli scarti positivi T - 0- (con T>0-) bilanciano quelli negativi T - 0- (con t<0) nel senso che per uno stimatore corretto E(T - 0-)=0. invece se E(T) (diverso) 0- allora lo stimatore è distorto e per distorsione si intende la differenza E(T)- 0- che può essere negativa se T fornisce valori t che sono mediamente minori di 0- o positiva se T fornisce valori t mediamente maggiori di 0-. VARIABILE CASUALE nell'eseguire un esperimento casuale si è interessati al valore di una quantità associata ad ogni risultato elementare. nello stesso modo
p(xj,yt)= SS xj per yt per p(xj) per p(yt)= S xj per p(xj) per S yt per p(yt)=E(X)perE(Y). VARIANZA i risultati elementari di un esperimento casuale sono e1,..ei,..es , con frequenze relative fr(e1),..fr(ei),..fr(es), a cui corrispondono i valori della v.c. X: X(e1),..X(ei),..X(es). replicando l'esperimento n volte si trova varianza dai valori X(ei) uguale a S(i=1/s) (X(ei)- M1(X))^2 per fr(ei) , aumentando il numero n di prove le fr tendono alle probabilità p(ei) e la media aritmetica M1(X) tende all'aspettativa E(X). sostituendo otteniamo la varianza della v.c. X: Var=(scarto al quadrato)(X)=S(i=1/s) (X(ei)-E(X)))^2 per p(ei) cioè l'aspettativa degli scarti al quadrato (X(ei)-E(X))^2. nel caso di distribuzione di probabilità ponendo E(X)=u si ha: Var(X)= S(j=1/k) (xj-u)^2 per p(xj). la varianza possiede 2 proprietà: 1- Var(a+bX)= b^2 per Var(X) 2- Var(X+Y)= Var(X) + Var(Y) + 2Cov(X,Y) DIM1: Y=a+bX allora Y(ei)=a+bX(ei) Var(Y=a+bX)= S(i=1/s) ((a+bX(ei))- (a+bu))^2 per p(ei)= S b^2 per (X(ei)-u)^2 per p(ei)= b^2 per S (X(ei)-u)^2 per p(ei)= b^2 per Var(X) DIM2: X+Y=Z, E(X)=u, E(Y)=n Var(X+Y)= E(((X+Y)-(u+n))^2)= E(((X-u)+(Y-n))^2)= E((X- u)^2) + E((Y-n)^2) + 2E(X-u)(Y-n)= Var(x) + Var(Y) + 2Cov(X,Y) con E(X-u)(Y-n)=Cov(X,Y). la covarianza si calcola: Cov(X,Y)= E(XperY) -un , ma se le v.c. sono indipendenti Cov(X,Y)=0 infatti E(XperY)=un e sostituendo nella formula per il calcolo della covarianza (procedimento indiretto) si ha: Cov(X,Y)=un-un=0. stesso ragionamento per la varianza nel caso di v.c. indipendenti: Var(X+Y)= Var(X) + Var(Y). VARIABILE CASUALE BINOMIALE è dato un esperimento casuale che consiste in n prove indipendenti il cui esito può essere un successo (probabilità p) o un insuccesso (probabilità 1-p), X è la v.c. che conta il numero di successi delle n prove. X può assumere solo i valori 0,1,..n con probabilità P(X=x)=p(x)=(n x) p^x (1-p)^n-x. proprietà: 1- E(X)= np, considerando n v.c. indicatore Ij indipendenti di parametro p che ci
dicono se nella j-ma prova si è verificato successo o insuccesso risulterà X=I1+..IJ+..In quindi E(X)=E(I1)+..E(Ij)+--E(In)=np. 2- Var(X)=np(1-p), Var(X)=Var(I1)+..Var(Ij)+..Var(In)=np(1-p). la v.c. binomiale che conta il numero di successi in n prove indipendenti eseguite sotto le medesime condizioni si scrive X(onda)bin(n,p). DIM: per trovare i possibili risultati elementari delle n prove si elencano tutte le sequenze di A e Anegato che possono verificarsi, allora si considera una successione con X=x cioè X prove con A e n- x prove con Anegato. ad esempio con n=5 e x=2 abbiamo AnegatoAnegatoAAnegatoA quindi P(AAAAA)=P(Anegato) per P(Anegato) per P(A) per P(Anegato) per P(A)=P(Anegato)^3 per P(A)^2=p^2 (1-p)^3. per calcolare la probabilità che X=2 bisogna sommare la probabilità di tutte le successioni che hanno 2A e 3Anegato cioè le coppie di prove con A ottenibili da 5 prove che sono le combinazioni (5 2). in generale: p(x)=(n x) p^x (1-p)^n-x. VARIABILE CASUALE NORMALE la funzione di densità di probabilità della v.c. normale è: f(x)= 1/ (scartoperradice di 2pgreco) exp(-1/2 per (x-u/scarto)^2) con u=E(X), scarto al quadrato=Var(X). è simmetrica rispetto a u ed ha un andamento a campana. per valutare le probabilità di questa distribuzione ci si riferisce alla funzione cumulata delle probabilità F(x)= P(X<=x), grazie alla tabulazione di questa funzione, nel caso particolare u=0 e scarto al quadrato=1, si possono valutare i valori F(x) di una qualsiasi variabile casuale normale. quando u=0 e scarto al quadrato=0 prende il nome di v.c. normale standard, viene indicata con Z, è simmetrica intorno a 0 e ha funzione di densità: f(z)= sostituisci z=x u=0 scarto=1. la v.c. normale possiede alcune proprietà: 1- se X è una v.c. normale e Y=a+bX allora Y è una v.c. normale con E(Y)= a+bE(X) e Var(Y)= b^2 per Var(X). 2- se X è una v.c. , con aspettativa u e varianza scarto al quadrato, e Z= X- u/scarto allora E(Z)=0 e Var(Z)=1, cioè tutte le v.c. con aspettativa 0 e varianza 1 sono v.c. standard.
questo teorema riguarda le situazioni in cui bisogna ricavare la funzione cumulata delle probabilità di una v.c. rappresentata da una somma di v.c. le v.c. in successione X1,..Xi,..Xn hanno la stessa distribuzione di probabilità, sono indipendenti in probabilità e hanno aspettativa e varianza finite. allora si dimostra che è ben approssimabile P((X1+..Xi+..Xn)-nu/scarto per radice di n <=z) all'aumentare di n, da fucu(z) funzione cumulata delle probabilità della v.c. normale standard. ad esempio Yn=X1+..Xi+..Xn quindi E(Yn)=E(X1)+..E(Xi)+..E(Xn) per ipotesi E(Xi)=u allora E(Yn)= nu. stesso ragionamento per la varianza Var(Yn)=Var(X1)+..Var(Xi) +..Var(Xn)=nscarto al quadrato. standardizzandola si ha Zn= Yn- nu/scarto per radice di n. il teorema afferma che se n cresce allora cresce l'approssimazione della P(Yn<=y) con la probabilità cumulata fucu(y-nu/scarto per radice di n: P(Yn<=y)= P(Yn- nu/scarto per radice di n <= y-nu/scarto per radice di n) = P(Zn<=y-nu/scarto per radice di n) (circa) fucu(y-nu/scarto per radice di n), più le v.c. Xi sono prossime alla v.c. normale più velocemente Yn-nu/scarto per radice di n avrà una funzione cumulata prossima a quella di una v.c. normale standard.