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Variabili casuali continue, Appunti di Statistica Per L'impresa

Lezione sulle variabili casuali continue

Tipologia: Appunti

2024/2025

Caricato il 15/09/2025

elettra-guidolin
elettra-guidolin 🇮🇹

7 documenti

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bg1
19
.
11
.
2024
Variabili
casuali
continue
una
variabile
casuale
X
è
detta
continua
se
esiste
una
funzione
f(x)
tale
che
la
funzione
di
ripartizione
F(x)
=
P(XX)
è
data
dall'area
soflesa
ad
f(x)
alla
sinistra
di
X
A
=
PEEX
F
>
N
P(X
=
a)
(X(a)v(a
=
X
=
b)u(xyb)
=
2
(X(a)1(a
=
X
=
b)1(xyb)
=
0
-
DISOIUNTI
A
1
=
P(t)
=
P((X(a)v(a
=
X
=
b)v(xyb)
1
=
p(xxa)
+
P(a[X(b)
+
p(x
>
b)
[3
assioma]
-
P(x
=
a)
+
1
-
p(X
>
b)
=
P(a
=
X
=
b)
prob
.
1
=
p(x(b)
-
p(X
=
a)
=
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x
=
b)
dei
m
per
continuita
complement
p(x(b)
-
P(x[a)
=
di
F(x)
Il
F(b)
-
F(a)
=
p(a
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X
=
b)
b
=
a
+
f
P(a
+
f)
=
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+
S)
-
F(a)
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P(a
=
x
=
a
+
f)
=
lim
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+
f)
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F(a)
=
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-
F(a)
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0
+
P(a
=
X
=
a)
=
P(X
=
a)
8
-
0
8
-
0
F
.
Continua
:
prob
.
che
la
variable
assuma
un
valore
preciso
=
o
6
non
ha
senso
definive
una
funzione
di
probabilità
limax a
+S
)
=
-Fa
=
8
-
0
area
del
relangelo
N
Graficamente
:
P(x
=
XX
+
6)
=
f(x
+
E)6
-*
-
G
)
=
(50
+
(X
+
2)
=
+
x
+
(x)
=
FX)
FUNZIONE
DI
DENSITÀ
DI
PROBABILITA
pf3

Anteprima parziale del testo

Scarica Variabili casuali continue e più Appunti in PDF di Statistica Per L'impresa solo su Docsity!

(^19). 11. 2024 Variabili casuali continue

una variabile casuale X è detta continua se esiste una funzione f(x) tale che la funzione di ripartizione

F(x) =^ P(XX) è data dall'area soflesa ad f(x) alla^ sinistra di^ X

A

PEEX (^) F > N P(X =^ a)^ (X(a)v(a = X = (^) b)u(xyb) =^2 (X(a)1(a =^ X^ =^ b)1(xyb)^ =^0 -^ DISOIUNTI

A 1 = P(t) = P((X(a)v(a = X = b)v(xyb)

1 = (^) p(xxa) + (^) P(a[X(b) + (^) p(x> (^) b) [3 assioma]

  • P(x= (^) a) + 1 - p(X > (^) b) = (^) P(a = X = (^) b) prob. 1 = p(x(b) - p(X =^ a) = (^) P(a = (^) x = b) dei m (^) per (^) continuita

complement

p(x(b) - P(x[a) = di (^) F(x) Il F(b) - F(a) =^ p(a^ =^ X^ =^ b) b = (^) a + f P(a +^ f)^ =^ F(a^ +^ S)^ -^ F(a) lim (^) P(a = (^) x = a + (^) f) = lim (^) F(a + (^) f) = F(a) = (^) F(a) - F(a)= (^0) + (^) P(a = (^) X = (^) a) = (^) P(X = (^) a) 8 -^0 8 -^0 F. Continua :^ prob. che la variable assuma (^) un valore (^) preciso = o (^6) non ha senso definive una funzione di probabilità limax a +S ) 8 -^0 =-Fa^ =

N^ area^ del^ relangelo

Graficamente : (^) -* P(x =^ XX^ +^ 6) = (^) f(x (^) + (^) E)

- G

) (^) = (50 +^ (X^ +^ 2)^ =^

+ x

  • (^) (x) (^) = FX) FUNZIONE DI DENSITÀ DI PROBABILITA

F(x) = (+(t(d+ ( f(x) (^) = F(x) % :E

ETY

var[y] =^1

valore atteso^ e Variania (^) ↑

E[x]

=( xf(x)dx^ var[x] = Et(X- (^) ETX](") (^) =fX-E[x])^ f(x)dxsey=^ a^ +^ bx Formula (^) ridotta :^ ETY] =^ a +^ bE[x] var[x) =^ E[X) - E[x]) = +(xdX^

  • ( + (^) (x(ax) momenti centrali e (^) non centrali ↓ E ET(X-E[x3(m] E[Xm)^ =^ Asimmetria^ e^ curtosi^ sono^ funzioni^ dimomenti^ centrali^ m^ =^3 em^ =^ n

Esempio :^ calcola^ valore^ atteso^ e^ varianza

f(x) = 3x?^ oxx^1 I (^) O (^) altrimenti^ Sxidx^ = Pr

E[x]

=Sxf(xdx^ =( x + (^) ((dx + (x

+ (x)dx^ +

j

(xdx

= x 0dx (^) + (xxxxx = s = = 075 varix) =^ EIx - (Et))" = e-l)= - A = = 0. 035 ETXY = 1 +(xdx = (

x -3xdx =

)'3xdx

xdx = s[*)! = s(z -^ E)^ = Quantili di variabile casuale continua Dato un livello di (^) probabilità (^) pe[0, 1]^ , si definisce il^ quantile di ordine (^) p della variabile casuale X con funzione di (^) Ripartizione F(x) il (^) valore (^) Xp tale che : P(X = (^) Xp) = (^) F(Xp) =^ P

Graticamente :

P Areaugualee se