Co jsou jednotné náhodné proměnné a standardní normální proměnné? Jaký je mezi nimi rozdíl?


Odpověď 1:

Ahoj příteli

Předtím, než půjdete na první, měli byste pochopit, co je náhodná proměnná.

Náhodná proměnná (RV):

Obecně náhodná proměnná i řekne dvěma slovy, jedna je proměnná a jiná náhodná, proměnná znamená, že neznáme hodnotu, například X je proměnná, můžeme vzít jakoukoli hodnotu v X, jako X = 1,2,3, 4,5 ……….

ale když vezmeme tyto neznámé hodnoty?

tyto hodnoty bereme, když provádíme náhodný experiment, pokaždé, když provádíte jeden experiment, získáte jednu hodnotu, nyní tuto hodnotu uložíte do X, pak X se nazývá náhodná proměnná.

Máte-li náhodnou proměnnou, získáte určité pravděpodobnosti pro tyto hodnoty v RV, pokud máte pravděpodobnosti, budete mít distribuce.

Náhodná proměnná— → pravděpodobnosti—— → distribuce

Pravděpodobnostní rozdělení jsou dva typy

  1. Diskrétní distribuce

Nyní jsou jednotné distribuce a normální distribuce příkladem kontinuálních distribucí.

viz slova umístěná na šipce.

Pokud rozumíte rozdílu mezi rovnoměrným a normálním rozdělením, rozumíte náhodným proměnným, které jsou s nimi spojeny.

Jednotná distribuce:

teď zvážit experiment házení zemřít

(i) co je zde náhodná proměnná?

Ans: získání hodnoty od 1 do 6, x = (1,6)

pokaždé, když hodím zemřít, pak dostane jednu hodnotu od 1 do 6

nyní se podívejte na slovo se šipkou

Náhodná proměnná— → pravděpodobnosti—— → distribuce

po RV můžeme dělat pravděpodobnosti

ii) jaká je nyní pravděpodobnost:

Ans: p = n (s) / N = pokaždé, když dostaneme jednu hodnotu / celkové hodnoty = 1/6

to znamená získat jakoukoli hodnotu od 1 do 6, dostanete pravděpodobnost P (x) = 1/6

iii) nyní distribuce:

vezměte náhodnou proměnnou na ose X, x má hodnoty od 1 do 6

vezměte odpovídající pravděpodobnost tohoto čísla na ose Y

každé číslo má stejnou pravděpodobnost

ve výše uvedeném diagramu n = 6, a = 1, b = 6, x je RV, f (x) je buď funkce hmotnostní pravděpodobnosti (PMF) pro diskrétní distribuci, nebo funkce hustoty pravděpodobnosti (PDF) pro kontinuální distribuci.

Normální distribuce:

Jakákoli distribuce procesu je stejná, nejprve vezměte náhodnou proměnnou, potom vytvořte pravděpodobnosti a poté udělejte distribuce.

viz obrázek výše má osa x nějaké RV a osa y má svou pravděpodobnost. Pokud to standardizujete, dostaneme standardní normální rozdělení.

co je standardizace?

Ve statistice je standardizace procesem uvádění různých proměnných ve stejném měřítku. Tento proces umožňuje porovnávat skóre mezi různými typy proměnných. V datech máte mnoho proměnných, jako je věk, příjem, pohlaví, každá proměnná má různé hodnoty v různých jednotkových jednotkách, je obtížné provádět výpočty těchto proměnných společně, když se jednotky liší, proto jsme vyžadovali standardizaci

kde X = daný datový bod proměnné, MU = průměr proměnné, sigma = standardní odchylka proměnné

obecně Normální distribuční rozsah nekonečný, ale standardní Normální distribuční rozsah -3 až +3, jiný než tato hodnota se nazývá outlier

Doufám, že to pomůže