← Indietro
AppuntiDivisi per argomento

Modelli di variabili aleatorie

Divisi per argomento di Statistica e Calcolo delle Probabilià per il corso di Computer Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.

Statistica e Calcolo delle ProbabiliÃDivisi per argomento

Informazioni sul documento

Cosa trovi in questo materiale

Divisi per argomento di Statistica e Calcolo delle Probabilià per il corso di Computer Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.

Qualità dell’importazione: il testo è stato estratto direttamente dal documento originale.

Contenuti estratti dal documento

Passaggi rappresentativi riconosciuti nelle diverse parti del materiale. Il testo completo resta presente nella pagina per la ricerca, mentre l’anteprima compatta rende più semplice la lettura.

Pagina 1

Modelli'di'Variabili'Aleatorie' Probabilità' Mattia'Natali'' ' 1' Modelli'di'Variabili'Aleatorie'! Variabili'aleatorie'di'Bernoulli:'" X'è'di'Bernoulli'di'parametro'p∈0,1()'se'PX=1()=p'e'PX=0()=1−p.'" Proprietà:'# EX():=1·pX1()+0·pX0()=p.'# VarX()=EX2()−EX()2'ma'siccome'X=X2'$'VarX()=EX()−EX()2=p−p2=p1−p().'" Notazione:'X'è'di'Bernoulli'di'parametro'p'⇔' XBep().'" Prove'di'Bernoulli:''# esperimenti'casuali,'indipendenti,'binari'(ossia'che'hanno'solo'due'possibili'esiti'che'chiamo'successo'e'fallimento).'p=Psuccesso().'# Faccio'n'prove'di'Bernoulli'con'probabilità'di'successo'p∈0,1().'# Sia'X'numero'di'successi'in'queste'n'prove.'pXk()=PX=k().'# X=X1+X2+...+Xn'$'Xk=1 se k-esima prova è successo0 se è fallimento⎧⎨⎩.'# EX()=EX1+...+Xn()=EX1()+...+EXn()=np.'# VarX()=VarX1+...+Xn()=VarX1()p1−p()+...+VarXn()=np1−p().' # PX=k()=nk⎛⎝⎜⎞⎠⎟pk1−p()n−k.'• X'è'binomiale'di'parametri'n,p,' XBin,p()()'se' PX=k()=nk⎛⎝⎜⎞⎠⎟pk1−p()n−k, k∈0,1,...,n{}0 altrimenti⎧⎨⎪⎩⎪.' • Ricordiamo'che'il'coefficiente'binomiale'si'calcola'nk⎛⎝⎜⎞⎠⎟:=n!k!n−k()!.'# XBin,p(), YBim,p()'indipendenti:'• XBin,p()⇔X=X1+...+Xn,' XkBep()'indipendenti.'• YBim,p()⇔Y=Y1+...+Ym,' YkBep()'indipendenti.'• X+Y=X1+...+Xn+Y1+...+Ym='somma'di'n+m.'Bep()'indipendenti'⇒' X+YBin+mi,p().'" Utilizzo:'quando'X'può'assumere'solo'i'valori'0,1'(successo'o'fallimento).''! Densità'di'Poisson:'" Ci'sono'in'media'λ'impurità'per'unità'di'lunghezza'=Ik=1n.'" X='numero'di'impurità'sul'segmento.'EX()=λ,'Xk='numero'di'impurità'in' IkBep().' Modelli'di'Variabili'Aleatorie' Probabilità' Mattia'Natali'' ' 2' " X=X1+...+Xn,'EX()=EX1()+...+EXn()=np.' XBin,λn⎛⎝⎜⎞⎠⎟.' " PX=k()=nk⎛⎝⎜⎞⎠⎟λn⎛⎝⎜⎞⎠⎟k1−λn⎛⎝⎜⎞⎠⎟n−k=n!k!n−k()!λknk1−λn⎛⎝⎜⎞⎠⎟ncon n→+∞=e−λ1−λn⎛⎝⎜⎞⎠⎟−k1=' =nn−1()...n−k+1()nk→11−λn⎛⎝⎜⎞⎠⎟−k→1λkk!1−λn⎛⎝⎜⎞⎠⎟n→λkk!e−λ.'"…

Anteprima

Prima pagina del documento.

Prima pagina: Modelli di variabili aleatorie