Біномнае размеркаванне
Фунцыя імавернасці
Функцыя размеркавання
Абазначэнне
B
(
n
,
p
)
{\displaystyle B(n,p)}
Параметры
n
∈ ∈ -->
{
0
,
1
,
2
,
… … -->
}
{\displaystyle n\in \{0,1,2,\ldots \}}
– колькасць выпрабаванняў
p
∈ ∈ -->
[
0
,
1
]
{\displaystyle p\in [0,1]}
– імавернасць поспеху кожнага выпрабавання
q
=
1
− − -->
p
{\displaystyle q=1-p}
– імавернасць няўдачы выпрабавання Носьбіт функцыі [en]
k
∈ ∈ -->
{
0
,
1
,
… … -->
,
n
}
{\displaystyle k\in \{0,1,\ldots ,n\}}
– колькасць паспяховых выпрабаванняў Функцыя імавернасці
(
n
k
)
p
k
q
n
− − -->
k
{\displaystyle {\binom {n}{k}}p^{k}q^{n-k}}
Функцыя размеркавання
∑ ∑ -->
i
=
0
⌊ ⌊ -->
k
⌋ ⌋ -->
(
n
i
)
p
i
(
1
− − -->
p
)
n
− − -->
i
{\displaystyle \sum _{i=0}^{\lfloor k\rfloor }{n \choose i}p^{i}(1-p)^{n-i}}
або
I
1
− − -->
p
(
n
− − -->
⌊ ⌊ -->
k
⌋ ⌋ -->
,
1
+
⌊ ⌊ -->
k
⌋ ⌋ -->
)
{\displaystyle I_{1-p}(n-\lfloor k\rfloor ,1+\lfloor k\rfloor )}
(рэгулярызаваная няпоўная бэта-функцыя ) Матэматычнае спадзяванне
n
p
{\displaystyle np}
Медыяна
⌊ ⌊ -->
n
p
⌋ ⌋ -->
{\displaystyle \lfloor np\rfloor }
або
⌈ ⌈ -->
n
p
⌉ ⌉ -->
{\displaystyle \lceil np\rceil }
Мода
⌊ ⌊ -->
(
n
+
1
)
p
⌋ ⌋ -->
{\displaystyle \lfloor (n+1)p\rfloor }
або
⌈ ⌈ -->
(
n
+
1
)
p
⌉ ⌉ -->
− − -->
1
{\displaystyle \lceil (n+1)p\rceil -1}
Дысперсія
n
p
q
{\displaystyle npq}
Каэфіцыент асіметрыі
q
− − -->
p
n
p
q
{\displaystyle {\frac {q-p}{\sqrt {npq}}}}
Каэфіцыент эксцэсу
1
− − -->
6
p
q
n
p
q
{\displaystyle {\frac {1-6pq}{npq}}}
Энтрапія [en]
1
2
log
2
-->
(
2
π π -->
e
n
p
q
)
+
O
(
1
n
)
{\displaystyle {\frac {1}{2}}\log _{2}(2\pi enpq)+O\left({\frac {1}{n}}\right)}
у шэнанах [en] . Для натаў [en] , лагарыфм мусіць быць натуральным . Утваральная функцыя момантаў [en]
(
q
+
p
e
t
)
n
{\displaystyle (q+pe^{t})^{n}}
Характарыстычная функцыя [en]
(
q
+
p
e
i
t
)
n
{\displaystyle (q+pe^{it})^{n}}
Імавернасная ўтваральная функцыя
G
(
z
)
=
[
q
+
p
z
]
n
{\displaystyle G(z)=[q+pz]^{n}}
Інфармацыя Фішэра [en]
g
n
(
p
)
=
n
p
q
{\displaystyle g_{n}(p)={\frac {n}{pq}}}
(для вызначанага
n
{\displaystyle n}
)
Біномнае размеркаванне з параметрамі
n
{\displaystyle n}
і
p
{\displaystyle p}
— дыскрэтнае размеркаванне імавернасцей , якое апісвае колькасць паспяховых зыходаў пры правядзенні
n
{\displaystyle n}
незалежных выпрабаванняў , кожнае з якіх мае два магчымыя зыходы: поспех (з імавернасцю
p
{\displaystyle p}
) і няўдача (з імавернасцю
q
=
1
− − -->
p
{\displaystyle q=1-p}
). Кожнае такое выпрабаванне завецца выпрабаваннем Бэрнулі [en] , а шэраг зыходаў — працэсам Бэрнулі [en] . Для аднаго выпрабавання (
n
=
1
{\displaystyle n=1}
) біномнае размеркаванне адпавядае размеркаванню Бэрнулі [ 1] :81 . Біномнае размеркаванне ляжыць у падмурку біномнага крытэрыю [en] статыстычнай значнасці [en] [ 2] .
Біномнае размеркаванне часта выкарыстоўваецца для мадэлявання [en] колькасці «паспяховых» элементаў у выбарцы [en] з вяртаннем [en] памерам
n
{\displaystyle n}
з генеральнай сукупнасці памерам
N
{\displaystyle N}
. Калі робіцца адбор без вяртання, выпрабаванні не незалежныя, і мадэляваць такую сітуацыю трэба з дапамогай гіпергеаметрычнага размеркавання . Аднак калі
N
{\displaystyle N}
значна большае за
n
{\displaystyle n}
, біномнае размеркаванне добра яго набліжае і таму часта выкарыстоўваецца.
Азначэнне
Функцыя імавернасці
Выпадковая велічыня
X
{\displaystyle X}
, якая мая біномнае размеркаванне з параметрамі
n
∈ ∈ -->
N
{\displaystyle n\in \mathbb {N} }
і
p
∈ ∈ -->
[
0
,
1
]
{\displaystyle p\in [0,1]}
запісваецца як
X
∼ ∼ -->
B
(
n
,
p
)
.
{\displaystyle X\sim B(n,p).}
Імавернасць назірання
k
{\displaystyle k}
поспехаў у
n
{\displaystyle n}
выпрабаваннях Бэрнулі задаецца функцыяй імавернасці :
p
X
∼ ∼ -->
B
(
n
,
p
)
(
k
)
=
P
(
X
=
k
)
=
(
n
k
)
p
k
(
1
− − -->
p
)
n
− − -->
k
{\displaystyle p_{X\sim B(n,p)}(k)=P(X=k)={\binom {n}{k}}p^{k}(1-p)^{n-k}}
для
k
=
0
,
1
,
2
,
… … -->
,
n
{\displaystyle k=0,1,2,\dots ,n}
, дзе
(
n
k
)
=
n
!
k
!
(
n
− − -->
k
)
!
{\displaystyle {\binom {n}{k}}={\frac {n!}{k!(n-k)!}}}
— біномны каэфіцыент [en] , ад якога і паходзіць імя размеркавання. Формула тлумачыцца наступным чынам: імавернасць назірання
k
{\displaystyle k}
поспехаў роўная
p
k
{\displaystyle p^{k}}
, а
n
− − -->
k
{\displaystyle n-k}
няўдач адбываюцца з імавернасцю
(
1
− − -->
p
)
n
− − -->
k
{\displaystyle (1-p)^{n-k}}
. Пры гэтым паспяховымі могуць быць якія-кольвек
k
{\displaystyle k}
з шэрагу
n
{\displaystyle n}
выпрабаванняў, і існуе
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
спалучэнняў з
n
{\displaystyle n}
выпрабаванняў па
k
{\displaystyle k}
.
Функцыя размеркавання
Функцыя размеркавання для
k
∈ ∈ -->
[
0
,
n
]
{\displaystyle k\in [0,n]}
мае выгляд:
F
X
∼ ∼ -->
B
(
n
,
p
)
(
k
)
=
P
(
X
≤ ≤ -->
k
)
=
∑ ∑ -->
i
=
0
⌊ ⌊ -->
k
⌋ ⌋ -->
(
n
i
)
p
i
(
1
− − -->
p
)
n
− − -->
i
,
{\displaystyle F_{X\sim B(n,p)}(k)=P(X\leq k)=\sum _{i=0}^{\lfloor k\rfloor }{n \choose i}p^{i}(1-p)^{n-i},}
дзе
⌊ ⌊ -->
k
⌋ ⌋ -->
{\displaystyle \lfloor k\rfloor }
— цэлая частка [en] ад
k
{\displaystyle k}
.
Прыклад
Няхай манетка мае імавернасць 0.3 выпасці рэшкай. Імавернасць пабачыць 4 рэшкі пры яе шасціразовым падкіданні роўная
p
B
(
6
,
0.3
)
(
4
)
=
(
6
4
)
0.3
4
(
1
− − -->
0.3
)
6
− − -->
4
=
0.059535.
{\displaystyle p_{B(6,0.3)}(4)={\binom {6}{4}}0.3^{4}(1-0.3)^{6-4}=0.059535.}
Характарыстыкі
Няхай
X
∼ ∼ -->
B
(
n
,
p
)
.
{\displaystyle X\sim B(n,p).}
Тады можна запісаць
X
=
∑ ∑ -->
i
=
1
n
X
i
,
{\displaystyle X=\sum _{i=1}^{n}X_{i},}
дзе кожная велічыня
X
i
{\displaystyle X_{i}}
мае размеркаванне Бэрнулі з параметрам
p
{\displaystyle p}
і ўсе
X
i
{\displaystyle X_{i}}
незалежныя адна ад адной. Ведаючы характарыстыкі размеркавання Бэрнулі
(
E
[
X
i
]
=
p
{\displaystyle (\mathbb {E} [X_{i}]=p}
і
V
a
r
(
X
i
)
=
p
(
1
− − -->
p
)
)
{\displaystyle Var(X_{i})=p(1-p))}
, можна знайсці матэматычнае спадзяванне і дысперсію біномнага размеркавання[ 1] :118 :
E
[
X
]
=
E
[
∑ ∑ -->
i
=
1
n
X
i
]
=
∑ ∑ -->
i
=
1
n
E
[
X
i
]
=
n
p
,
{\displaystyle \mathbb {E} [X]=\mathbb {E} \left[\sum _{i=1}^{n}X_{i}\right]=\sum _{i=1}^{n}\mathbb {E} [X_{i}]=np,}
V
a
r
(
X
)
=
V
a
r
(
∑ ∑ -->
i
=
1
n
X
i
)
=
∑ ∑ -->
i
=
1
n
V
a
r
(
X
i
)
=
n
p
(
1
− − -->
p
)
=
n
p
q
.
{\displaystyle Var(X)=Var\left(\sum _{i=1}^{n}X_{i}\right)=\sum _{i=1}^{n}Var(X_{i})=np(1-p)=npq.}
Сувязь з іншымі размеркаваннямі
Размеркаванне Бэрнулі
Размеркаванне Бэрнулі — асобны выпадак біномнага размеркавання для
n
=
1
{\displaystyle n=1}
[ 1] :81 . Іншымі словамі, велічыня
X
∼ ∼ -->
B
(
1
,
p
)
{\displaystyle X\sim B(1,p)}
мае такое ж размеркаванне, як і велічыня
X
∼ ∼ -->
B
e
r
n
o
u
l
l
i
(
p
)
.
{\displaystyle X\sim Bernoulli(p).}
Паліномнае размеркаванне
Паліномнае размеркаванне — многавымернае абагульненне біномнага. Яно дазваляе мадэляваць сітуацыі, калі магчымых зыходаў выпрабавання больш за два.
Зноскі
↑ а б в Звяровіч Э. І. , Радына А. Я. Элементы тэорыі імавернасцей. — Мінск: Беларусь, 2013. — С. 69. — ISBN 978-985-01-1043-5 .
↑ Westland, J. Christopher (2020). Audit Analytics: Data Science for the Accounting Profession . Chicago, IL, USA: Springer. p. 53. ISBN 978-3-030-49091-1 .