Binom Dağılımı için Moment Üretme Fonksiyonu

Rasgele bir değişkenin ortalaması ve varyansı X Birlikte binom olasılık dağılımı doğrudan hesaplamak zor olabilir. Her ne kadar net tanımını kullanarak yapılması gereken beklenen değer nın-nin X ve X2, bu adımların asıl yürütülmesi cebir ve özetlerin zor bir dönüşümüdür. A'nın ortalamasını ve varyansını belirlemenin alternatif bir yolu Binom dağılımı kullanmaktır moment üreten fonksiyon için X.

Binom Rastgele Değişken

Rastgele değişken ile başlayın X ve tarif et olasılık dağılımı daha spesifik olarak. yapmak n Her biri başarı olasılığı bulunan bağımsız Bernoulli çalışmaları p ve arıza olasılığı 1 - p. Böylece olasılık kütle fonksiyonu

f (x) = C(n, x)px(1 – p)n - x

İşte terim C(n, x), kombinasyon sayısını belirtir n alınan elemanlar x bir seferde ve x 0, 1, 2, 3, değerlerini alabilir..., n.

Moment Üretme Fonksiyonu

Moment üretme fonksiyonunu elde etmek için bu olasılık kütle fonksiyonunu kullanın. X:

M(t) = Σx = 0netxC(n,x)>)px(1 – p)n - x.

Terimleri üssü ile birleştirebileceğiniz açıktır. x:

instagram viewer

M(t) = Σx = 0n (pet)xC(n,x)>)(1 – p)n - x.

Ayrıca, binom formülü kullanılarak yukarıdaki ifade basitçe:

M(t) = [(1 – p) + pet]n.

Ortalamanın Hesaplanması

Bulmak için anlamına gelmek ve varyans, her ikisini de bilmeniz gerekir M’(0) ve M’’(0). Türevlerinizi hesaplayarak başlayın ve her birini şu adreste değerlendirin: t = 0.

Anı üreten fonksiyonun ilk türevinin:

M’(t) = n(pet)[(1 – p) + pet]n - 1.

Bundan, olasılık dağılımının ortalamasını hesaplayabilirsiniz. M(0) = n(pe0)[(1 – p) + pe0]n - 1 = np. Bu, doğrudan ortalamanın tanımından elde ettiğimiz ifadeyle eşleşir.

Varyansın Hesaplanması

Varyansın hesaplanması benzer şekilde yapılır. İlk olarak, moment üreten fonksiyonu tekrar ayırt edin ve sonra bu türevi t = 0. Burada göreceksin

M’’(t) = n(n - 1)(pet)2[(1 – p) + pet]n - 2 + n(pet)[(1 – p) + pet]n - 1.

Bu rastgele değişkenin varyansını hesaplamak için bulmanız gerekir M’’(t). İşte burada M’’(0) = n(n - 1)p2 +np. Varyans σ2 dağıtımınız

σ2 = M’’(0) – [M’(0)]2 = n(n - 1)p2 +np - (np)2 = np(1 - p).

Her ne kadar bu yöntem biraz dahil olsa da, ortalama ve varyansın doğrudan olasılık kütle fonksiyonundan hesaplanması kadar karmaşık değildir.

instagram story viewer