gęstość

Definicja klasyczna. Prawdopodobieństwo warunkowe i całkowite. Zmienne losowe i ich parametry. Niezależność. Prawa wielkich liczb oraz centralne twierdzenia graniczne i ich zastosowania.
Hania_87
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 860
Rejestracja: 18 cze 2007, o 20:57
Płeć: Kobieta
Lokalizacja: Rybnik
Podziękował: 86 razy
Pomógł: 57 razy

gęstość

Post autor: Hania_87 »

Sprawdzić czy funkcja \(\displaystyle{ \frac{1}{ \sqrt{2 \pi} \sigma } exp (- \frac{(x-m)^2}{2 \sigma ^2} )}\) , \(\displaystyle{ \sigma , m \in R, \sigma>0}\) są gęstościami (jednowymiarowych rozkładów absolutnie ciągłych).



Problemy mam z całką:
\(\displaystyle{ \int_{R} \frac{1}{ \sqrt{2 \pi} \sigma }e ^{- \frac{(x-m)^2}{2 \sigma ^2} }}\)
soku11
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 6607
Rejestracja: 16 sty 2007, o 19:42
Płeć: Mężczyzna
Podziękował: 119 razy
Pomógł: 1823 razy

gęstość

Post autor: soku11 »

Calka jako calka nieoznaczona jest nieelementarna, jednak tutaj warto skorzystac z faktu, ze:
\(\displaystyle{ \int\limits_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2}\mbox{d}x=\sqrt{\pi}\\}\)

Trzeba wiec sprowadzic twoja calke do podobnej postaci i zastosowac powyzszy 'wzor':
\(\displaystyle{ \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}
\int\limis_{-\infty}^{+\infty} e ^{-\frac{(x-m)^2}{2 \sigma ^2} }\mbox{d}x=
\left\{\begin{array}{c}
u^2=\frac{(x-m)^2}{2\sigma^2}\\
u=\frac{x-m}{\sqrt{2}\sigma}\\
\mbox{d}x=\sqrt{2}\sigma\mbox{d}u
\end{array}\right\}=
\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}
\int\limis_{-\infty}^{+\infty} e ^{-u^2 }\sqrt{2}\sigma\mbox{d}u=
\frac{1}{\sqrt{\pi}}
\int\limis_{-\infty}^{+\infty} e ^{-u^2 }\mbox{d}u=
\frac{1}{\sqrt{\pi}}\cdot \sqrt{\pi}=1}\)

Czyli jest to gestosc.

BTW. W podstawieniu pominalem obliczenie nowych granic calkowania, gdyz oczywiscie pozostana one niezmienione :)
Pozdrawiam.
Awatar użytkownika
Emiel Regis
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 1495
Rejestracja: 26 wrz 2005, o 17:01
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Kraków
Podziękował: 71 razy
Pomógł: 225 razy

gęstość

Post autor: Emiel Regis »

Tutaj jest pełniejsze wyliczenie w/w całki:

Rozkład normalny
ODPOWIEDZ