Wartość oczekiwana i wariancja na podstawie dystrybuanty

Procesy stochastyczne. Sposoby racjonalizowania wielkich ilości informacji. Matematyka w naukach społecznych.
Awatar użytkownika
patryk007
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 427
Rejestracja: 1 kwie 2006, o 22:43
Płeć: Mężczyzna
Podziękował: 9 razy
Pomógł: 1 raz

Wartość oczekiwana i wariancja na podstawie dystrybuanty

Post autor: patryk007 »

Wyznaczyć wartość oczekiwaną i wariancję zmiennej losowej \(\displaystyle{ X}\) o dystrybuancie
\(\displaystyle{ F(X)=\begin{cases}0& x<0\\x & 0\le x <0,3\\1& x\ge 0,3\end{cases}}\)

Myślałem żeby na podstawie tej dystrybuanty wyznaczyć f-cję gęstości \(\displaystyle{ f(x)}\), ale w tej dystrybuancie jest skok, który wszystko psuje. A może tu nie trzeba w ogóle wyznaczać f-cji gęstości?
szw1710

Wartość oczekiwana i wariancja na podstawie dystrybuanty

Post autor: szw1710 »

Wartość oczekiwaną możesz wyznaczyć całką Riemanna-Stjeltjesa: \(\displaystyle{ EX=\int_{-\infty}^{\infty} x\dd F(x)}\).
robertm19
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 1847
Rejestracja: 8 lip 2008, o 21:16
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Staszów/Warszawa
Podziękował: 7 razy
Pomógł: 378 razy

Wartość oczekiwana i wariancja na podstawie dystrybuanty

Post autor: robertm19 »

Takie rozkłady mają gęstość np. u ciebie \(\displaystyle{ f=1}\) dla \(\displaystyle{ 0\le x\le 0,3}\) oraz atom \(\displaystyle{ P(X=0,3)=0,7}\).
szw1710

Wartość oczekiwana i wariancja na podstawie dystrybuanty

Post autor: szw1710 »

Ogólnie każda miara (rozkład) składa się z części dyskretnej, absolutnie ciągłej i osobliwej. Dla tego, co potocznie nazywamy rozkładem ciągłym, części dyskretna i osobliwa są zerowe. Tu część osobliwa jest zerowa, a część dyskretna jest niezerowa (skok)
Awatar użytkownika
patryk007
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 427
Rejestracja: 1 kwie 2006, o 22:43
Płeć: Mężczyzna
Podziękował: 9 razy
Pomógł: 1 raz

Wartość oczekiwana i wariancja na podstawie dystrybuanty

Post autor: patryk007 »

DOKŁADNIE o to mi chodziło szw1710. Mam otwarty podręcznik do Elementów rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej autorstwa Zdzisława Hellwinga (polecam) i na stronie \(\displaystyle{ 79}\) (w wydaniu \(\displaystyle{ 13}\)) jest twierdzenie z prostym dowodem, że
Jeśli \(\displaystyle{ X}\) jest zmienną losową ciągłą to \(\displaystyle{ P(X=x_0)=0}\)
Zasugerowałem się, że \(\displaystyle{ X}\) jest zmienną losową ciągłą i nie może być takiego punktu niezerowego (tj. \(\displaystyle{ P(X=0,3)=0,7}\)). Widać zmienna losowa jest mieszana. Wielkie dzięki.
Ostatnio zmieniony 30 cze 2013, o 21:51 przez patryk007, łącznie zmieniany 1 raz.
szw1710

Wartość oczekiwana i wariancja na podstawie dystrybuanty

Post autor: szw1710 »

Ale chyba założeń nie dopisałeś. Miało być "ciągłą". Czyli: Jeśli X jest zmienną losową ciągłą, to dla każdego \(\displaystyle{ x_0}\) mamy \(\displaystyle{ P(X=x_0)=0}\). Owszem, fakt ten jest dość oczywisty. Wynika stąd, że dystrybuanta zmiennej losowej ciągłej jest ciągła, a \(\displaystyle{ P(X=x_0)=F(x_0^+)-F(x_0)}\). Z ciągłości obie ostatnie wielkości są równe.
Awatar użytkownika
patryk007
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 427
Rejestracja: 1 kwie 2006, o 22:43
Płeć: Mężczyzna
Podziękował: 9 razy
Pomógł: 1 raz

Wartość oczekiwana i wariancja na podstawie dystrybuanty

Post autor: patryk007 »

Jasne. Zgubiłem kluczowe słowo 'ciągłą'. +1 za uwagę. ;]

-- 30 czerwca 2013, 22:21 --

Pospieszyłem się. Dalej nie wiem jak to zrobić, bo nie wiem jak się liczy wartość oczekiwaną dla mieszanej zmiennej losowej (jaką w tym zadaniu jest \(\displaystyle{ X}\)).

Moje próby (nie wiem czy poprawne) policzenia tego:
Ukryta treść:    
ODPOWIEDZ