機率與統計 - Ch3 : Random Variables and Probability Distributions
前言 : 本章要搞懂的
- 隨機變數的定義 : mapping函數的概念。
- 離散、連續之下的函數性質 :
- 多變數函數的性質 :
一 . 隨機變數
(一) . 隨機變數的基本概念
- 定義 : 是一個相sample point 映射到一個數值set的函數。
- sample point 是定義域;random variable 為值域 -
- random variable常常視為事件。
- 例 : 值一枚硬幣,設隨機變數的關係為此二次正面的次數。
- 多個sample point 可以指向同一個點 : 因為sample point是定義域。
- 依照函數的離散定義 : 一個sample point不可以有多個random variable。
- 注意 : 是同一個隨機變數會可能代表多個樣本點,這個概念很重要。
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(二) . 機率分布
- 離散型機率分佈 : 代表sample point 的數量是有限的。
- 連續型機率分佈 : 代表sample point 的數量是無限的。
二 . 離散型機率分佈
(一) . 機率函數(Probability function)
- 定義 : 將隨機變數映射到機率值的函數。
- random variable是定義域。
- random variable代表的機率是值域。
- 例 : 以上例,可以將隨機變數對應到機率。
- 投擲兩次硬幣,0次為正的機率為 : 1/4。
- 投擲兩次硬幣,1次為正的機率為 : 1/2。
- 投擲兩次硬幣,2次為正的機率為 : 1/4。
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- 機率函數的性質 :
- : 代表每個事件的機率必大於1。
- : 所有事件的總何必為1。
- 將實際發生的情況進行數值化 : 經由多次的mapping。
- 原本樣本空間的每一個樣本點都是機率相等的。
- 將樣本點映射到隨機變數,由隨機變數整合形成『事件』
- 隨機變數的機率,可以視為一個『事件』的機率。
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(二) . 機率累積函數
- 定義 : 我們定義
- 其中 : 為機率累加函數。
- 其中 : 為機率函數。
- 可以知道機率累加函數即為隨機變數到某指的總和。
- 注意 : 因為分佈是離散的,所以,的值是到某個點才上升的。
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三 . 連續型機率分佈
(一) . 機率密度函數(PDF)
- 定義 : 將隨機變數映射到機率密度的函數。
- 機率密度 : 。
- random variable是定義域。
- random variable代表的機率密度是值域。
- 例子 : 若一群人的身高分佈為下。
- 連續下代表的意思 : 為機率密度,代表『相對』機率。
- 離散下代表的意思 : 為機率值,代表『絕對』機率。
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- 機率密度函數的性質 :
(二) . 累積分佈函數
- 定義 : 。
- 其中 : 為累積分佈函數。
- 其中 : 為機率密度函數。
- 可以知道累加分佈函數即為隨機變數到某指的機率密度總和。
- 和PDF的關係 : 由微積分基本定理可以知道
四 . 多變數機率分佈
(一) . 多變數時的函數
- 隨機變數: 將兩個自變數的有序對 (代表的是x,y事件內的樣本點),映射到同一個隨機變數 。
- 機率函數、機率密度函數 : (基本上定義不變)
- 機率函數 : 離散下,將隨機變數映射到機率的函數。
- 機率密度函數 : 連續下,將隨機變數映射到機率密度的函數。
- 例 : 以離散型機率為例
- 隨機變數 : 可以視為 軸。
- 機率函數 : 可以視為在 平面的向量。
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(二) . 離散型和連續的多機率分佈
- 離散型機率分佈的機率函數 :
- 連續型機率分佈的機率密度函數 :
- 注意 : 連續下的機率值為機率密度函數下的面積;而離散時則單個機率密度函數即為機率。(和單變量的定義一樣)
(三) . 邊際機率分佈
- 定義 : 在二變數的機率分布下,我們只固定觀察一個變量。
- 解釋 : 簡述與圖
- 對一個離散型變數 而言。
- 設為x的邊際分佈,為y的邊際分佈。
- 可以知道 ,的x為定數。
- 可以知道 ,的y為定數。
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- 公式 - 離散下 : 對雙變數分佈的。
- 的邊際分佈 : 。
- 的邊際分佈 : 。
- 例 : 對;且。
- 公式 - 連續下 : 對雙變數分佈的。
- 的邊際分佈 : ,此時積分的範圍為y的範圍。
- 的邊際分佈 :,此時積分的範圍為x的範圍。