Funkcija gustine verovatnoće

Kutijasti grafikon i funkcija gustine verovatnoće normalne raspodele N(0, σ2).
Geometrijska vizualizacija modusa, medijane i srednje vrednosti proizvoljne funkicije gustine verovatnoće.[1]

U teoriji verovatnoće,[2][3][4] funkcija gustine verovatnoće (engl. probability density function - PDF), ili gustina kontinuirane slučajne promenljive, funkcija je čija se vrednost u datom uzorku (ili tački) u prostoru uzoraka (skupu mogućih vrednosti koje slučajna promenljiva može da poprimi) može protumačiti kao relativna verovatnoća da će vrednost slučajne promenljive biti jednaka tom uzorku.[5] Drugim rečima, dok je apsolutna verovatnoća da kontinuirana slučajna promenljiva poprimi bilo koju određenu vrednost jednaka 0 (pošto postoji neograničen skup mogućih vrednosti), vrednost funkcije dva različita uzorka mogu se koristiti za izvođenje zaključka, koliko je u svakom datom izvlačenju slučajne promenljive, verovatnije da je slučajna promenljiva jednaka jednom uzorku u odnosu na drugi uzorak.

U preciznijem smislu, PDF se koristi za određivanje verovatnoće da slučajna promenljiva padne u određeni raspon vrednosti, za razliku od poprimanja bilo koje specifične vrednosti. Ova verovatnoća je data integralom PDF-a promenljive u datom opsegu - drugim rečima, ona je data područjem pod funkcijom gustine, iznad horizontalne ose i između najniže i najviše vrednosti raspona. Funkcija gustine verovatnoće je svuda pozitivna, a njen integral nad celokupnim prostorom jednak je jedinici.

Izrazi „funkcija raspodele verovatnoće[6] i „funkcija verovatnoće[7] se takođe ponekad koriste za označavanje funkcije gustine verovatnoće. Međutim, ova upotreba nije standardna u oblastima verovatnoće i statistike. U drugim izvorima „funkcija raspodele verovatnoće” može se koristiti kada je raspodela verovatnoće definisana kao funkcija nad opštim setovima vrednosti, ili se može odnositi na funkciju kumulativne raspodele, ili može biti funkcija verovatnoće (PMF), pre nego gustina. Sama „funkcija gustine” takođe se koristi za funkciju verovatnoće što dovodi do dalje konfuzije.[8] Generalno, PMF se koristi u kontekstu diskretnih slučajnih promenljivih (slučajne varijable koje poprimaju vrednosti na diskretnom skupu), dok se PDF koristi u kontekstu kontinuiranih slučajnih promenljivih.

Primer

Pretpostavimo da data vrsta bakterija obično živi 4 do 6 sati. Kolika je verovatnoća da bakterija živi tačno 5 sati? Odgovor je 0%. Mnogo bakterija živi oko 5 sati, ali nema šanse da bilo koja bakterija umre nakon tačno u 5.0000000000 ... sati.

Umesto toga može se postaviti pitanje: Kolika je verovatnoća da bakterija umre između 5 sati i 5,01 sata? Pretpostavimo da je odgovor 0,02 (tj. 2%). Sledeće: Kolika je verovatnoća da bakterija umre između 5 i 5,001 sati? Odgovor bi trebao biti oko 0,002, jer je ovaj vremenski interval jedna desetina prethodnog. Verovatnoća da bakterija umre između 5 sati i 5,0001 sata bi trebalo da bude oko 0,0002, i tako dalje.

U ova tri primera, odnos (verovatnoća umiranja tokom intervala) / (trajanje intervala) je približno konstantan i jednak je 2 na sat (ili 2 sata−1). Na primer, postoji 0,02 verovatnoća da će umreti u 0,01-časovnom intervalu između 5 i 5,01 sata, i (0,02 verovatnoće / 0,01 sata) = 2 sata−1. Ova količina je 2 sata−1 i naziva se gustinom verovatnoće umiranja na oko 5 sati.

Stoga, kao odgovor na pitanje „Kolika je verovatnoća da bakterija umre za 5 sati?”, doslovno tačan, ali beskoristan odgovor je „0”, dok se bolji odgovor može napisati kao (2 sata−1) dt. Ovo je verovatnoća da bakterija umre unutar malog (infinitezimalnog) vremenskog perioda na oko 5 sati, gde je dt vreme trajanja tog prozora.

Na primer, verovatnoća da živi duže od 5 sati, ali kraće od (5 sati + 1 nanosekunda), je (2 sata−1)×(1 nanosekunda) ≃ 6×10−13 (koristeći jedinicu konverzije 3,6×1012 nanosekundi = 1 sat).

Postoji funkcija gustine verovatnoće f sa f(5 sati) = 2 sata-1. Integral od f u bilo kojem vremenskom prozoru (ne samo beskonačno mali prozori, već i veliki prozori) verovatnoća je da će bakterija umreti u tom prozoru.

Apsolutno kontinuarna univarijantna raspodela

Funkcija gustine verovatnoće se najčešće asocira sa apsolutno neprekidnim univarijantnim distribucijama. Slučajna promenljiva X {\displaystyle X} ima gustinu f X {\displaystyle f_{X}} , gde je f X {\displaystyle f_{X}} nenegativna Lebegova integrabilna funkcija, ako:[9][10]

Pr [ a X b ] = a b f X ( x ) d x . {\displaystyle \Pr[a\leq X\leq b]=\int _{a}^{b}f_{X}(x)\,dx.}

Stoga, ako je F X {\displaystyle F_{X}} kumulativna funkcija raspodele X {\displaystyle X} , onda je:

F X ( x ) = x f X ( u ) d u , {\displaystyle F_{X}(x)=\int _{-\infty }^{x}f_{X}(u)\,du,}

i (ako je f X {\displaystyle f_{X}} kontinuirano u x {\displaystyle x} )

f X ( x ) = d d x F X ( x ) . {\displaystyle f_{X}(x)={\frac {d}{dx}}F_{X}(x).}

Intuitivno, može se smatrati da je f X ( x ) d x {\displaystyle f_{X}(x)\,dx} verovatnoća da X {\displaystyle X} padne unutar infinitezimalnog intervala [ x , x + d x ] {\displaystyle [x,x+dx]} .

Formalna definicija

(Ova definicija se može proširiti na bilo koju raspodelu verovatnoće korišćenjem teorijsko-mertričke definicije verovatnoće.)

Slučajna promenljiva X {\displaystyle X} sa vrednostima u merljivom prostoru ( X , A ) {\displaystyle ({\mathcal {X}},{\mathcal {A}})} (obično R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} sa Borelovim skupovima kao merljivim podskupovima) ima kao raspospodelu verovatnoće meru XP na ( X , A ) {\displaystyle ({\mathcal {X}},{\mathcal {A}})} : gustina X {\displaystyle X} u osnosu na referentnu meru μ {\displaystyle \mu } na ( X , A ) {\displaystyle ({\mathcal {X}},{\mathcal {A}})} je Radon-Nikodimov derivat:[11][12]

f = d X P d μ . {\displaystyle f={\frac {dX_{*}P}{d\mu }}.}

Drugim rečima, f je bilo koja merljiva funkcija sa svojstvom da je:

Pr [ X A ] = X 1 A d P = A f d μ {\displaystyle \Pr[X\in A]=\int _{X^{-1}A}\,dP=\int _{A}f\,d\mu }

za bilo koji merljivi set A A . {\displaystyle A\in {\mathcal {A}}.}

Diskusija

U gore navedenom kontinuiranom univarijatnom slučaju, referentna je mera Lebega. Funkcija verovatnoće diskretne slučajne promenljive je gustina u odnosu na meru brojanja nad uzorkovanim prostorom (obično skupom celih brojeva, ili njegovom podskupu).

Nije moguće definisati gustinu referenciranjem na proizvoljnu meru (npr. ne može se odabrati mera brojanja kao referenca za kontinuiranu randomnu promenljivu). Štaviše, kada ona postoji, gustina je skoro svuda jedinstvena.

Reference

  1. ^ „AP Statistics Review - Density Curves and the Normal Distributions”. Архивирано из оригинала 02. 04. 2015. г. Приступљено 16. 3. 2015. 
  2. ^ Теорија вероватноће, Енциклопедија Британика, Приступљено 25. 4. 2013.
  3. ^ "Kendall's Advanced Theory of Statistics, Volume 1: Distribution Theory", Alan Stuart and Keith Ord, 6th ed, (2009), ISBN 978-0-534-24312-8.
  4. ^ William Feller, An Introduction to Probability Theory and Its Applications, (Vol 1), 3rd Ed, (1968), Wiley, ISBN 0-471-25708-7.
  5. ^ Grinstead, Charles M.; Snell, J. Laurie (2009). „Conditional Probability - Discrete Conditional” (PDF). Grinstead & Snell's Introduction to Probability. Orange Grove Texts. ISBN 161610046X. Архивирано из оригинала (PDF) 18. 07. 2019. г. Приступљено 25. 7. 2019. 
  6. ^ Probability distribution function PlanetMath Архивирано 2011-08-07 на сајту Wayback Machine
  7. ^ Probability Function Архивирано на сајту Wayback Machine (15. август 2011) at MathWorld
  8. ^ Ord, J.K. (1972) Families of Frequency Distributions, Griffin. ISBN 0-85264-137-0 (for example, Table 5.1 and Example 5.4)
  9. ^ Bartle, Robert G. (1995). The elements of integration and Lebesgue measure. Wiley Classics Library. New York: John Wiley & Sons Inc. xii+179. ISBN 0-471-04222-6. MR 1312157. 
  10. ^ Bauer, Heinz (2001). Measure and Integration Theory. De Gruyter Studies in Mathematics 26. Berlin: De Gruyter. ISBN 978-3-11-016719-1. 
  11. ^ Nikodym, O. (1930). „Sur une généralisation des intégrales de M. J. Radon” (PDF). Fundamenta Mathematicae (на језику: француски). 15: 131—179. JFM 56.0922.02. doi:10.4064/fm-15-1-131-179 Слободан приступ. Приступљено 2018-01-30. 
  12. ^ Zaanen, Adriaan C. (1996). Introduction to Operator Theory in Riesz Spaces. Springer. ISBN 3-540-61989-5. 

Literatura

  • Pierre Simon de Laplace (1812). Analytical Theory of Probability. 
  • Andrei Nikolajevich Kolmogorov (1950). Foundations of the Theory of Probability. 
  • Patrick Billingsley (1979). Probability and Measure. New York, Toronto, London: John Wiley and Sons. ISBN 0-471-00710-2. 
  • David Stirzaker (2003). Elementary Probability. ISBN 0-521-42028-8. 
  • A. Kolmogoroff (1933). Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung. ISBN 978-3-642-49888-6. doi:10.1007/978-3-642-49888-6. 
  • Olav Kallenberg; Foundations of Modern Probability, Springer Series in Statistics. 650 pp. (2nd изд.). 2002. ISBN 978-0-387-95313-7.  Недостаје или је празан параметар |title= (помоћ)
  • Tijms, Henk (2004). Understanding Probability. Cambridge University Press. 
  • Olav Kallenberg; Probabilistic Symmetries and Invariance Principles. Springer -Verlag, New York 510 pp. . 2005. ISBN 978-0-387-25115-8.  Недостаје или је празан параметар |title= (помоћ)
  • Gut, Allan (2005). Probability: A Graduate Course. Springer-Verlag. ISBN 978-0-387-22833-4. 
  • Olofsson, Peter (2005) Probability, Statistics, and Stochastic Processes, Wiley-Interscience. 504 pp ISBN 0-471-67969-0.
  • Bárány, Imre; Vu, Van (2007). „Central limit theorems for Gaussian polytopes”. Annals of Probability. Institute of Mathematical Statistics. 35 (4): 1593—1621. S2CID 9128253. arXiv:math/0610192 Слободан приступ. doi:10.1214/009117906000000791. 
  • Bauer, Heinz (2001). Measure and Integration Theory. Berlin: de Gruyter. ISBN 3110167190. 
  • Billingsley, Patrick (1995). Probability and Measure (3rd изд.). John Wiley & Sons. ISBN 0-471-00710-2. 
  • Bradley, Richard (2007). Introduction to Strong Mixing Conditions (1st изд.). Heber City, UT: Kendrick Press. ISBN 978-0-9740427-9-4. 
  • Bradley, Richard (2005). „Basic Properties of Strong Mixing Conditions. A Survey and Some Open Questions”. Probability Surveys. 2: 107—144. Bibcode:2005math.....11078B. S2CID 8395267. arXiv:math/0511078 Слободан приступ. doi:10.1214/154957805100000104. 
  • Dinov, Ivo; Christou, Nicolas; Sanchez, Juana (2008). „Central Limit Theorem: New SOCR Applet and Demonstration Activity”. Journal of Statistics Education. ASA. 16 (2): 1—15. PMC 3152447 Слободан приступ. PMID 21833159. doi:10.1080/10691898.2008.11889560. Архивирано из оригинала 03. 03. 2016. г. Приступљено 18. 12. 2021. 
  • Durrett, Richard (2004). Probability: theory and examples (3rd изд.). Cambridge University Press. ISBN 0521765390. 
  • Gaposhkin, V. F. (1966). „Lacunary series and independent functions”. Russian Mathematical Surveys. 21 (6): 1—82. Bibcode:1966RuMaS..21....1G. doi:10.1070/RM1966v021n06ABEH001196. .
  • Klartag, Bo'az (2007). „A central limit theorem for convex sets”. Inventiones Mathematicae. 168 (1): 91—131. Bibcode:2007InMat.168...91K. S2CID 119169773. arXiv:math/0605014 Слободан приступ. doi:10.1007/s00222-006-0028-8. 
  • Klartag, Bo'az (2008). „A Berry–Esseen type inequality for convex bodies with an unconditional basis”. Probability Theory and Related Fields. 145 (1–2): 1—33. S2CID 10163322. arXiv:0705.0832 Слободан приступ. doi:10.1007/s00440-008-0158-6. 
  • Grimmett, G. R.; Stirzaker, D. R. (1992). Probability and Random Processes, 2nd Edition. Clarendon Press, Oxford. ISBN 0-19-853665-8. 
  • Martin Jacobsen (1992). Videregående Sandsynlighedsregning (Advanced Probability Theory) 3rd Edition. HCØ-tryk, Copenhagen. ISBN 87-91180-71-6. 
  • Loève, Michel (1977). Probability theory 1 (4th изд.). Springer Verlag. 
  • Newey, Whitney K.; McFadden, Daniel (1994). Large sample estimation and hypothesis testing. Handbook of econometrics, vol. IV, Ch. 36. Elsevier Science. стр. 2111—2245. 
  • Ross, Sheldon (2009). A first course in probability (8th изд.). Prentice Hall press. ISBN 978-0-13-603313-4. 
  • Sen, P. K; Singer, J. M. (1993). Large sample methods in statistics. Chapman & Hall, Inc. 
  • Seneta, Eugene (2013), „A Tricentenary history of the Law of Large Numbers”, Bernoulli, 19 (4): 1088—1121, arXiv:1309.6488 Слободан приступ, doi:10.3150/12-BEJSP12 
  • Lang, Serge (1969). Analysis II: Real analysis. Addison-Wesley.  Contains a proof for vector measures assuming values in a Banach space.
  • Royden, H. L.; Fitzpatrick, P. M. (2010). Real Analysis (4th изд.). Pearson.  Contains a lucid proof in case the measure ν is not σ-finite.
  • Shilov, G. E.; Gurevich, B. L. (1978). Integral, Measure, and Derivative: A Unified Approach. Richard A. Silverman, trans. Dover Publications. ISBN 0-486-63519-8. 
  • Stein, Elias M.; Shakarchi, Rami (2005). Real analysis: measure theory, integration, and Hilbert spaces. Princeton lectures in analysis. Princeton, N.J: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-11386-9.  Contains a proof of the generalisation.
  • Teschl, Gerald. „Topics in Real and Functional Analysis”. (lecture notes). 

Spoljašnje veze

Funkcija gustine verovatnoće na Vikimedijinoj ostavi.
  • Ushakov, N.G. (2001). „Density of a probability distribution”. Ур.: Hazewinkel Michiel. Encyclopaedia of Mathematics. Springer. ISBN 978-1556080104. 
  • Weisstein, Eric W. „Funkcija gustine verovatnoće”. MathWorld. 
Нормативна контрола: Државне Уреди на Википодацима
  • Немачка
  • п
  • р
  • у
Функција густине вероватноће
Централна тенденција
Дисперзија
Облик
Бројање података
  • Индекс дисперзије
Табеле
Зависност
Графикони
Колекција података
Експериментални дизајн
  • Величина ефекта
  • Подаци који недостају
  • Оптимални нацрт
  • Популација
  • Репликација
  • Одређивање величине узорка
  • Статистик
  • Статистичка моћ
Методологија испитивања
Контролни експерименти
  • Блоковање
  • Факторијални нацрти
  • Интеракција
  • Рандомизација
  • Рандомизовани експеримент
  • Научна контрола
Адаптивни нацрти
  • Адаптивна клиничка испитивања
  • Стохастичка апроксимација
  • Горе-и-доле нацрти
Посматрање
  • Студија попречног пресека
  • Кохортна студија
  • Природни експеримент
  • Квази-експеримент
Статистичка интерференција
Статистичка теорија
  • Популација
  • Статистик
  • Расподела вероватноће
  • Дистрибуција узорковања
    • Order statistic
  • Емпиријска дистрибуција
    • Процена густине вероватноће
  • Статистички модел
    • Модел спецификације
    • Lp простор
  • Параметар
    • локација
    • скала
    • облик
  • Параметријска статистика
    • Вероватноћа [[Monotone likelihood ratio|(monotone)]]
    • Location–scale family
    • Exponential family
  • Completeness
  • Sufficiency
  • Statistical functional
    • Бутстрап
    • U
    • V
  • Оптимална одлука
  • Ефикасност
  • Статистичка дистанца
    • Дивергенција
  • Асимпотска теорија
  • Робусност
Фреквентистичко закључивање
Тачка естимације
  • Једначине за процену
  • Пристрасност процењивача
    • Непристрасна процена минималне варијансе
      • Рао–Блаквел теорема
      • Леман–Шефе теорема
    • Медијанска непристрасна процена
  • Принцип прикључка
Процена интервала
  • Интервал поверења
  • Пивот
  • Интервал вероватноће
  • Интервал предикције
  • Интервал толеранције
  • Поновно узорковање
    • Бутстрап
    • Џекнајф
Тестирање хипотеза
  • Једнострани и двострани тестови
  • Моћ теста
    • Уједначено најмоћнији тест
  • Пермутациони тест
    • Рандомизацијски тест
  • Вишеструка поређења
Параметријски тестови
  • Тест односа вероватноће
  • Резултат теста
  • Волд
Специфични тестови
Доброта уклапања
  • Хи-квадрат
  • G-тест
  • Колмогоров–Смиров
  • Андерсон–Дарлинг
  • Лилифор
  • Харке–Бера
  • Нормалност (Шапиро–Вилк)
  • Тест односа вероватноће
  • Селекција модела
    • Попречна валидација
    • AIC
    • BIC
Ранг статистика
  • Знак
    • Медијана узорка
  • Означени рангови (Вилкоксон)
    • Хоџ-Леманов естиматор
  • Сума ранга (Ман-Витни)
  • Непараметријска Анова
    • 1-факторска (Крускал–Волис)
    • 2-факторска (Фридман)
    • Алтернатива (Џонкир-Терпстра)
  • Ван дер Верден тест
Бајесово закључивање
Корелација
  • Пирсонов продукт-момент коефицијент корелације
  • Делимична корелација
  • Конфундирајућа варијабла
  • Коефицијент детерминације
Регресиона анализа
  • Грешке и резидуали
  • Валидација регресије
  • Мешовити модел ефеката
  • Модел симултаних једначина
  • Мултиваријантне адаптивне регресионе сплине (MARS)
Линеарна регресија
  • Једноставна линеарна регресија
  • Оринарни најмањи квадрати
  • Генерални линеарни модел
  • Бајесова регресија
Нестандардизовани предиктори
  • Нелинеарна регресија
  • Непараметријски
  • Семипараметријска
  • Изотонична
  • Робусна
  • Хомоскедастичност и хетероскедастичност
Генерализовани линеарни модел
Подела збира квадрата
  • Анализа варијансе (ANOVA, anova)
  • Анализа коваријансе
  • Мултиваријантна ANOVA
  • Степени слободе
Категоричка / Мултиваријантна / Time-series / Анализа преживљавања
Категоричка
Мултиваријантна
Time-series
Генерално
  • Декомпозиција
  • Тренд
  • Стационарност
  • Seasonal adjustment
  • Exponential smoothing
  • Cointegration
  • Structural break
  • Granger causality
Специфични тестови
  • Дики-Фулер
  • Јохансен
  • Q-статистик (Лјунг-Бокс)
  • Дурбин-Вотсон
  • Бројш-Годфри
Временски домен
  • Аутокорелација (ACF)
    • парцијална (PACF)
  • Попречна-корелација (XCF)
  • ARMA model
  • ARIMA модел (Бокс-Џенкинс)
  • Ауторегресивна кондиционална хетероскедастичност (ARCH)
  • Векторска ауторегресија (VAR)
Фреквенцијски домен
  • Процена спектралне густине
  • Фуријеова анализа
  • Спектрална анализа најмањих квадрата
  • Вејвлет
  • Вајтлова вероватноћа
Преживљавање
Функција преживљавања
  • Каплан-Мејер естиматор
  • Модел пропорционалних опасности
  • Модел убрзаног времена отказивања
  • First hitting time
Функција опасности
  • Нелсон–Ален естиматор
Test
  • Лог-ранг тест
Апликације
Биостатистика
Статистика инжењерства
  • Хемометрија
  • Пробабилистички нацрт
  • Процес / квалитет контроле
  • Поузданост
  • Идентификација система
Статистика друштвених наука
Спацијална статистика
  • КатегоријаCategory
  • КатегоријаCategory
  • Портал Математика
  • Страница ОставеCommons
  • Википројекат WikiProject