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Calcolo delle Probabilità: esercitazione 10
Argomento: Distribuzione normale (pag. 417 e seguenti del libro di testo). Valore atteso, varianza e
(pag. 221 e seguenti). Distribuzioni bivariate discrete (pag. 144 e seguenti) e covarianza (pag 245 e
seguenti).
NB: assicurarsi di conoscere le definizioni, le proprietà richiamate e le relative dimostrazioni quando
necessario
Esercizio 1
Sia Z la una v.a. con distribuzione normale standard. Si determini:
1. la funzione generatrice dei momenti di Z
2. la funzione generatrice dei momenti di X = σZ + µ
σ>0 µ∈R
Soluzione
( )= ∫ e
1. G Z ( t ) = E e
1 −2
1 − 2 (z 2 − 2 tz )
1 − 2 (z 2 − 2 tz ± t 2 )
e dz = ∫
e
dz = ∫
e
dz =
2π
2π
2π
−∞
−∞
+∞
tZ
−∞
=e
t 2 +∞
2
∫
−∞
+∞
z2
tz
1 − 2 (z 2 − 2 tz + t 2 )
e
dz = e 2
2π
t 2 +∞
1
∫
−∞
1
+∞
1
t2
1 − 2 ( z − t )2
e
dz =e 2
2π
1
(essendo l’integrale precedente quello di una densità normale di media t)
tµ
2. GX(t) = e GZ(σt) = e e
tµ
( tσ )2
2
=e
tµ +
( tσ )2
2
1
Calcolo delle Probabilità: esercitazione 10
Esercizio 2
Si supponga che il livello X di colesterolo in una certa popolazione abbia distribuzione
Normale con media µ e deviazione standard σ (in mg per 100 ml).
Sapendo che µ = 260 e σ2 = 3600,
1)
si calcoli la probabilità che il livello di colesterolo sia inferiore a 360;
2)
si calcoli la probabilità che il livello di colesterolo sia superiore a 250;
3)
si determini il livello di colesterolo superato dal 90% della popolazione.
Se inoltre si dispone di una seconda misura Y del livello di colesterolo, indipendente da X e
caratterizzata da una distribuzione Normale con media 250 e varianza 3500,
4)
si determini la distribuzione della media aritmetica di X e Y.
Soluzione
X livello di colesterolo in una popolazione
X∼N(µX, σ2) con µ X = 260 e σ2X = 3600 quindi σX = 60
1)
P(X<360) = P(Z<5/3) =0.9515 dove Z∼N(0,1);
2)
P(X>250) = 05675;
3)
x = 183.2 è soluzione dell’equazione
x − 260
x − 260 

P(X>x)= P z >
= −1.28
 = 0.9 da cui
60 
60

4)
Si suppone di disporre di una seconda misura Y del livello di colesterolo, indipendente
da X e caratterizzata da una distribuzione Normale con media µY=250 e varianza
σ2Y = 3500 .
W=(X+Y)/2 ha distribuzione Normale con media 255 e varianza 1775.
Infatti:
2
2
t
t
 tσ 
 tσ 
t 2 (σ 2X + σ 2Y )
tX tY
tX
tY
t
µX + X 
µ Y + Y 
(µ X + µ Y ) +






2
2 
2
2 
tW


2
2
2
2
2
4
G W ( t ) = E e = E e e  = E e E e  = e
e
=e


   
µ + µY
Quest’ultima è la fgm di una normale di media X
=255 e varianza
2
( )
(σ
2
X
)
+ σ 2Y
= 1775
4
2
Calcolo delle Probabilità: esercitazione 10
Esercizio 3
Si consideri la funzione di probabilità di una v.c. bidimensionale discreta (X,Y) definita dalla
tabella seguente.
Y = −2
0.1
X = −2
X=4
4k
Y=1
2k
0.5
Y=3
k
k
1. Si determini il valore di k che rende la precedente una funzione di probabilità bivariata e
si determinino le funzioni di probabilità delle v.c. marginali.
2. Si rappresentino graficamente le funzioni di ripartizione delle v.c. marginali.
3. Si calcolino P(Y = 1 | X = 4) e P(X = 4 | Y = 1).
4. Si stabilisca se X e Y sono indipendenti, motivando la risposta.
5. Si calcoli Cov(X,Y).
Soluzione
1.
Affinché la tabella definisca una funzione di probabilità occorre che
i) p(x,y)>0 da cui k>0
ii)
∑∑ p(xy) = 1
y
da cui 0.1+2k+k+4k+0.5+k=1
x
8k=0.4 e quindi k=0.05.
Sostituendo si ottiene
Y = −2
0.1
X = −2
X=4
0.2
Y=1
0.1
0.5
Y=3
0.05
0.05
Le funzioni di probabilità delle v.a. marginali X e Y sono date, rispettivamente, da:
Posto P(X = x) = p(x) si ha
p(−2) = 0.1 + 0.1 + 0.05 =¼
e
p(4) = 0.2 + 0.5 + 0.05 = ¾;
Posto P(Y=y) = q(y) si ha q(−2) = 0.3, q(1) = 0.6 e q(3) = 0.1.
3
Calcolo delle Probabilità: esercitazione 10
Indicando con F(x)=P(X≤x) x = −2, 4 si ha
0.0
0.2
0.4
F(X)
0.6
0.8
1.0
2.
-4
-2
0
2
4
6
X
Analogamente per Y ....
3.
P(Y = 1 | X = 4) = P(Y = 1 , X = 4) / P(X = 4) = 0.5 / 0.75 = 2/3 = 0.667
e
P(X = 4 | Y = 1) = P(Y = 1 , X = 4) / P(Y = 1) = 0.5 / 0.6 =5/6 = 0.833.
4.
X e Y non sono indipendenti.
Infatti nel caso di indipendenza q(y | x) = q(y) per ogni x e y.
Ma nel caso in esame P(Y = 1 | X = 4) = 2/3 = 0.667 ≠ P(Y=1) = q(1) = 0.6.
5.
Essendo:
E(X) = −2 p(−2) + 4 p(4) = −2 ¼ + 4 ¾ = 2.5
E(Y) = ….=0.3
E(XY) = 4×0.1−2×0.1−6×0.05−8×0.2+4×0.5+12×0.05 =0.9,
si ottiene
Cov(X,Y) = E(XY) – E(X)E(Y) = 0.15.
4
Calcolo delle Probabilità: esercitazione 10
Esercizio 4
Si supponga che il livello X di una sostanza inquinante abbia distribuzione Normale con
media µ e deviazione standard σ (in microgrammi per metro cubo).
Sapendo che µ = 260 e σ2 = 3600,
1. si calcoli la probabilità che il livello dell’inquinante sia inferiore a 340;
2. si determini il livello dell’inquinante superato con probabilità 0.95.
Se inoltre si dispone di una seconda misura Y del livello dell’inquinante, indipendente da X e
con la medesima distribuzione Normale,
3. si determini la distribuzione congiunta di X e Y, motivando la risposta;
4. si determini la distribuzione della differenza tra X e Y, motivando la risposta.
5. Il livello U di un altro inquinante ha distribuzione N(µ,σ2). Sapendo che la probabilità che
il livello dell’inquinante sia inferiore a 182.3 è pari a 0.1 e la probabilità che tale livello sia
superiore a 359 è pari a 0.05, si determinino la media µ e la deviazione standard σ della
distribuzione di U.
Soluzione
X ∼ N(µ, σ) con µ = 260 e σ2 = 3600.
1.
80 
 X − 260 340 − 260  
P(X<340) = P
<
 = P Z <  = P(Z < 1.33) = 0.908;
60 
60
 60
 
2.
x − 260 

x = 161.6 è soluzione dell’equazione P(X>x) = P z >
 = 0.95.
60 

Infatti si ha
3.
x − 260
= −1.64 e quindi x = 260 − 1.64 × 60 = 161.6.
60
La funzione di densità congiunta è data dal prodotto delle densità marginali per
d
l’assunzione di indipendenza tra X e Y. Dato che X = Y si ha
1   X − 260   Y − 260 
 +

60   60 
2
− 
2
1
φ( x, y, µ X = µ Y = 260, σ X = σ Y = 60, ρ = 0) =
e 
2π3600
4.
2




W= X –Y ha distribuzione Normale con media 0 e varianza 7200.
Infatti:
( ) (
) ( )( )
G W ( t ) = E e tW = E e tX e − tY = E e tX E e − tY = G X ( t )G Y (− t ) = e tµ + ( tσ ) e − tµ + (tσ ) = e
5
2
2
2t 2σ2
Calcolo delle Probabilità: esercitazione 10
Quest’ultima è la fgm di una normale di media 0 e varianza 2σ 2 = 7200
5.
Sapendo che la probabilità che il livello U sia inferiore a 182.3 è pari a 0.1 e la
probabilità che tale livello sia superiore a 359 è pari a 0.05, U ha distribuzione
Normale con media 259.8 e deviazione standard 60.5.
Al risultato si giunge risolvendo per µ e σ il sistema
P(U>359)
= P(Z < (359 −µ)/σ) =0.05
P(U < 182.3) = P(Z < (182.3 −µ)/σ) = 0.1
6
Calcolo delle Probabilità: esercitazione 10
Esercizio 5
m
Si determini la distribuzione della varabile casuale S = ∑ X i , dove X1, …, Xm sono v.a.
i =1
indipendenti, nel caso in cui:
1. X1, …, Xm sono m v.a. di Bernoulli con parametro θ.
2. X1,…, Xm sono m v.a. con distribuzione Binomiale con parametri θ e ni i=1,…,m.
3. X1,…, Xm sono m v.a. con distribuzione di Poisson di parametro rispettivamente λ1,…, λm.
4. X1,…, Xm sono m v.a. con distribuzione Gamma di parametri αi e θ i=1,…,m
5. Si verifichi che se X1,…, Xm sono m v.a. indipendenti con distribuzione normale standard
m
allora
∑X
i =1
2
i
ha distribuzione chi-quadrato con m gradi di libertà
m
6. Si determini la distribuzione della variabile S = ∑ α i X i nel caso in cui Xi ∼ N(µi, σi)
i =1
i=1,…,m fra loro indipendenti
Soluzione
1.
GS (t)
( )
=Ee
tS
 t ∑ Xi  m
= E e i=1  = ∏ E e tX i

 i =1
( )
m
per l’indipendenza di X1, …, Xm
m
= ∏1 − θ(1 − e t )
i =1
(
= 1 − θ + θe t
)
n
Si nota come la fgm della somma di n Bernoulli indipendenti ed ugualmente distribuite sia
uguale alla fgm della Binomiale. Questo dimostra, per altra via, la relazione esistente fra la
Binomiale e la Bernoulli.
2.
GS (t)
( )
=Ee
m
tS
(
 t ∑ Xi  m
= E e i=1  = ∏ E e tX i

 i =1
= ∏ 1 − θ(1 − e t )
i =1
( )
m
per l’indipendenza di X1, …, Xm
) = (1 − θ(1 − e ))
ni
t
7
N
m
con N = ∑ n i
i =1
Calcolo delle Probabilità: esercitazione 10
Si nota come quest’ultima sia la fgm di una v.a. Binomiale di parametri θ e N. Ciò
dimostra la proprietà riproduttiva della v.a. Binomiale rispetto al parametro
rappresentante il “numero delle prove”.
3.
( )
m
= E e tS = ∏ G X i ( t ) per l’indipendenza di X1, …, Xm
GS (t)
i =1
m
= ∏e (
m
λ i e t −1
) = e∑
i =1
(
)
λ i e t −1
= e (e −1)Λ dove
m
t
Λ =
i =1
∑ λi
i =1
Si nota che quest’ultima è la fgm di una Poisson di parametro Λ dimostrando così la
proprietà riproduttiva della variabile casuale rispetto a questo parametro.
= E (e ) = ∏ G
m
4.
tS
GS (t)
i =1
Xi
( t ) per l’indipendenza di X1, …, Xm
m
∑ αi
αi
 θ  i=1
 θ 
= ∏

 =
θ−t
i =1  θ − t 
m
 θ 
=

θ−t
A
m
dove A = ∑ αi
i =1
Quest’ultima è la fgm di una Gamma(θ,A) quindi S∼ Gamma(θ,A)
La distribuzione gamma è quindi riproduttiva rispetto al parametro α.
5.
X i2 ∼ χ12 =Gamma(1/2,1/2) i=1,…,m (chi quadro con un grado di libertà, si veda
l’esercitazione 11)
m
∑X
i =1
6.
2
i
∼Gamma(m/2,1/2) =
(per la riproduttività della gamma)
= χ 2m
(per def. di chi-quadro con m gradi di libertà)
GS (t )
( )
= E e tS
=e
tµ +
m
m
( tα i σ i )
m
m
t ∑ α i µ i + ∑ α i2 σ i2
 t i∑=1α i X i  m
tα i µ i +
2 i =1
tα i X i
2
 = ∏E e
= E e
= ∏ G X i ( tα i ) = ∏ e
=e i =1

 i =1
i =1
i =1


m
(
2
)
t2
( tσ )2
2
m
m
i =1
i =1
Quest’ultima è la fgm di una normale di parametri µ = ∑ αi µi e σ2 = ∑ αi2σi2 che quindi
risulta riproduttiva (per αi=1, i =1,…,m) rispetto ad entrambi i parametri ma anche una
famiglia di distribuzioni “chiusa” rispetto alle combinazioni lineari
8
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