Kansdichtheid: verschil tussen versies

Uit Wikipedia, de vrije encyclopedie
Verwijderde inhoud Toegevoegde inhoud
Nijdam (overleg | bijdragen)
herschikkimg
Nijdam (overleg | bijdragen)
herziening
Regel 1: Regel 1:
Een [[contininue stochastische variabele]] ''X'' neemt geen enkele waarde aan met positieve kans. Hier geldt dus:
Een [[continue stochastische variabele]] ''X'' neemt geen enkele waarde aan met positieve kans. Hier geldt dus:


:<math>Pr(X=x)=0</math> voor alle x.
:<math>Pr(X=x)=0</math> voor alle x.


Omdat de [[verdelingsfunctie]] <math>F_X</math> in zo'n geval differentieerbaar is, kunnen we deze vastleggen door z'n [[afgeleide]] <math>f_X</math>, die de '''kansdichtheid''' van ''X'' genoemd wordt.
Omdat de [[verdelingsfunctie]] <math>F_X</math> in zo'n geval (bijna overal) differentieerbaar is, kunnen we deze vastleggen door z'n [[afgeleide]] <math>f_X</math>, die de '''kansdichtheid''' van ''X'' genoemd wordt.


:<math>f_{X}(x) = \frac{\rm d}{{\rm d}x} F_{X}(x)</math>.
:<math>f_{X}(x) = \frac{\rm d}{{\rm d}x} F_{X}(x)</math>.
Regel 10: Regel 10:




==Achtergrond==


[[Discrete stochastische variabele]]n, die hoogstens aftelbaar veel waarden kunnen aannemen, komen in praktische situaties veelvuldig voor. Soms is het gemakkelijker stochastische variabelen toe te laten die overaftelbaar veel waarden kunnen aannemen, bijvoorbeeld alle waarden in een interval. Het is de vraag of zulke variabelen in de praktijk kunnen voorkomen, maar als model en benadering van de werkelijkheid zijn zij zeer praktisch. Een manier om de verdeling van zulke contimue stochastische variabelen vast te leggen is door middel van een functie die de verdeling van de totale kans weergeeft, dus een niet-negatieve functie met totale [[integraal]] 1, kansdichtheid genaamd.


Een voorbeeld is een variable ''X'' met uniforme verdeling tussen 0 en 1. De variable kan alle waarden tussen x= 0 en x=1 bereiken en iedere uitkomst is even waarschijnlijk. Dat wil zeggen dat f(x) tussen 0 en 1 constant is en daarbuiten nul.
===Kansdichtheid===

In de toepassing van de kansrekening is het echter vaak zo dat het aantal mogelijke uitkomsten oneindig groot is. In dat geval is de kans op een individuele uitkomst altijd oneindig klein, dat wil zeggen nul. Meestal vormen de uitkomsten een continuum, bijvoorbeeld alle getallen tussen x= 0 en x=1. Men spreekt dan over continue verdelingen.

Om toch te kunnen voldoen aan de eis dat alle uitkomsten samen een kans p=1 moeten opleveren kunnen we niet langer volstaan met eenvoudig de individuele kansen op te tellen maar moeten we een [[integraal|integratie]] uit voeren.

De functie f(x) waarover geintegreerd wordt heet de '''kansdichtheid'''. Een voorbeeld is een variable X met uniforme verdeling tussen 0 en 1. De variable kan alle waarden tussen x= 0 en x=1 bereiken en iedere uitkomst is even waarschijnlijk. Dat wil zeggen dat f(x) tussen 0 en 1 constant is en daarbuiten nul.


::: 0<x<1 f(x)= c
::: 0<x<1 f(x)= c

Versie van 17 feb 2005 18:13

Een continue stochastische variabele X neemt geen enkele waarde aan met positieve kans. Hier geldt dus:

voor alle x.

Omdat de verdelingsfunctie in zo'n geval (bijna overal) differentieerbaar is, kunnen we deze vastleggen door z'n afgeleide , die de kansdichtheid van X genoemd wordt.

.

De kansdichtheid geeft in zo'n geval een goed beeld hoe de totale kans van 1 verdeeld is over het waardenbereik van de stochastische variabele


Achtergrond

Discrete stochastische variabelen, die hoogstens aftelbaar veel waarden kunnen aannemen, komen in praktische situaties veelvuldig voor. Soms is het gemakkelijker stochastische variabelen toe te laten die overaftelbaar veel waarden kunnen aannemen, bijvoorbeeld alle waarden in een interval. Het is de vraag of zulke variabelen in de praktijk kunnen voorkomen, maar als model en benadering van de werkelijkheid zijn zij zeer praktisch. Een manier om de verdeling van zulke contimue stochastische variabelen vast te leggen is door middel van een functie die de verdeling van de totale kans weergeeft, dus een niet-negatieve functie met totale integraal 1, kansdichtheid genaamd.

Een voorbeeld is een variable X met uniforme verdeling tussen 0 en 1. De variable kan alle waarden tussen x= 0 en x=1 bereiken en iedere uitkomst is even waarschijnlijk. Dat wil zeggen dat f(x) tussen 0 en 1 constant is en daarbuiten nul.

0<x<1 f(x)= c
elders f(x) = 0

Verder moet gelden dat

Hieruit volgt dat c=1. De kansdichtheid is daarom:

0<x<1 f(x)= 1
elders f(x) = 0

Het is belangrijk duidelijk onderscheid te maken tussen kans en kansdichtheid bij continue verdelingen. Om een kans te berekenen moeten we altijd een integraal genomen worden. Bijvoorbeeld de kans dat X een uitkomst kleiner dan 0.5 is:

Pr(X<0.5)=

De kans op een bepaalde uitkomst bijvoorbeeld X= 0.37 is altijd nul, immers:

Pr(X=0.37)=


Een belangrijke eigenschap van de kansdichtheid van een continue stochastische variabele X is:
.

Deze eigenschap volgt uit het feit dat de kansverdeling de afgeleide functie is van de cumulatieve kansverdeling. De hier genoemde integraal is gelijk aan .