Dystrybuanta - Google

Dystrybuanta

Z Wikipedii

Skocz do: nawigacji, szukaj

Dystrybuanta – w rachunku prawdopodobieństwa, statystyce i dziedzinach pokrewnych, funkcja rzeczywista jednoznacznie wyznaczająca rozkład prawdopodobieństwa (tj. miarę probabilistyczną określoną na σ-ciele borelowskich podzbiorów prostej[1]), a więc zawierająca o nim wszystkie informacje. Dystrybuanty są efektywnym narzędziem badania prawdopodobieństwa ponieważ, z matematycznego punktu widzenia, są obiektem prostszym niż rozkłady prawdopodobieństwa. Dystrybuanta rozkładu próby zwana jest dystrybuantą empiryczną. Jest ona blisko związana z pojęciem rangi.

Spis treści

[edytuj] Definicja

Niech \mathbb P będzie rozkładem prawdopodobieństwa na prostej. Funkcję F\colon\mathbb R \to \mathbb R daną wzorem

F(t) = \mathbb P\bigg((-\infty, t]\bigg)

nazywamy dystrybuantą rozkładu \mathbb P.

[edytuj] Własności

Funkcja F\colon \mathbb R \to \mathbb R jest dystrybuantą wtedy i tylko wtedy, gdy jest ona niemalejąca, prawostronnie ciągła oraz

\lim_{t \to -\infty}~F(t) = 0, \quad \lim_{t \to \infty}~F(t) = 1.
Uwaga 1 
Powyższe twierdzenie podaje warunek konieczny i wystarczający na to, by funkcja była dystrybuantą, dlatego czasami to właśnie je przyjmuje się jako definicję. Podejście takie może być korzystniejsze z tego względu, iż nie trzeba odwoływać się do pojęcia rozkładu pochodzącego z teorii miary. Wówczas taka definicja zawiera ciche założenie, że istnieje rozkład, którego ta funkcja jest dystrybuantą.
Uwaga 2 
W starszej rosyjskiej literaturze definicja dystrybuanty zawiera zamiast prawostronnej ciągłości warunek lewostronnej ciągłości, która odpowiadałaby następującej definicji z użyciem rozkładu
F(t) = \mathbb P\bigg((-\infty, t)\bigg)
Czytelnik powinien zawsze upewnić się jaką definicję przyjmuje autor książki. Różnica ta jest istotna przy rozważaniu rozkładów dyskretnych, ponieważ w ich przypadku zbiory jednoelementowe nie muszą być miary zero. Pozostałe własności pozostają bez zmian.
Uwaga 3 
Dystrybanta F wyznacza pewien rozkład \mathbb P jednoznacznie i na odwrót, więc gdy zachodzi potrzeba całkowania pewnej funkcji borelowskiej g względem rozkładu \mathbb P, to można mówić, że całkujemy ją względem dystrybuanty F, co zapisuje się:
\int g d\mathbb P = \int g dF.

[edytuj] Przykłady

Wykresy dystrybuant rozkładów normalnych o różnych parametrach.
Wykresy dystrybuant rozkładów normalnych o różnych parametrach.
F(x) = \begin{cases}
0 & \textrm{dla\ } x \leqslant a \\
{{x-a} \over {b-a}} & \textrm{dla\ } a < x \leqslant b \\
1 & \textrm{dla\ } x>b
\end{cases}
F(x) = \int\limits_{-\infty}^x \frac{1} {\sigma\sqrt{2\pi} } e^{-(u-\mu)^2 \over (2\sigma^2)}\,du.
F(x) = \begin{cases}
1-e^{-\lambda x}, & x \geqslant 0, \\
0, & x < 0.
\end{cases}.

[edytuj] Gęstość

Zobacz więcej w osobnym artykule: gęstość prawdopodobieństwa.

Mierzalną w sensie Lebesgue'a funkcję f\colon \mathbb{R}\to [0,\infty) nazywamy gęstością dystrybuanty F wtedy i tylko wtedy, gdy dla x\in\mathbb{R}:

F(x)=\int\limits_{-\infty}^x f(t)dt.

[edytuj] Własności

  • Jeżeli f jest gÄ™stoÅ›ciÄ… pewnej dystrybuanty, to caÅ‚ka z f po caÅ‚ej prostej wynosi 1.
  • Jeżeli f1 i f2 sÄ… gÄ™stoÅ›ciami pewnej dystrybuanty, to sÄ… one równe prawie wszÄ™dzie.
  • Jeżeli dystrybuanta ma gÄ™stość, to jest funkcjÄ… ciÄ…głą.
  • Każda dystrybuanta, jako funkcja monotoniczna jest prawie wszÄ™dzie różniczkowalna.
  • JeÅ›li dystrybuanta F ma gÄ™stość, to dla x\in\mathbb{R}:
F(x)=\int\limits_{-\infty}^x F^\prime(t)dt.

Gęstość dystrybuanty ma praktyczne zastosowanie: jeśli F jest dystrybuantą rozkładu \mathbb P, to często zachodzi konieczność całkowania względem miary \mathbb P. Całkowanie względem abstrakcyjnych miar jest dość trudne (brak konkretnych narzędzi do obliczania całek), jednak jeśli f jest gęstością dystrybuanty F, to

\int\limits_Bg(x)dP(x)=\int\limits_Bg(x)f(x)dx,

dla każdego zbioru borelowskiego B\subseteq \mathbb{R} i dla każdej funkcji borelowskiej g przyjmującej wartości w \mathbb{R}, \overline{\mathbb{R}}, \mathbb{C}, \mathbb{R}^M dla pewnej liczby naturalnej M.

[edytuj] Ciągłość dystrybuanty a istnienie gęstości

Istnieją ciągłe dystrybuanty nie mające gęstości! Klasycznym przykładem jest

F(x)=\left\{\begin{array}{l}0,\; x<0\\ C(x),\; x\in [0,1] \\ 1,\; x>1\end{array}\right.,

gdzie C(x) oznacza funkcję Cantora. C(x) jest prawie wszędzie stała, monotoniczna, ciągła i przyjmuje wszystkie wartości z przedziału [0,1]. Dystrybuanta F nie może mieć zatem gęstości ponieważ F^\prime=0 prawie wszędzie.

[edytuj] Funkcja charakterystyczna

Zobacz więcej w osobnym artykule: funkcja charakterystyczna.

Jeżeli F jest dystrybuantą, to funkcję \varphi\colon \mathbb R \to \mathbb C określoną wzorem

\varphi(t) = \int\limits_{-\infty}^{+\infty}~e^{itx} dF(x)

nazywamy funkcjÄ… charakterystycznÄ… dystrybuanty F.

Jeżeli \varphi jest funkcją charakterystyczną pewnej dystrybuanty, to jest ona funkcją jednostajnie ciągłą oraz

  1. \varphi(0) = 1,
  2. \varphi(-t) = \overline{\varphi(t)} dla t \in \mathbb R,
  3. |\varphi(t)| \leqslant 1 dla t \in \mathbb R.

Jednym z praktycznych zastosowań funkcji charakterystycznej jest tzw. wzór na odwrócenie, dokładniej, jeśli \varphi jest funkcją charakterystyczną dystrybuanty F, a x,y są punktami ciągłości tej dystrybuanty, to

F(x)-F(y)=\lim_{a\to\infty}\tfrac{1}{2\pi}\int\limits_{-a}^a\frac{e^{-ity}-e^{-itx}}{it}\varphi(t)dt.

Dowód tego faktu przeprowadza się w oparciu o twierdzenie Fubiniego.

Funkcje charakterystyczne wyznaczają jednoznacznie dystrybuanty, tzn. jeśli dystrybuanty mają te same funkcje charakterystyczne, to są równe. Funkcje charakterystyczne mówią także o własnościach dystrybuanty, związanych z gładkością – dokładniej, jeśli funkcja charakterystyczna jest całkowalna, to dystrybuanta jest klasy C1.

[edytuj] Zbieżność a ciągłość

Dla ciągów dystrybuant wprowadza się dodatkowy rodzaj zbieżności. Ciąg dystrybuant (F_n)_{n \in \mathbb N} jest słabo zbieżny do dystrybuanty F wtedy i tylko wtedy, gdy

\lim_{n \to \infty}~F_n(x) = F(x)

dla każdego x \in \mathbb R, będącego punktem ciągłości dystrybuanty F.

Jeżeli ciąg dystrybuant jest słabo zbieżny, to do dokładnie jednej dystrybuanty. Ważnym twierdzeniem dotyczącym słabej zbieżności jest poniżesze twierdzenie Helly'ego.

[edytuj] Twierdzenie Helly'ego

Jeżeli ciąg dystrybuant (F_n)_{n \in \mathbb N} jest słabo zbieżny do dystrybuanty F, a g\colon \mathbb R \to \mathbb R jest ograniczoną funkcją ciągłą, to

\lim_{n \to \infty}~\int\limits_\mathbb R~g(x) dF_n(x) = \int\limits_\mathbb R~g(x) dF(x).

Wnioskiem z twierdzenia Helly'ego jest fakt, że jeśli (F_n)_{n \in \mathbb N} jest ciągiem dystrybuant, a (\varphi_n)_{n \in \mathbb N} ciągiem odpowiadająych im funkcji charakterystycznych oraz (F_n)_{n \in \mathbb N} jest punktowo zbieżny do dystrybuanty F, to ciąg (\varphi_n)_{n \in \mathbb N} jest punktowo zbieżny do funkcji charakterystycznej funkcji F.

[edytuj] Twierdzenie Lévy'ego-Craméra

Zobacz więcej w osobnym artykule: Twierdzenie Lévy'ego-Craméra.

Niech (F_n)_{n \in \mathbb N} będzie ciągiem dystrybuant, a (\varphi_n)_{n \in \mathbb N} będzie ciągiem odpowiadająych im funkcji charakterystycznych. Jeżeli ciąg (\varphi_n)_{n \in \mathbb N} jest punktowo zbieżny do ciągłej w zerze funkcji \varphi\colon \mathbb R \to \mathbb C, to ciąg (F_n)_{n \in \mathbb N} jest słabo zbieżny do pewnej dystrybuanty i \varphi jest jej funkcją charakterystyczną.

Na mocy powyższego twierdzenia można sformułować wniosek, że ciąg dystrybuant (F_n)_{n \in \mathbb N} jest słabo zbieżny do dystrybuanty F wtedy i tylko wtedy, gdy

\lim_{n \to \infty}~\int\limits_\mathbb R~g(x) dF_n(x) = \int\limits_\mathbb R~g(x) dF(x)

dla każdej ograniczonej funkcji ciągłej g.

[edytuj] Zbieżność jednostajna

Każdy ciąg dystrybuant zbieżny punktowo do dystrybuanty ciągłej jest zbieżny do niej jednostajnie. Fakt ten można udowodnić korzystając z jednostajnej ciągłości dystrybuanty ciągłej.

[edytuj] Dystrybuanty zmiennych losowych

Niech (\Omega, \mathcal A, \mathbb P) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną. Jeśli X\colon \Omega \to \mathbb R jest zmienną losową, to wzór

F_X(x) = \mathbb P(\{\omega \in \Omega\colon\, X(\omega) \leqslant x\})[2]

określa dystrybuantę FX, którą nazywamy dystrybuantą zmiennej X.

Każda zmienna losowa wyznacza pewną dystrybuantę oraz każda dystrybuanta jest dystrybuantą pewnej zmiennej losowej.

Przypisy

  1. ↑ Można także rozważać dystrybuanty rozkładów prawdopodobieństwa w przestrzeni \scriptstyle{\mathbb R^M} dla pewnego \scriptstyle{M \in \mathbb N}
  2. ↑ W praktyce stosuje się zapis \scriptstyle{\mathbb \mathbb P(\{\omega \in \Omega\colon\, X(\omega)\leqslant x\}) = \mathbb P(X(\omega) \leqslant x)} albo nawet \scriptstyle{\mathbb P(X \leqslant x)}.

[edytuj] Bibliografia

  1. Patrick Billingsley: PrawdopodobieÅ„stwo i miara. Warszawa: PaÅ„stwowe Wydawnictwo Naukowe, 1987. 
  2. Jacek Jakubowski, RafaÅ‚ Sztencel: WstÄ™p do teorii prawdopodobieÅ„stwa. Warszawa: SCRIPT, 2004. 

Najbogatsi w ogniu protestów
W cieniu protestów alterglobalistów rozpoczyna się w poniedziałek szczyt G-8. Do Tokio zjechali już przywódcy najbardziej uprzemysłowionych państw świata i Rosji. O tym, by pamiętali o najbiedniejszych apelował w niedzielę papież Benedykt XVI.
Krwawy zamach przed Czerwonym Meczetem
Co najmniej 15 osób, w większości policjantów, zginęło w samobójczym zamachu, do jakiego doszło w Islamabadzie. Zamachowiec-samobójca zdetonował materiały bombę w pobliżu słynnego Czerwonego Meczetu.
Amerykanie zbombardowali weselników
27 osób zginęło w nalocie na ślubny orszak w Afganistanie. 11 kolejnych jest rannych. Weselnicy zostali ostrzelani przez samoloty koalicji, gdy dochodzili do domu pana młodego. W innym ataku wojsk afgańskich i NATO-wskich zginęło ponad 20 talibskich bojowników.
Generałowie planowali zamach stanu?
Dwaj emerytowani generałowie tureckiej armii zostali aresztowani pod zarzutem utworzenia ugrupowania terrorystycznego i kierowania nim oraz dążenia do obalenia powiązanego z islamistami rządu Turcji - podała państwowa agencja prasowa Anatolia.
Bunt sędziów przeciw premierowi
Bunt sędziów we Włoszech. - Rząd niszczy wymiar sprawiedliwości - argumentują pracownicy wymiaru sprawiedliwości i nie wykluczają masowych strajków. To wynik długotrwałej wojny podjazdowej, jaką toczy z nimi premier Silvio Berlusconi.
Linki: Strona g³ówna