probabilidade - distribuições especiais: normal padrão e qui-quadrado

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Page 2: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

Distribuição Normal Padão

A variável aleatória contínua X tem distribuição normal com média µ = 0 e σ2 = 1, denotada por N(0, 1) , se sua função densidade for dada por:

f(x) =1√2π· e−

x2

2 , −∞ < x <∞

Page 3: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

Distribuições χ21 e χ2

n

Uma variável aleatória contínua Y tem distribuição qui-quadrado com 1 grau de

liberdade , denotada por χ21 , se sua função densidade for dada por:

f(y) =1√2π· y

12−1 · e−

y2 , y > 0

Para n graus de liberdades: Z ∼ χ2n, então

f(z) =(1/2)n/2

Γ (n/2)z

n2−1e−

z2 , z > 0

Page 4: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

FGM da Variável X2, onde X ∼ N(0, 1)

MX2(t) = E[etX

2]

=

∫ ∞−∞

etx2 · 1√

2πe−

x2

2︸ ︷︷ ︸f(x)

dx =

∫ ∞−∞

1√2π· e−

12x2(1−2t)dx

MX2(t) = (1− 2t)−12 ·∫ +∞

−∞

1√2π

(1−2t)

· e−x2

2/(1−2t) dx

︸ ︷︷ ︸1

=1√

(1− 2t)

f(x) =1√2π

(1−2t)

· e−x2

2/(1−2t) ⇒ X ∼ N

(0;

1

1− 2t

)

MX2(t) =1√

(1− 2t)=

[1

(1− 2t)

]1/2

Page 5: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

FGM da χ21

MY (t) = E[etY]

=

∫ ∞0

ety · 1√2π· y

12−1 · e−

12y︸ ︷︷ ︸

f(y)

dy =

∫ ∞0

1√2π· y

12−1 · e−

12x(1−2t) dy

MY (t) =1√2π·

Γ(12)√(1−2t)

2

=1√2π·√π√

1− 2t√2

=

[1

(1− 2t)

]1/2

Conclusão:

MY (t) = MX2(t) =

[1

(1− 2t)

]1/2⇒ X ∼ N(0, 1) então X2 ∼ χ2

1

Page 6: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

FGM da χ2n

MZ(t) = E(etZ) =

∫ ∞0

etz · (1/2)n

Γ(n/2)· z

n2−1 · e−

z2︸ ︷︷ ︸

f(z)

dz

MZ(t) =(1/2)n

Γ(n/2)·∫ ∞0

zn2−1 · e−(1/2−t)z dz =

(1/2)n

����Γ(n/2)· ����Γ(n/2)

(12 − t)n/2

MZ(t) =

[1

(1− 2t)

]n/2

Page 7: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

FGM da Sn = X21 +X2

2 + . . .+X2n, onde Xi ∼ N(0, 1)

Sejam X1, X2, . . . , Xn variáveis aleatórias independentes e identicamente

distribuídas em que Xi ∼ N(0, 1). E seja Sn = X21 +X2

2 + . . .+X2n.

MSn(t) = E[et(X

21+X

22+...+X

2n)]

= E[etX

21 · etX2

2 · . . . · etX2n

]MSn(t) = E

[etX

21

]× E

[etX

22

]. . .× E

[etX

2n

]MSn(t) = MX2

1(t)×MX2

2(t) . . .×MX2

n(t)

MSn(t) =

[1√

(1− 2t)

]n=

[1

(1− 2t)

]n/2

Conclusão:

MZ(t) = MSn(t) =

[1

(1− 2t)

]n/2⇒ Xi ∼ N(0, 1) então Sn =

n∑i=1

X2i ∼ χ2

n

Page 8: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

Resumo:

Sejam X1, X2, . . . , Xn variáveis aleatórias independentes e identicamente

distribuídas em que Xi ∼ N(0, 1). Então

X2i ∼ χ2

1

E seja Sn = X21 +X2

2 + . . .+X2n. Então:

Sn =

n∑i=1

X2i ∼ χ2

n

Page 9: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

QUESTÃO: SECRIANÇA-DF/2015 � Fundação Universa

44. Caso X1, . . . , Xn sejam variáveis aleatórias independentes e identicamente

distribuídas, com distribuição de probabilidade normal, com média 0 e desvio

padrão 1 e se S = X21 +X2

2 + . . .+X2n, então S terá distribuição de

probabilidade

(A) qui-quadrado com 2n graus de liberdade.

(B) t�Student com n− 1 graus de liberdade.

(C) t�Student com n graus de liberdade.

(D) gama com n2 graus de liberdade.

(E) qui-quadrado com n graus de liberdade.

Page 10: Probabilidade - Distribuições Especiais: Normal Padrão e Qui-quadrado

QUESTÃO: SECRIANÇA-DF/2015 � Fundação Universa

44. Caso X1, . . . , Xn sejam variáveis aleatórias independentes e identicamente

distribuídas, com distribuição de probabilidade normal, com média 0 e desvio

padrão 1 e se S = X21 +X2

2 + . . .+X2n, então S terá distribuição de

probabilidade

(A) qui-quadrado com 2n graus de liberdade.

(B) t�Student com n− 1 graus de liberdade.

(C) t�Student com n graus de liberdade.

(D) gama com n2 graus de liberdade.

(E) qui-quadrado com n graus de liberdade.

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