Kertymäfunktio

Diagrammissa on jatkuvan satunnaismuuttujan kuvaaja, johon on väritetty näkyviin tapahtuman "todennäköisyysmassat". Väritetyn alueen määrätty integraalit eli kuvaajan pinta-alat ovat suhteessa tapahtuman todennäköisyyteen.

Kertymäfunktio [1] eli jakaumafunktio [2] (engl. cumulative distribution function, cdf) on todennäköisyyslaskennassa ja tilastotieteessä reaaliarvoisen satunnaismuuttujan todennäköisyyden jakautumista kuvaava funktio. Kertymäfunktion F ( x ) {\displaystyle F(x)} arvot ovat todennäköisyyksiä tapahtumissa, jossa satunnaismuuttuja X {\displaystyle X} saa reuna-arvon x {\displaystyle x} tai sitä pienempiä arvoja eli F ( x ) = P ( X x ) {\displaystyle \scriptstyle F(x)=P(X\leq x)} . Jatkuvan satunnaismuuttujan tapauksessa kertymäfunktio määritellään tiheysfunktion määrätyn integraalin avulla ja diskreetillä satunnaismuuttujalla pistetodennäköisyyksien summana. Kertymäfunktio on aina oikealta jatkuva, vaikka tiheysfunktio tai pistetodennäköisyysfunktio olisi epäjatkuva.[1][2][3]

Määritelmä

Diskreetin satunnaismuuttujan kertymäfunktio määritellään

F ( x ) = P ( X x ) = k x p ( k ) , {\displaystyle F(x)=P(X\leq x)=\sum _{k\leq x}p(k),} [2][3]

missä p ( k ) {\displaystyle p(k)} on pistetodennäköisyysfunktion arvo ylärajaa x {\displaystyle x} pienemmillä satunnaismuuttujan arvoilla.[3]

Jatkuvan satunnaismuuttujan kertymäfunktio määritellään määrättynä integraalina ylärajan x {\displaystyle x} suhteen

F ( x ) = P ( X x ) = x f ( t ) d t , {\displaystyle F(x)=P(X\leq x)=\int _{-\infty }^{x}f(t)dt,} [1][3]

missä f ( x ) {\displaystyle f(x)} on satunnaismuuttujan tiheysfunktio. Tiheysfunktiota havainnollistetaan ajattelemalla sen arvoja "todennäköisyysmassan" korkeutena, missä suuri arvo merkitsee yleistä satunnaismuuttujan arvoa. Kertymäfunktion tapauksessa voidaan edelleen ajatella, että sen arvo tarkoittaisi "todennäköisyysmassan" kokonaismäärää F ( a ) {\displaystyle F(a)} kohdassa a {\displaystyle a} ja sitä pienemmillä satunnaismuuttujan arvoilla.[4][3]

Jos tiheysfunktio on jatkuva, saadaan se myös derivoimalla kertymäfunktio muuttujan suhteen

F ( x ) = f ( x ) . {\displaystyle F'(x)=f(x).} [1]

Merkintöjä

Jos halutaan korostaa kertymäfunktion satunnaismuuttujaa, merkitään satunnaismuuttuja usein alaindeksiksi F X ( x ) {\displaystyle F_{X}(x)} ja F Y ( x ) . {\displaystyle F_{Y}(x).} Toisinaan merkitään kertymäfunktio kreikkalaisella aakkosella Φ ( x ) {\displaystyle \Phi (x)} (lue: "fii"), jos tiheysfunktio on ollut ϕ ( x ) {\displaystyle \phi (x)} (pieni kirjain).[4]

Esimerkkejä

Ylin kuvaaja esittää diskreetin satunnaismuuttujan kertymäfunktiota, keskimmäinen jatkuvan satunnaismuuttujan ja alin sellaisen satunnaismuuttujan, jolla on kumpaakin piirrettä.

Diskreetti satunnaismuuttuja

Diskreetin satunnaismuuttujan pistetodennäköisyysfunktiolla saa 10 nollasta eroavaa arvoa

P ( X = x i ) = p ( x i ) = f ( x i ) , {\displaystyle P(X=x_{i})=p(x_{i})=f(x_{i}),}

kun i = 1 , . . . , 10 , {\displaystyle i=1,...,10,} jotka ovat yhtä suuret eli p ( x i ) = 1 10 . {\displaystyle p(x_{i})={\tfrac {1}{10}}.} Kertymäfunktio saadaan arvoa x pienempien kohtien todennäköisyyksien summasta eli

F ( x ) = P ( X x ) = x i x p i = p 1 + p 2 + . . . + p k . {\displaystyle F(x)=P(X\leq x)=\sum _{x_{i}\leq x}p_{i}=p_{1}+p_{2}+...+p_{k}.} [5][1]

Tämän porrasfunktion arvot ovat oikealta jatkuvia ja sen kuvaaja on esitetty alla.

Jatkuva satunnaismuuttuja

Tasaisen jakauman tiheysfunktio välillä [a,b] on [6]

f ( x ) = { 1 b a , jos  x [ a , b ] 0 , jos  x [ a , b ] {\displaystyle f(x)={\begin{cases}{\frac {1}{b-a}},&{\mbox{jos }}x\in [a,b]\\0,&{\mbox{jos }}x\notin [a,b]\end{cases}}} [1]

ja sen kertymäfunktioksi saadaan

F ( x ) = x f ( t ) d t = { 0 , jos  x < a x a b a , jos  x [ a , b ] 1 , jos  x > b . {\displaystyle F(x)=\int _{-\infty }^{x}f(t)dt={\begin{cases}0,&{\mbox{jos }}x<a\\{\frac {x-a}{b-a}},&{\mbox{jos }}x\in [a,b]\\1,&{\mbox{jos }}x>b.\end{cases}}} [1]

Sen kuvaaja on alla.

Ominaisuuksia

Funktiona

Kertymäfunktio on kuvaus reaaliluvuilta välille [ 0 , 1 ] {\displaystyle [0,1]} , eli

F ( x ) : R [ 0 , 1 ] . {\displaystyle F(x):\mathbb {R} \rightarrow [0,1].} [3]

Jatkuvan satunnaismuuttujan kertymäfunktio on jatkuva funktio. Diskreetin satunnaismuuttujan kertymäfunktio on oikealta jatkuva porrasfunktio.[2] Jatkuvuudesta seuraa ominaisuus

P ( X < a ) = lim x a F ( x ) = lim x a P ( X < x ) = P ( X a ) = F ( a ) . {\displaystyle P(X<a)=\lim _{x\to a}F(x)=\lim _{x\to a}P(X<x)=P(X\leq a)=F(a).}

Tämä ominaisuus voidaan kirjoittaa havainnollisemmin

P ( X a ) = P ( X < a  tai  X = a ) = P ( X < a ) + P ( X = a ) = P ( X < a ) . {\displaystyle P(X\leq a)=P(X<a{\mbox{ tai }}X=a)=P(X<a)+P(X=a)=P(X<a).} [4]

Jatkuvan satunnaismuuttujan pistetodennäköisyys eli arvo yksittäisessä pisteessä on siten nolla eli

P ( X = a ) = 0. {\displaystyle P(X=a)=0.}

Koska kertymäfunktion arvot ovat tapahtumien todennäköisyyksiä, saa se vain arvoja väliltä

0 F ( x ) 1. {\displaystyle 0\leq F(x)\leq 1.} [1][3]

Kertymäfunktio on lisäksi monotoninen funktio, joka on ei-vähenevä eli

F ( x 1 ) F ( x 2 ) {\displaystyle F(x_{1})\leq F(x_{2})} kun on x 1 < x 2 {\displaystyle x_{1}<x_{2}} . [1][3]

Tämän vuoksi kertymäfunktio kasvaa lopulta täyteen arvoonsa, kun ylärajaa kasvatetaan riittävästi

lim a + F ( a ) = lim a + a f ( x ) d x = 1. {\displaystyle \lim _{a\to +\infty }F(a)=\lim _{a\to +\infty }\int _{-\infty }^{a}f(x)\,dx=1.} [3]

Kertymäfunktio alkaa nollasta jostakin arvosta a lähtien. Jos satunnaismuuttuja arvoalue on äärettömän laaja, voidaan tämä ilmaista

lim a F ( a ) = lim a a f ( x ) d x = 0. {\displaystyle \lim _{a\to -\infty }F(a)=\lim _{a\to -\infty }\int _{-\infty }^{a}f(x)\,dx=0.} [3]

Todennäköisyyksinä

Edellä esitelty määritelmä on eräs tapa ilmaista tapahtuma, jossa todennäköisyys lasketaan käyttämällä satunnaismuuttujan ylärajana x {\displaystyle x} eli

P ( X x ) = F ( x ) . {\displaystyle P(X\leq x)=F(x).}

Voidaan osoittaa, että sillä voidaan laskea kaikki sellaiset todennäköisyydet, jossa tapahtumat ovat välejä. Esimerkiksi, koska mielivaltaiselle satunnaismuuttujan arvolle a {\displaystyle a} pätee

P ( X < a ) + P ( a X ) = 1 , {\displaystyle P(X<a)+P(a\leq X)=1,} [4]

voidaan vastatapahtuman todennäköisyys laskea

P ( a X ) = 1 P ( X < a ) = 1 P ( X a ) = 1 F ( a ) . {\displaystyle P(a\leq X)=1-P(X<a)=1-P(X\leq a)=1-F(a).} [3]

Toisaalta, koska mielivaltaisille satunnaismuuttujan arvoille a {\displaystyle a} ja b {\displaystyle b} pätee

P ( X < a ) + P ( a X b ) = P ( X b ) , {\displaystyle P(X<a)+P(a\leq X\leq b)=P(X\leq b),} [4]

voidaan välin [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} todennäköisyys laskea

P ( a X b ) = P ( X b ) P ( X < a ) = P ( X b ) P ( X a ) = F ( b ) F ( a ) . {\displaystyle P(a\leq X\leq b)=P(X\leq b)-P(X<a)=P(X\leq b)-P(X\leq a)=F(b)-F(a).} [3]

Jos kertymäfunktio olisi määritelty toisella tavalla, olisi siihenkin voitu johtaa kaikkien muidenkin välien todennäköisyydet.

  • '"`UNIQ--postMath-0000002C-QINU`"' kohdassa x
    P ( X < x ) + P ( x X ) = 1 , {\displaystyle \scriptstyle P(X<x)+P(x\leq X)=1,} kohdassa x
  • '"`UNIQ--postMath-0000002D-QINU`"'
    P ( a X ) = 1 F ( a ) {\displaystyle \scriptstyle P(a\leq X)=1-F(a)}
  • '"`UNIQ--postMath-0000002E-QINU`"' '"`UNIQ--postMath-0000002F-QINU`"'
    P ( x 1 X x 2 ) = {\displaystyle \scriptstyle P(x_{1}\leq X\leq x_{2})=} F ( x 2 ) F ( x 1 ) {\displaystyle \scriptstyle F(x_{2})-F(x_{1})}

Lähteet

  1. a b c d e f g h i Kivelä, Simo K.: Kertymäfunktio, M niin kuin matematiikka, 10.8.2000
  2. a b c d Ruskeapää, Heikki: Todennäköisyyslaskenta I(luentomoniste), Turun Yliopisto, 2012
  3. a b c d e f g h i j k l Melin, Ilkka: Kertymäfunktio, Todennäköisyyslaskennan kurssimateriaali, Aalto-yliopisto, 2007
  4. a b c d e Alatupa, Sami et al.: Pitkä Sigma 3, s. 154−164. (lukion pitkän matematiikan oppikirja). Helsinki: Otava, 2010. ISBN 978-951-31-5343-4.
  5. Alatupa, Sami et al.: Pitkä Sigma 3, s. 43−60. (lukion pitkän matematiikan oppikirja). Helsinki: Otava, 2010. ISBN 978-951-31-5343-4.
  6. Mathworld: Uniform Distribution