Hypergeometrické rozdělení
Z Wikipedie, otevřené encyklopedie
Hypergeometrické rozdělení pravděpodobnosti je příkladem diskrétního rozdělení pravděpodobnosti.
Hypergeometrické rozdělení je rozdělení náhodné veličiny, kdy při opakování náhodného pokusu je výskyt sledovaného jevu závislý na výsledcích předcházejících pokusů. Jde tedy o pokusy, které jsou na sobě závislé. Typickým představitelem je výběr prvků bez vracení. V takovém případě můžeme N považovat za celkový počet prvků souboru a M za počet prvků souboru, které mají sledovanou vlastnost. Počet prvků vybraných z tohoto souboru bez vracení je pak n.
Obsah |
[editovat] Rozdělení pravděpodobnosti
Hypergeometrické rozdělení pravděpodobnosti s parametry N,M,n, kde N a M jsou přirozená čísla a M < N a n < N, je určeno předpisem
- ,
pro x = max(0,M − N + n),...,min(M,n).
[editovat] Charakteristiky rozdělení
Střední hodnota hypergeometrického rozdělení je
Rozptyl je
Vzorce lze zjednodušit, když použijeme pomocné proměnné , a konečnostní násobitel , pak dostaneme charakteristiky
Již zde je patrná určitá podobnost s binomickým rozdělením. Pro malé výběry z velkých souborů bude , tudíž hypergeometrické rozdělení bude prakticky totožné s binomickým rozdělením.
[editovat] Vícerozměrné hypergeometrické rozdělení
Vícerozměrné hypergeometrické rozdělení je zobecněním rozdělení hypergeometrického.
Mějme soubor o rozsahu N, který obsahuje Mi prvků se znakem Ai, pro i = 1,2,...,s, přičemž . Z tohoto souboru vybereme n prvků bez vracení. Získáme náhodný vektor , jehož složkami Xi, i = 1,2,...,s, jsou počty vybraných prvků se sledovaným znakem Ai. Náhodný vektor má právě vícerozměrné hypergeometrické rozdělení se sdruženou pravděpodobností
pro i = 1,2,...,s.
[editovat] Charakteristiky vícerozměrného rozdělení
Pro základní charakteristiky dostaneme
- pro i,j = 1,2,...,s a .