- MATH.APP.210
- 4. Todennäköisyysjakaumia
- 4.2 Binomijakauma
Binomijakauma¶
Palataan sitten tutkimaan tärkeimpiä diskreettejä ja jatkuvia todennäköisyysjakaumia. Niistä ensimmäinen muodostuu seuraavan Bernoullin kokeen toistona. Oletetaan, että satunnaiskokeen tulosvaihtoehdot (koodattuna) ovat \(0\) ja \(1\), eli tarkastelun kohteena oleva tapahtuma joko ei realisoidu tai realisoituu. Ensimmäistä vaihtoehtoa kutsutaan myös epäonnistumiseksi ja jälkimmäistä onnistumiseksi. Kiinnitetään onnistumisen todennäköisyydeksi \(p\), jolloin epäonnistumisen todennäköisyys on \(1 - p\).
Määritelmä 4.2.1
Diskreetti satunnaismuuttuja \(X\) noudattaa Bernoullin jakaumaa (Bernoulli distribution) parametrilla \(p\), \(X \sim \Ber(p)\), jos sen otosavaruus \(\Omega = \{0, 1\}\) ja tiheysfunktio
Bernoullin jakauman kuvaama satunnaiskoe voidaan yleistää toistamalla sitä \(n\) kertaa siten, että jokainen toisto on toisista riippumaton. Onnistumisien lukumäärä tässä \(n\)-toistokokeessa on uusi diskreetti satunnaismuuttuja \(X\), jonka mahdolliset arvot ovat kokonaislukuja \(0,1,\ldots,n\). Siihen liittyvät alkeistapaukset ovat nollista ja ykkösistä koostuvia jonoja, joissa on \(x\) kappaletta onnistumisia ja \(n - x\) kappaletta epäonnistumisia jossakin järjestyksessä. Koska onnistumisen todennäköisyys on \(p\) ja toistot ovat riippumattomia toisistaan, yksittäinen alkeistapaus realisoituu todennäköisyydellä \(p^{x}(1 - p)^{n - x}\). Vaihtoehtoja alkeistapahtumiksi, joihin liittyy \(x\) onnistumista, on \(\binom{n}{x}\) erilaista, joten
Määritelmä 4.2.2
Diskreetti satunnaismuuttuja \(X\) noudattaa binomijakaumaa (binomial distribution) parametrein \(n\) ja \(p\), \(X\sim\Bin(n,p)\), jos sen otosavaruus
ja tiheysfunktio
Binomijakauman tiheysfunktion \(f\) arvoja \(f(x) = b(x; n, p)\) otosavaruuden pisteissä sanotaan binomitodennäköisyyksiksi. Käyttämällä binomikaavaa
binomitodennäköisyyksiin saadaan
Satunnaismuuttujan \(X\sim\Bin(n,p)\) kertymäfunktio on
missä \(\lfloor x\rfloor = \max\{n \in \Z : n \leq x\}\) on suurin kokonaisluku \(n\), jolle \(n \leq x\). Taulukoista löytyy ja valmisohjelmilla (Matlab, R) voi laskea binomijakautuneen muuttujan kertymäfunktion ja sen käänteisfunktion arvoja.
Lause 4.2.3
Jos satunnaismuuttuja \(X\sim\Bin(n,p)\), niin sen momentit generoiva funktio
sekä odotusarvo ja varianssi
Satunnaismuuttujan \(X\) momentit generoivaksi funktioksi saadaan binomikaavan avulla
kuten väitettiin. Nyt
jolloin
ja
Esimerkki 4.2.4
Tavallista kolikkoa heitetään \(5\) kertaa. Tuloksena saatujen kruunujen lukumäärää kuvaava satunnaismuuttuja \(X\) noudattaa binomijakaumaa parametrein \(n=5\) ja \(p=0{,}5\), eli \(X \sim \Bin(5, 0{,}5)\) tiheysfunktionaan
Esimerkki 4.2.5
Erään tuottajan transistoreista \(5~\%\) on viallisia. Asiakas ostaa \(6\) transistoria ja kuvaa viallisten laitteiden lukumäärää otoksessaan satunnaismuuttujalla \(X\). Laske todennäköisyys sille, että asiakas saa
- yksi tai kaksi viallista transistoria,
- vähintään yhden viallisen transistorin.
Kyseessä on \(6\)-toistokoe, jossa onnistumisen, eli viallisen transistorin saamisen todennäköisyys yksittäisellä toistolla on \(0{,}05\). Täten satunnaismuuttuja \(X\sim\Bin(6, 0{,}05)\) tiheysfunktionaan
Todennäköisyys sille, että asiakas saa yhden tai kaksi viallista transistoria on
\[P(1 \leq X \leq 2) = \binom{6}{1}\cdot0{,}05\cdot0{,}95^5+\binom{6}{2}\cdot0{,}05^2\cdot0{,}95^4\approx0{,}2627.\]Matlabin komennot
binopdf
jabinocdf
laskevat binomijakauman tiheys- ja kertymäfunktioiden arvoja, jolloin edelliset voitaisiin laskea myös komennoillasum(binopdf([1 2], 6, 0.05))
tai
binocdf(2, 6, 0.05) - binocdf(0, 6, 0.05)
R-ohjelman vastaavat komennot tiheys- ja kertymäfunktioille ovat
dbinom
japbinom
, ja ratkaisu saataisiin laskulladbinom(1, 6, 0.05) + dbinom(2, 6, 0.05)
tai
pbinom(2, 6, 0.05) - pbinom(0, 6, 0.05)
Todennäköisyys sille, että asiakas saa vähintään yhden viallisen transistorin on
\[P(X\geq1)=1-P(X<1)=1-P(X=0)=1-0{,}95^6\approx0{,}2649.\]Matlab- ja R-komennot
1 - binopdf(0, 6, 0.05)
ja
1 - dbinom(0, 6, 0.05)
antavat saman tuloksen.