STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar
STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar
STOKASTIK Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
2007-10-08 – sida 69 – # 73<br />
b) Beräkna <strong>med</strong>ianen x0.5.<br />
c) Beräkna variansen V (X).<br />
d) Beräkna standardavvikelsen D(X).<br />
e) Beräkna variationskoefficienten R(X)<br />
ÖVNING 3.17<br />
3.5 LÄGESMÅTT OCH SPRIDNINGSMÅTT 69<br />
Betrakta den kontinuerliga slumpvariabeln Y <strong>med</strong> täthetsfunktion<br />
fY (y) = 2y, 0 ≤ y ≤ 1 (som definierades i Övning 3.12, sidan 56).<br />
a) Beräkna väntevärdet E(Y ).<br />
b) Beräkna <strong>med</strong>ianen y0.5.<br />
c) Beräkna variansen V (Y ).<br />
d) Beräkna standardavvikelsen D(Y ).<br />
ÖVNING 3.18<br />
Man kan visa att för positiva kontinuerliga slumpvariabler gäller även<br />
E(X) = ∞<br />
0 (1 − FX(x)) dx (observera att integralen går från 0 - även<br />
om slumpvariabeln t.ex. bara kan anta värden större än 5). Visa att detta<br />
gäller för Y från föregående uppgift (som definierades i Övning 3.12).<br />
ÖVNING 3.19<br />
Visa att (y1 + . . . yn)/n = <br />
k k ˜pk där ˜pk = #{yi; yi = k, k = 1, . . . n}/n,<br />
dvs. antalet observationer som antar värdet k dividerat <strong>med</strong> antal observationer.<br />
ÖVNING 3.20<br />
Låt X vara en kontinuerlig slumpvariabel <strong>med</strong> symmetrisk täthetsfunktion,<br />
dvs. antag att det finns ett tal a sådant att fX(a − y) = fX(a + y)<br />
för alla y. Visa att i så fall är a såväl <strong>med</strong>ian som väntevärde (om detta<br />
existerar).