موقع د. عزيز الجعيد
  • الرئـيـسـية

  • الأقسام

    • علم البيانات والذكاء الإصطناعي

    • ذكاء الأعمال

    • لغة البرمجة بايثون

    • مقالات متنوعـة

    • لغة البرمجة آر R

    • الإحــــــصــــــاء

    • البيانات المفتوحة

  • عـنــي

  • تواصل معي

علم البيانات والذكاء الاصطناعي

  • الرئـيـسـية

  • الأقسام

    • علم البيانات والذكاء الإصطناعي

    • ذكاء الأعمال

    • لغة البرمجة بايثون

    • مقالات متنوعـة

    • لغة البرمجة آر R

    • الإحــــــصــــــاء

    • البيانات المفتوحة

  • عـنــي

  • تواصل معي

التوقع والتباين (Expectation and Variance)

12/01/2017 | الإحــــــصــــــاء | شارك بتعليقك

نفرض أن $X$ متغير عشوائي يتبع التوزيع الطبيعي (Normal distribution) بمتوسط $\mu$ وتباين $\sigma^{2}$

\begin{equation*}
X\sim \mathcal{N}(\mu ,\sigma ^{2})
\end{equation*}

بالتالي دالة الكثافة الإحتمالية (The probability density function) يمكن كتابتها كما يلي:

\begin{equation*}
f(x;\mu ,\sigma )=\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}e^{-\frac{\left( x-\mu
\right) ^{2}}{2\sigma ^{2}}}
\end{equation*}

كذالك يمكن حساب التوقع كما يلي:

\begin{eqnarray}
E(x) &=&\int_{-\infty }^{\infty }xf(x;\mu ,\sigma )dx \notag \\
&=&\int_{-\infty }^{\infty }\frac{x}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}e^{-\frac{%
\left( x-\mu \right) ^{2}}{2\sigma ^{2}}}dx \notag \\
&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\int_{-\infty }^{\infty }xe^{-\frac{%
\left( x-\mu \right) ^{2}}{2\sigma ^{2}}}dx
\end{eqnarray}

 

نفرض أن:

\begin{equation*}
u=x-\mu
\end{equation*}

 

بالتالي:

\begin{equation*}
x=u+\mu
\end{equation*}

\begin{equation*}
dx=du
\end{equation*}

\begin{eqnarray*}
E\left( x\right) &=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\int_{-\infty }^{\infty
}\left( u+\mu \right) e^{-\frac{u^{2}}{2\sigma ^{2}}}du \\
&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\int_{-\infty }^{\infty }ue^{-\frac{u^{2}%
}{2\sigma ^{2}}}+\mu e^{-\frac{u^{2}}{2\sigma ^{2}}}du \\
&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\int_{-\infty }^{\infty }ue^{-\frac{u^{2}%
}{2\sigma ^{2}}}du+\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\int_{-\infty }^{\infty
}\mu e^{-\frac{u^{2}}{2\sigma ^{2}}}du \\
&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\underset{0}{\underbrace{\int_{-\infty
}^{\infty }ue^{-\frac{u^{2}}{2\sigma ^{2}}}du}}+\mu \underset{1}{\underbrace{%
\int_{-\infty }^{\infty }\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}e^{-\frac{u^{2}}{%
2\sigma ^{2}}}du}} \\
&=&\mu
\end{eqnarray*}

 

ايضاً، يمكن حساب التباين كمايلي:

\begin{equation*}
Var(x)=E\left[ \left( x-\mu \right) ^{2}\right]
\end{equation*}

\begin{eqnarray*}
Var(x) &=&E\left[ \left( x-\mu \right) ^{2}\right] \\
&=&\int_{-\infty }^{\infty }\left( x-\mu \right) ^{2}f(x;\mu ,\sigma )dx \\
&=&\int_{-\infty }^{\infty }\frac{\left( x-\mu \right) ^{2}}{\sqrt{2\pi
\sigma ^{2}}}e^{-\frac{\left( x-\mu \right) ^{2}}{2\sigma ^{2}}}dx
\end{eqnarray*}

 

نفرض أن:

\begin{equation*}
y=x-\mu
\end{equation*}

 

بالتالي:

\begin{equation*}
dy=dx
\end{equation*}

\begin{equation*}
Var(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\int_{-\infty }^{\infty }y^{2}e^{-%
\frac{y^{2}}{2\sigma ^{2}}}dy
\end{equation*}

 

بإستخدام التكامل بالتجزئة:

\begin{equation*}
\int udv=uv-\int vdu
\end{equation*}

 

نفرض أن:

\begin{eqnarray*}
u &=&y \\
dv &=&ye^{-\frac{y^{2}}{2\sigma ^{2}}}dy
\end{eqnarray*}

 

بالتالي:

\begin{eqnarray*}
du &=&dy \\
v &=&-\sigma ^{2}e^{-\frac{y^{2}}{2\sigma ^{2}}}
\end{eqnarray*}

 

أخيراً:

\begin{eqnarray*}
Var(x) &=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\int_{-\infty }^{\infty }y^{2}e^{-%
\frac{y^{2}}{2\sigma ^{2}}}dy \\
&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\int_{-\infty }^{\infty }udv \\
&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\left( \left[ uv\right] _{-\infty
}^{\infty }-\int_{-\infty }^{\infty }vdu\right) \\
&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\left( \left[ -\sigma ^{2}ye^{-\frac{%
y^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right] _{-\infty }^{\infty }-\int_{-\infty }^{\infty
}-\sigma ^{2}e^{-\frac{y^{2}}{2\sigma ^{2}}}dy\right) \\
&=&\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\left[ -\sigma ^{2}ye^{-\frac{y^{2}}{%
2\sigma ^{2}}}\right] _{-\infty }^{\infty }-\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}%
\int_{-\infty }^{\infty }-\sigma ^{2}e^{-\frac{y^{2}}{2\sigma ^{2}}}dy \\
&=&\frac{-\sigma ^{2}}{\sqrt{2\pi \sigma ^{2}}}\underset{0}{\underbrace{%
\left[ ye^{-\frac{y^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right] _{-\infty }^{\infty }}}%
+\sigma ^{2}\underset{1}{\underbrace{\int_{-\infty }^{\infty }\frac{1}{\sqrt{%
2\pi \sigma ^{2}}}e^{-\frac{y^{2}}{2\sigma ^{2}}}dy}} \\
&=&\sigma ^{2}
\end{eqnarray*}

جميع الحقوق الفكرية لهذا المقال محفوظة © موقع د. عزيز، يمنع إعادة نشره في موقع آخر

مقالات ذات صلة:

  • المتغيرات العشوائية

    المتغير العشوائي (random variable) هو متغير يمثل النتائج العددية لظاهرة عشوائية. يجب أن يكون المتغير العشوائي قابل... المتغيرات العشوائية
    اقرأ المزيد
  • الدالة المولدة للعزوم

    مثال(1): الدالة المولدة للعزوم للتوزيع الأسي نفرض أن $X$ يتبع التوزيع الأسي (Exponential distribution)، حيث أن دالة... الدالة المولدة للعزوم
    اقرأ المزيد
  • حساب إنحياز تقدير الوسط الحسابي والتباين

    نفرض أن $x_{1},x_{2},…,x_{n}$ عينه عشوائيه مستقله لها التوقع الرياضي $E(x_{i})=\mu$ والتباين $Var(x_{i})=\sigma... حساب إنحياز تقدير الوسط الحسابي والتباين
    اقرأ المزيد

شارك بتعليقك

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *


The reCAPTCHA verification period has expired. Please reload the page.

د. عزيز عوض الله الجعيد
دكتوراه في الإحصاء، عالم بيانات، مبرمج، مهتم في التحليل المتقدم، والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، لمزيد من المعلومات أضغط هنا

  • YouTube
جميع الحقوق محفوظة © موقع د. عزيز