Banaketa hipergeometriko

Probabilitate teorian eta estatistikan, banaketa hipergeometrikoa N elementuko multzo edo populazio batean, elementu guztiak bai eta ez (emakume/gizon, akastun/akasgabe, ...) motakoak direlarik kontuan hartutako ezaugarria zein den, x elementu zoriz erauzten badira itzulerarik gabe, x elementu laginean dauden bai motako elementu kopuruaren probabilitate banaketa da. Itzulerarik gabeko laginketa ebazkizunetan erabiltzen da.

Elementuak hartzen diren multzoko osaketa taula honetan azaltzen da, x lagineko baiezkoak izanik banaketa hipergeometrikoak aztertzen duen kopurua:

baiezkoak ezezkoak guztira
populazioa m N-m N
lagina x n-x n

Banakuntza hipergeometrikoaren probabilitate funtzioa hau da, koefiziente binomialak erabiliz eta Laplaceren erregelan oinarrituz:

P ( X = x ; N , m , n ) = ( m x ) ( N m n x ) ( N n )   ;   x = max ( 0 , n + m N ) , , min ( m , n ) . {\displaystyle P(X=x;N,m,n)={{{m \choose x}{{N-m} \choose {n-x}}} \over {N \choose n}}\ ;\ x=\max {(0,\,n+m-N)},\,\ldots ,\,\min {(m,\,n)}.}

Labur, X zorizko aldagai batek banaketa hipergeometrikoari jarraitzen diola, N,m,n parametroak izanik, honela adierazten da:

X H ( N , m , n ) {\displaystyle X\sim H{\big (}N,m,n{\big )}}

Adibidez, 200 unitateko ontzi batean (N=200) 30 unitate akastun (m=30)eta 170 unitate akasgabe (N-m=170) daude. Zoriz 10 unitate aukeratzen dira itzulerarik gabe.

10 unitatetan dauden akastunen kopurua honela banatzen da:

X H ( N = 200 , m = 30 , n = 10 ) {\displaystyle X\sim H{\big (}N=200,m=30,n=10{\big )}}

2 akastun izateko probabilitatea hau da:

P ( X = 2 ; N = 200 , m = 30 , n = 10 ) = ( 30 2 ) ( 170 8 ) ( 200 10 ) = 0.284 {\displaystyle P(X=2;N=200,m=30,n=10)={{{30 \choose 2}{{170} \choose {8}}} \over {200 \choose 10}}=0.284}

Akastun kopuru posibleak 0tik 10era bitartekoak dira.

Propietateak

H(N,m,n) banaketa hipergeometriko baten itxaropen matematikoa, batez bestekoa alegia, hau da:

μ = E [ X ] = n m M . {\displaystyle \mu =E[X]={\frac {nm}{M}}.}

Bariantza berriz, hau da:

σ 2 = v a r [ X ] = n m M ( 1 m M ) ( M n M 1 ) . {\displaystyle \sigma ^{2}=var[X]={\frac {nm}{M}}{\Big (}1-{\frac {m}{M}}{\Big )}{\Big (}{\frac {M-n}{M-1}}{\Big )}.}

Kanpo estekak

Autoritate kontrola
  • Wikimedia proiektuak
  • Wd Datuak: Q730600
  • Commonscat Multimedia: Hypergeometric distribution / Q730600

  • Wd Datuak: Q730600
  • Commonscat Multimedia: Hypergeometric distribution / Q730600