Kurs: S0008M Förkunskaper: Stokastisk variabel
Sannolikhetsfunktionen till en diskret stokastisk variabel anger sannolikheten för varje enskilt värde, . Den kan ses som en massfördelning på reella axeln: massan i varje punkt, med totalmassan .
1. Definitionen
För en diskret stokastisk variabel som kan anta värdena är sannolikhetsfunktionen
Den är noll för alla som inte kan anta. Vi skriver ofta bara när det är tydligt vilken variabel som avses.
2. Två egenskaper
Varje sannolikhetsfunktion uppfyller
där summan tas över alla värden kan anta. Den andra egenskapen är ett bra kontrollsteg: har vi räknat fram en hel sannolikhetsfunktion ska värdena summera till .
3. Massfördelning och stolpdiagram
Sannolikhet som massa på reella axeln
Placera massan i punkten på tallinjen. Den totala massan är . Sannolikheten att hamnar i en mängd är massan som ligger där:
Vi ritar sannolikhetsfunktionen som ett stolpdiagram, en stolpe per möjligt värde med höjden . Från stolpdiagrammet kan vi läsa av det mest sannolika värdet (högsta stolpen) och uppskatta väntevärdet (masscentrum).
Summerar vi stolparna från vänster får vi fördelningsfunktionen .
4. Lösta lektionsuppgifter
Lektion 4, övning 2 — Sökningar mot en databas
I ett rum står 5 datorer uppkopplade mot en server. Under av tiden gör var och en sökningar i en databas, oberoende av varandra. Låt = antal sökningar som pågår samtidigt vid en given tidpunkt. Vilka värden kan anta? Bestäm sannolikhetsfunktionen .
Lösning
Värden. Mellan ingen och alla fem datorer kan söka samtidigt, så kan anta värdena .
Sannolikhetsfunktion. Varje dator är en oberoende upprepning där “söker” har sannolikheten . Sats 2.8 ger
Kontroll. Stolparna summerar till : .
Facit: kan anta 0, 1, …, 5 och .