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Manage Your
                    Expectations
                      작성자: 노재현
                     발표일: 2012-05-19




12년	 5월	 19일	 토요일
Summary

                    선형변형 확률모형의 경우 E(aX) 는 aE(X)와
                    같이 선형 변환되고, Var(aX) 는 a^2Var(X)와
                    같이 제곱으로 선형변경됨.

                    확률독립사건은 + - 의 경우는 총합(Sigma) 연
                    산이므로 E(X + Y) = E(X) + E(Y) 로 분리할 수
                    있다.




12년	 5월	 19일	 토요일
Formulas
                        Statistic             Shortcut or formula
                        E(aX + b)                   aE(X) + b

                       Var(aX + b)                 a^2 Var(X)

                          E(X)                   Sigma x P(X=x)

                         E(f(X))                Sigma f(x) P(X=x)

                      Var(aX - bY)           a^2 Var(X) + b^2 Var(Y)

                         Var(X)             E(X-mu)^2 = E(X^2) - mu^2

                       E(aX - bY)                 aE(X) - bE(Y)

                    E(X1 + X2 + X3)                  3 E(X)

                    Var(X1 + X2 + X3)               3 Var(X)

                         E(X^2)                 Sigma x^2 P(X=x)

                       Var(aX - b)                 a^2 Var(X)




12년	 5월	 19일	 토요일
Fat Dan’s Casino(-0.77)
                Combination             None            Lemon           Cherries       $s/Cherry      $$$           Sum
                x                                  -1               4              9             14            19
                P(X=x)                          0.977           0.008          0.008          0.006         0.001              1
                E(X)                           -0.977           0.032          0.072          0.084         0.019          -0.77
                x P(X=x)
                Var(X)                   0.0516833       0.1820232         0.7636232      1.3089174   0.3908529           2.6971
                (x-E(X))^2 P(X=x)
                         사건x 에 대한 환률분포
         1.00




         0.75


                                                                    E(X) = -0.77
         0.50


                                                                    Var(X) = 2.69
      P(X=x)
         0.25




           0
                   -1      4        9    14        19




12년	 5월	 19일	 토요일
Fat Dan’s Casino(-0.85)
               Combination              None           Lemon        Cherries        $s/Cherry        $$$           Sum
               x                                  -2           23              48               73           98
               P(X=x)                          0.977        0.008          0.008           0.006           0.001            1
               E(X)                           -1.954        0.184          0.384           0.438           0.098         -0.85
               x P(X=x)
               Var(X)                   1.2920825         4.55058      19.09058        32.722935     9.7713225       67.4275
               (x-E(X))^2 P(X=x)

                          사건x 에 대한 환률분포
        1.00




                                                                E(X) = -0.85
        0.75




        0.50
                                                                Var(X) = 67.4275
     P(X=x)
        0.25




          0
                   -2      23      48    73       98

12년	 5월	 19일	 토요일
Linear Transform


                    Y = 5X + 3

                      E(Y) = 5 E(X) + 3

                      Var(Y) = 5^2 Var(X)

                      Var(aX +b) = a^2 Var(X)




12년	 5월	 19일	 토요일
Independent
                            Observation
                    E(X1 + X2 + ... Xn) = nE(X)

                    Var(X1 + X2 + ... Xn) = nVar(X)



                    X1 + X2 is not the same as 2X.

                      compare Var(X1 + X2) vs Var(2X)



12년	 5월	 19일	 토요일
Transform or
                                 Observation?(Q)
                                                                                              Linear    Independent
                                                                                            transform    obseration



                         The amount of coffee in an extra large cup of coffee;
                                                                                                o
                            X is the amount of coffee in a normal-size cup

                               Drinking an extra cup of coffee per day;
                                                                                                             o
                                  X is the amount of coffee in a cup

                          Finding the net gain from buying 10 lottery tickets;
                                                                                                             o
                               X is the net gain of buying 1 lottery ticket

           Finding the net gain from a lottery ticket after the price of tickets goes up;
                                                                                                o
                            X is the net gain of buying 1 lottery ticket.

                             Buying an extra hen to lay eggs for breakfast;
                                                                                                             o
                    X is the number of eggs laid per week by a certain breed of hen




12년	 5월	 19일	 토요일
New slot machine
                        on the block(Y)
                    E(X - Y) = E(X) - E(Y)

                    Var(X - Y) = Var(X) + Var(Y)

                    E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y)

                    Var(aX + bY) = a^2 Var(X) + b^2 Var(Y)

                    E(aX - bY) = aE(X) - bE(Y)

                    Var(aX - bY) = a^2 Var(X) + b^2 Var(Y)


12년	 5월	 19일	 토요일
Exercise




12년	 5월	 19일	 토요일

Manage your expectation

  • 1. Manage Your Expectations 작성자: 노재현 발표일: 2012-05-19 12년 5월 19일 토요일
  • 2. Summary 선형변형 확률모형의 경우 E(aX) 는 aE(X)와 같이 선형 변환되고, Var(aX) 는 a^2Var(X)와 같이 제곱으로 선형변경됨. 확률독립사건은 + - 의 경우는 총합(Sigma) 연 산이므로 E(X + Y) = E(X) + E(Y) 로 분리할 수 있다. 12년 5월 19일 토요일
  • 3. Formulas Statistic Shortcut or formula E(aX + b) aE(X) + b Var(aX + b) a^2 Var(X) E(X) Sigma x P(X=x) E(f(X)) Sigma f(x) P(X=x) Var(aX - bY) a^2 Var(X) + b^2 Var(Y) Var(X) E(X-mu)^2 = E(X^2) - mu^2 E(aX - bY) aE(X) - bE(Y) E(X1 + X2 + X3) 3 E(X) Var(X1 + X2 + X3) 3 Var(X) E(X^2) Sigma x^2 P(X=x) Var(aX - b) a^2 Var(X) 12년 5월 19일 토요일
  • 4. Fat Dan’s Casino(-0.77) Combination None Lemon Cherries $s/Cherry $$$ Sum x -1 4 9 14 19 P(X=x) 0.977 0.008 0.008 0.006 0.001 1 E(X) -0.977 0.032 0.072 0.084 0.019 -0.77 x P(X=x) Var(X) 0.0516833 0.1820232 0.7636232 1.3089174 0.3908529 2.6971 (x-E(X))^2 P(X=x) 사건x 에 대한 환률분포 1.00 0.75 E(X) = -0.77 0.50 Var(X) = 2.69 P(X=x) 0.25 0 -1 4 9 14 19 12년 5월 19일 토요일
  • 5. Fat Dan’s Casino(-0.85) Combination None Lemon Cherries $s/Cherry $$$ Sum x -2 23 48 73 98 P(X=x) 0.977 0.008 0.008 0.006 0.001 1 E(X) -1.954 0.184 0.384 0.438 0.098 -0.85 x P(X=x) Var(X) 1.2920825 4.55058 19.09058 32.722935 9.7713225 67.4275 (x-E(X))^2 P(X=x) 사건x 에 대한 환률분포 1.00 E(X) = -0.85 0.75 0.50 Var(X) = 67.4275 P(X=x) 0.25 0 -2 23 48 73 98 12년 5월 19일 토요일
  • 6. Linear Transform Y = 5X + 3 E(Y) = 5 E(X) + 3 Var(Y) = 5^2 Var(X) Var(aX +b) = a^2 Var(X) 12년 5월 19일 토요일
  • 7. Independent Observation E(X1 + X2 + ... Xn) = nE(X) Var(X1 + X2 + ... Xn) = nVar(X) X1 + X2 is not the same as 2X. compare Var(X1 + X2) vs Var(2X) 12년 5월 19일 토요일
  • 8. Transform or Observation?(Q) Linear Independent transform obseration The amount of coffee in an extra large cup of coffee; o X is the amount of coffee in a normal-size cup Drinking an extra cup of coffee per day; o X is the amount of coffee in a cup Finding the net gain from buying 10 lottery tickets; o X is the net gain of buying 1 lottery ticket Finding the net gain from a lottery ticket after the price of tickets goes up; o X is the net gain of buying 1 lottery ticket. Buying an extra hen to lay eggs for breakfast; o X is the number of eggs laid per week by a certain breed of hen 12년 5월 19일 토요일
  • 9. New slot machine on the block(Y) E(X - Y) = E(X) - E(Y) Var(X - Y) = Var(X) + Var(Y) E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y) Var(aX + bY) = a^2 Var(X) + b^2 Var(Y) E(aX - bY) = aE(X) - bE(Y) Var(aX - bY) = a^2 Var(X) + b^2 Var(Y) 12년 5월 19일 토요일