Discrete Kansrekening/Simultane kansverdelingen/Onderling onafhankelijke stochastische variabelen

Uit Wikibooks
Naar navigatie springen Naar zoeken springen

5.3 Onderling onafhankelijke stochastische variabelen[bewerken]

In het voorgaande hebben we gezien hoe we uit de simultane verdeling van een stel s.v.-en marginale verdelingen kunnen bepalen. Omgekeerd is het in het algemeen niet mogelijk de simultane verdeling van bv. een tweetal s.v.-en X en Y af te leiden uit de marginale verdeling van elk. In een speciaal geval is dit wel mogelijk en is de simultane kansfunctie van een n tal s.v.-en eenvoudig het product van de marginale kansfuncties van elk. Dit is het geval als de s.v.-en onderling onafhankelijk zijn. Dit begrip is geheel analoog aan de definitie van onafhankelijke gebeurtenissen en onderling onafhankelijke experimenten. Voor twee s.v.-en X en Y kunnen we van willekeurige gebeurtenissen {X∈B1} betreffende X en {Y∈B2} betreffende Y nagaan of ze al dan niet afhankelijk zijn. Als voor elke keuze van B1 en B2 de genoemde gebeurtenissen onafhankelijk zijn, ligt het voor de hand om X en Y onderling onafhankelijk te noemen.

Definitie 5.3.1
De s.v.-en X1,X2,...,Xn heten (onderling) onafhankelijk (afgekort tot o.o.) als de gebeurtenissen {X1∈ B1},{X2∈ B2},...,{Xn∈ Bn} onderling onafhankelijk zijn voor iedere B1⊂ SX , B2⊂ SX , ..., Bn⊂ SX . Als het n-tal niet onderling onafhankelijk is, heten ze afhankelijk.

Als de s.v.-en X en Y onderling onafhankelijk zijn kunnen we de simultane verdeling afleiden uit de marginale verdelingen van X en van Y, want de gebeurtenissen {X=x} en {Y=y} zijn voor elke x en y onafhankelijk, dus: P(X=x en Y=y) = P(X=x).P(Y=y). Algemeen geldt voor een n-tal:

Stelling 5.3.1
Als de s.v.-en X1,X2,...,Xn onderling onafhankelijk zijn, geldt:

, voor alle .

Voorbeeld 1
De s.v.-en X1,X2,...,Xn zijn o.o. en hetzelfde verdeeld als X met P(X=1) = 1 - P(X=0) = p. De simultane verdeling wordt dan gegeven door:

,

voor xi = 0 of 1 voor alle i.

Stelling 5.3.1 is ook karakteristiek voor onderling onafhankelijke s.v.-en. Omgekeerd geldt nl. ook dat een n-tal s.v.-en onderling onafhankelijk is als de simultane verdeling het product is van de marginale verdelingen van elk.

Stelling 5.3.2
De s.v.-en X1,X2,...,Xn zijn onderling onafhankelijk indien voor alle geldt:

.

Voorbeeld 2 (twee worpen met dobbelsteen; vervolg)
We noemen de uitkomst van de eerste worp X en van de tweede Y. Voor elke x = 1,2,...,6 en y = 1,2,...,6 geldt: P(X=x en Y=y) = 1/36 = P(X=x).P(Y=y); dus X en Y zijn onderling onafhankelijk.

Het totale ogenaantal Z (= X + Y) en het maximale ogenaantal M (= max(X,Y)) zijn afhankelijk, want bv. P(Z=5 en M=3) = 2/36 ≠ P(Z=5).P(M=3) = 4/36 × 5/36.

Zoals we al eerder opmerkten is de analogie tussen onafhankelijke s.v.-en en onafhankelijke experimenten opvallend; praktisch gesproken is er dan ook geen verschil en kunnen we een bepaalde situatie op beide manieren beschrijven.

Voorbeeld 3 (twee worpen met dobbelsteen; vervolg)
Beschrijven we het experiment als opgebouwd uit twee onafhankelijke deelexperimenten, dan zijn de gebeurtenissen die alleen betrekking hebben op de eerste worp onafhankelijk van gebeurtenissen betreffende de tweede worp en bijgevolg zijn X en Y onderling onafhankelijke s.v.-en.

We kunnen het experiment ook beschrijven door X en Y als o.o. s.v.-en te geven, dus door voor x,y = 1,2,...,6 te stellen dat P(X=x en Y=y) = 1/36. Het gevolg is dat de beide worpen als deelexperimenten gezien onafhankelijk zijn.

 

Informatie afkomstig van http://nl.wikibooks.org Wikibooks NL.
Wikibooks NL is onderdeel van de wikimediafoundation.