Matematické Fórum

Nevíte-li si rady s jakýmkoliv matematickým problémem, toto místo je pro vás jako dělané.

Nástěnka
22. 8. 2021 (L) Přecházíme zpět na doménu forum.matweb.cz!
04.11.2016 (Jel.) Čtete, prosím, před vložení dotazu, děkuji!
23.10.2013 (Jel.) Zkuste před zadáním dotazu použít některý z online-nástrojů, konzultovat použití můžete v sekci CAS.

Nejste přihlášen(a). Přihlásit

#1 03. 04. 2015 14:46 — Editoval GeorgeLD (03. 04. 2015 14:47)

GeorgeLD
Zelenáč
Příspěvky: 17
Reputace:   
 

Gaussova křivka nad omezenými vstupními daty

Dobrý den,

budu-li mít příklad, že na displayi o rozměrech 1000x1000 pixelů je pixel s pravděpodobností P=0.16 černý, tedy střední hodnota černých pixelů je 1600000, jak bude vypadat graf znázorňující pravděpodobnost, že X pixelů bude černých?

Váhám nad tím, jak bude takováto gaussova křivka vypadat a to především, zdažli bude souměrná na obě strany od své střední hodnoty (jen k jedné straně bude "odseknutá" a nebude pokračovat), nebo bude tato křivka zdeformovaná.

Děkuji

Offline

 

#2 04. 04. 2015 19:41 — Editoval KennyMcCormick (04. 04. 2015 19:45)

KennyMcCormick
Příspěvky: 1677
Reputace:   49 
 

Re: Gaussova křivka nad omezenými vstupními daty

střední hodnota černých pixelů je 1600000

Bude to jen 160 000 (=0,16*1000*1000).

Výsledná Gaussova křivka bude souměrná na obě strany a nebude nikde odseknutá. Ve skutečnosti samozřejmě nemůžeš mít záporné množství pixelů, tudíž by ta křivka správně být odseknutá měla, ale v této situaci bude nepřesnost tak malá, že to nevadí.

Pro křivku bude platit
$\mu=np=10^6\cdot0,16=160\:000$,
$\sigma^2=np(1-p)=160\:000\cdot(1-0,16)=134\:400$
a rovnice této křivky bude
$f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\, e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2 \sigma^2}}$.

Pozor, znázorňuješ-li hledanou pravděpodobnostní funkci Gaussovou křivkou, provádíš aproximaci diskrétního rozdělení rozdělením spojitým a výsledná funkce ti tedy nemůže říct, jaká je pravděpodobnost určitého konkrétního množství pixelů.

Můžeš se ale ptát na pravděpodobnost v určitém rozmezí. Pravděpodobnost, že více než $a$ a méně než $b$ pixelů je černých, by se spočítala jako
$P=\int\displaylimits_a^b f(x)\d x$.


Je to všechno jasné?

EDIT: Drobně přefrázováno pro vyšší srozumitelnost.


Even if you take the best course of action, the universe is still allowed to say "So what?" and kill you.

Offline

 

#3 04. 04. 2015 22:17 — Editoval GeorgeLD (04. 04. 2015 22:18)

GeorgeLD
Zelenáč
Příspěvky: 17
Reputace:   
 

Re: Gaussova křivka nad omezenými vstupními daty

Výborně, super, děkuji :-)

jen ještě dodatek šťourala, pakliže bychom jen úlohu neaproximovali na gaussovu křivku, ale chtěli bychom mít přesnou křivku, např vypočtenou počítačově pro jednotlivé pixely, tak by už byla "zdeformovaná"/nesouměrná, tím že střední hodnota není ve středu našeho rozmezí 0 až 1000*1000, ne?

Offline

 

#4 05. 04. 2015 15:39 — Editoval KennyMcCormick (05. 04. 2015 17:32)

KennyMcCormick
Příspěvky: 1677
Reputace:   49 
 

Re: Gaussova křivka nad omezenými vstupními daty

Ne, byla by souměrná i tak (EDIT: Nebude souměrná, sorry). Vypadala by jako takové stupňovité schody. Skutečná pravděpodobnostní funkce by byla funkce binomického rozdělení - pravděpodobnost, že bude přesně $x$ pixelů černých, by se přesně rovnala
$f(x)={n\choose x}p^x(1-p)^{n-x}$.


střední hodnota není ve středu našeho rozmezí 0 až 1000*1000, ne?

Střední hodnota je pořád stejná. I při aproximaci Gaussovou křivkou není střední hodnota ve středu rozmezí, ale bude se rovnat $np$. Pro přesnou křivku je to totéž.

EDIT: Oprava.


Even if you take the best course of action, the universe is still allowed to say "So what?" and kill you.

Offline

 

#5 05. 04. 2015 17:07

Stýv
Vrchní cenzor
Příspěvky: 5710
Reputace:   215 
Web
 

Re: Gaussova křivka nad omezenými vstupními daty

↑ KennyMcCormick: nebyla by souměrná

Offline

 

#6 05. 04. 2015 17:32

KennyMcCormick
Příspěvky: 1677
Reputace:   49 
 

Re: Gaussova křivka nad omezenými vstupními daty

Máš pravdu, sorry.


Even if you take the best course of action, the universe is still allowed to say "So what?" and kill you.

Offline

 

Zápatí

Powered by PunBB
© Copyright 2002–2005 Rickard Andersson