Mathematik für Biologen

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1 Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 21. Dezember 2011

2 1 Definition Binomialverteilung Geometrische Verteilung Poissonverteilung 2 Standardisierte Verteilung Standard-Normalverteilung Normalverteilung

3 Verteilungsfunktion X sei eine Zufallsvariable. Die Funktion F (x) = P(X x) ist die Verteilungsfunktion von X Die Verteilungsfunktion F (x) gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein kleinerer Wert als x angenommen wird (x eingeschlossen)

4 Beispiel: Verteilungsfunktion von B 6,1/3 B 6,1/3 (k) k Verteilungsfunktion von B 6,1/ k Stabdiagramm und Graph der Verteilungsfunktion für B 6,1/3

5 Kumulierte Tabellen Kumulierte Tabellen der Binomialverteilung zeigen die Verteilungsfunktion Beispiel: 47 Versuche mit Erfolgswahrscheinlichkeit p = 0.88 im Einzelfall wurden gemacht. Mit welcher Wahrscheinlichkeit gelingen weniger als 44, aber mehr als 39, beide Grenzen eingeschlossen? P(39 X 44) = P(X 44) P(X 38) = F (44) F (38) = =

6 Tabelle der Werte r k=0 B n, p(k) für n = 47 r p

7 Geometrische Verteilung Die Verteilungsfunktion der geometrischen Verteilung kann man ausrechnen Sie beträgt für x 0 F (x) = 1 (1 p) j falls j x < j + 1 Beispiel: Mit welcher Wahrscheinlichkeit fällt beim Wurf eines fairen Würfels die erste 6 spätestens im fünften Wurf? Antwort: F (5) = 1 ( 1 1 6) 5 = 1 ( ) 5 5 =

8 Verteilungsfunktion einer geometrischen Verteilung G 1/6 (k) W'keit für erste 6 im k-ten Wurf k Verteilungsfunktion von G k

9 Verteilungsfunktion einer Poissonverteilung Die Verteilungsfunktion einer Poissonverteilung kann man nicht geschlossen ausdrücken P 16 (k) k k Verteilung und Verteilungsfunktion der Poissonverteilung P 16

10 Die standardisierte Verteilung Die Zufallsvariable X besitze den Erwartungswert E(X ) = µ und die Varianz Var(X ) = σ 2 Setze Y = X µ σ Dann E(Y ) = 0 und Var(Y ) = 1 Y ist die standardisierte Zufallsvariable zu X

11 Standardisierte Binomialverteilungen k k k k k k der Standardisierungen von B n,p für p = 0.2 und n = 40, 80, 160, 320, 640 und 1280

12 Zentraler Grenzwertsatz Für jeden Parameterwert p konvergiert der Grenzprozess auf der letzten Folie gegen dieselbe Funktion. Diese Funktion heißt Verteilungsfunktion der Standard-Normalverteilung Sie wird mit Φ bezeichnet.

13 Verteilungsfunktion der Standard-Normalverteilung 1.0 Φ(x) x

14 Gaußsche Glockenkurve f (x) = 1 exp ( x 2 ) 2π 2 heißt Gaußsche Glockenkurve x ) / 2π ( x 2 2 exp

15 Standard-Normalverteilung als Fläche Φ(x) ist die Fläche links von x unter der Gaußschen Glockenkurve Glocke Φ x

16 Standard-Normalverteilung als Integral Φ(x) = 1 x ( ) exp t2 dt 2π 2 Für dieses Integral existiert keine geschlossene Form in Termen klassischer Funktionen

17 Stetige Zufallsvariable Eine Zufallsvariable X, deren Verteilungsfunktion von der Gestalt P(X x) = x f (t)dt ist, heißt stetig. Dann bezeichnet man f als die Dichte von X. Die Gaußsche Glockenkurve ist die Dichte der Standard-Normalverteilung. P(x < X y) = y x P(X = x) = 0 P(x X y) = y x f (t)dt f (t)dt

18 Standard-normalverteilte Zufallsvariable X ist standard-normalverteilt, wenn P(X x) = Φ(x) für alle x in diesem Fall P(x < X y) = Φ(y) Φ(x) für alle x < y

19 Eigenschaften von Φ 0 < Φ(x) < 1 für alle Zahlen x Für x strebt Φ(x) gegen 1 Für x strebt Φ(x) gegen 0 Φ(0) = 1 2 Der Graph von Φ ist punktsymmetrisch am Punkt (0, 1 2 ), d. h. Φ( x) = 1 Φ(x) Die Verteilungsfunktion der Standard-Normalverteilung ist vertafelt

20 Tabelle der Standard-Normalverteilung, linke Seite u , , , , , ,539828,543795,547758,551717, ,579260,583166,587064,590954, ,617911,621720,625516,629300, ,655422,659097,662757,666402, ,691462,694974,698468,701944, ,725747,729069,732371,735653, ,758036,761148,764238,767305, ,788145,791030,793892,796731, ,815940,818589,821214,823814, ,841345,843752,846136,848495, ,864334,866500,868643,870762, ,884930,886861,888768,890651, ,903200,904902,906582,908241, , , , , ,925066

21 Tabelle der Standard-Normalverteilung, rechte Seite u , , , , , ,559618,563559,567495,571424, ,598706,602568,606420,610261, ,636831,640576,644309,648027, ,673645,677242,680822,684386, ,708840,712260,715661,719043, ,742154,745373,748571,751748, ,773373,776373,779350,782305, ,802337,805105,807850,810570, ,828944,831472,833977,836457, ,853141,855428,857690,859929, ,874928,876976,879000,881000, ,894350,896165,897958,899727, ,911492,913085,914657,916207, , , , , ,931888

22 Lesehinweise Auf dem Weblog gibt es die komplette Tabelle im Format A4 unter bio1112/tabnorm.pdf Beispiel Φ(0.31) = Wegen der Punktsymmetrie, also wegen Φ( x) = 1 Φ(x) kann man die Tabelle auch für negative Argumente verwenden. Also beispielsweise Φ( 1.34) = 1 Φ(1.34) = = Durch Aufsuchen des Funktionswertes erhält man die Umkehrfunktion: Gesucht u mit Φ(u) = Man liest ab: u = 0.81

23 Tabelle der Standard-Normalverteilung, linke Seite u , , , , , ,539828,543795,547758,551717, ,579260,583166,587064,590954, ,617911,621720,625516,629300, ,655422,659097,662757,666402, ,691462,694974,698468,701944, ,725747,729069,732371,735653, ,758036,761148,764238,767305, ,788145,791030,793892,796731, ,815940,818589,821214,823814, ,841345,843752,846136,848495, ,864334,866500,868643,870762, ,884930,886861,888768,890651, ,903200,904902,906582,908241, , , , , ,925066

24 Beispiel Normalverteilungen werden beispielsweise zur Modellierung von Messfehlern benutzt Beispiel: Die Wirkstoffkonzentration in einem Heilmittel soll 4g/l betragen. Herstellungsabhängig beträgt die Streuung 100mg/l Mit welcher Wahrscheinlichkeit liegt die Konzentration über 4.12g/l? Y sei die Konzentration in g/l Dann Y = X, wobei X standard-normalverteilt ist Gesucht P(Y > 4.12) Das ist P(X > 1.2) = 1 P(X 1.2) = 1 Φ(1.2) = =

25 Normalverteilungen Die Zufallsvariable X heißt normalverteilt zum Erwartungswert µ und der Varianz σ 2, wenn Y = X µ σ standard-normalverteilt ist. Man sagt dann, X sei N(µ, σ 2 )-verteilt X = µ + σ Y Y ist die Standardisierung von X

26 Erwartungswert, Varianz und Streuung stetiger Zufallsvariablen Die Zufallsvariable X besitze die Dichte f Dann ist E(X ) = der Erwartungswert von X und ist die Varianz. Var(X ) = t f (t)dt (t E(X )) 2 f (t)dt Die Streuung ist die Quadratwurzel der Varianz σ = Var(X )

27 Analogie zu diskreten Zufallsvariablen Für diskrete Zufallsvariablen E(X ) = k Var(X ) = k k P(X = k) (k E(X )) 2 P(X = k)

28 Erwartungswert und Varianz von Normalverteilungen Wenn X verteilt ist gemäß N(µ, σ 2 ), dann E(X ) = µ Var(X ) = σ 2

29 Normalverteilungen für verschiedene Erwartungswerte F(x) µ =0 µ =1 µ = x für N(µ, 1)-verteilte Zufallsvariable

30 Normalverteilungen für verschiedene Streuungen F(x) σ =1 σ =1/2 σ = x für N(0, σ 2 )-verteilte Zufallsvariable

31 Umrechnung auf Standardnormalverteilung Die Zufallsvariable X sei N(µ, σ 2 )-verteilt. Dann gelten für a < b ( ) ( ) b µ a µ P(a < X b) = Φ Φ σ σ ( ) a µ P(a < X ) = 1 Φ σ ( ) b µ P(X b) = Φ σ

32 Beispiel: natürliche Variabilitäten Roggenpflanzen erreichen eine mittlere Höhe von 1m. Dabei streut die Höhe um 20cm. Welcher Prozentsatz aller Pflanzen erreicht mindestens 1.10m Höhe? X = Höhe der Pflanze Wir rechnen in Metern. Dann E(X ) = 1 und Var(X ) = 0.04 X = Y für standard-normalverteiltes Y X 1.10 bedeutet Y 0.5 P(Y 0.5) = 1 P(Y 0.5) = 1 Φ(0.5) = = ca 31% der Pflanzen sind mindestens 1.10m hoch

33 Kritische Betrachtung des Modells Das Modell erlaubt auch den unsinnigen Fall, dass Roggenpflanzen eine negative Höhe aufweisen Mit welcher Wahrscheinlichkeit geschieht das? X 0 bedeutet Y 5 P(Y 5) = Φ( 5) = 1 Φ(5) = 1 ( ) = Das Modell sagt für weniger als eine unter 3 Millionen Pflanzen eine negative Höhe voraus Damit können wir leben

34 Beispiel: IQ-Tests IQ-Tests sind so skaliert, dass die Werte in der Population normalverteilt mit Erwartungswert µ = 100 und Streuung σ = 15 sind Welcher Anteil der Bevölkerung hat einen IQ über 130? X messe den IQ X ist N(100, 225)-verteilt. Also ( ) P(130 < X ) = 1 Φ 15 = 1 Φ(2) = = Ungefähr 2.3% der Population weist einen IQ von mindestens 130 auf