Dyskusja:Rozkład prawdopodobieństwa

message: Ten artykuł to jest jakiś jeden wielki bełkot pseduomatematyczny! Wszystko się zgadza ale ktoś kto nie wie czym jest rozkład pradopodobieństa nie ma szans dowiedzieć się tego z tej strony. Wikipedia to nie specjalistyczy serwis dla matematyków i ludzi myślących definicjami. Proste rzeczy (a rozkład prawdop. jest prostym pojęciem) powinno się tłumaczyć w przystępny sposób. Po co w pierwszym zdaniu odwołania do miar i ciał!?
Dla porównania - wersja angielska lub niemiecka - prosto i dobrze.
Na Wikipedii nie powinno się pisać matematyki w HTMLu. Bardzo nie powinno.
Połowy użytych w artykule encji niektóre popularne przeglądarki nie rozumieją, drugą połowę rysują brzydko.
Jeśli napisze się <math>wzorek</math>, każda przeglądarka wyświetli to poprawnie, zgodnie z ustawieniami użytkownika, jeśli napisze się &w;&z;&o;&r;&e;&k;, niestety sporo przeglądarek zrobi to źle (o ile w ogóle można mówić o istnieniu dobrego wyświetlania). Taw 19:05, 19 kwi 2004 (CEST)
Dziękuję za uwagę! Niestety, korzystam z FireFoxa, który wyświetla te znaki poprawnie, zaś <math>...</math> często wygląda niechlujnie. Ha, trudno! Jeszcze raz dziękuję. WojciechSwiderski 19:41, 19 kwi 2004 (CEST)
Dwie zmienne losowe o tym samym rozkładzie są w rachunku prawdopodobieństwa nieodróżnialne, dlatego teoria bada rozkłady zmiennych, a nie same zmienne.
to nie jest prawda. jest nawet miara różnienia (dokładniej podobieństwa) nazywa się korelacja.
1. Dwie zmienne losowe o identycznych rozkładach są nierozróżnialne tylko wtedy, jeśli zapomnimy na jakich zbiorach Ω zostały zdefiniowane.
Przykład: Zmienna X oznacza wzrost w populacji kobiet i ma rozkład normalny N(170;40). Zmienna Y oznacza napięcie prądu w czasie i ma rozkład normalny N(170;40). X oznacza w tym przypadku funkcję ze zbioru kobiet w R (wzrost - dla uproszczenia przyjmijmy, że wzrost może być ujemny), natomiast Y to funkcja ze zbioru R (czas) w R (napięcie). Dwie funkcje nie mogą być identyczne, jeśli mają różne dziedziny (w przykładzie zmienna X jest zdefiniowana na zbiorze skończonym, a Y na nieskończonym i to nieprzeliczalnie). Zatem dwie zmienne losowe X i Y nie są równe, chociaż są nierozróżnialne pod względem rozkładu. Sformułowanie rzeczywiście nie było prawdziwe, dlatego nie cofam zmian.
2. Korelacja równa 1 nie oznacza podobieństwa dwóch zmiennych, a nawet podobieństwa ich rozkładów. Weżmy dwie zmienne losowe zdefiniowane na tym samym zbiorze Ω: X o dowolnym rozkładzie i Y = aX + b. Zmienne X i Y nie są identyczne (dla tych samych podzbiorów Ω przyjmują różne wartości), nie muszą mieć identycznych rozkładów ( P(X ≤ 2) może różnić się od P(Y ≤ 2) ), a współczynnik korelacji wyniesie równo 1.
Czyli pomysł dobry, tylko złe argumenty. mg20170 01:56, 14 wrz 2004 (CEST)
thread_title:  Pseudomatematyka 

message: * Stosowanie symbolu \mathbb{P} jest dość często spotykane, ale bardziej w literaturze anglosaskiej. Niżej wymienione pozycje (reklama raczej nie potrzebna) używają po prostu literki P:
** Billingslay P.: Probability and measure, Wiley, 1986
** Loeve M.: Probability theory I, Springer-Verlag, 1977
** Jakubowski M., Sztencel R.: Wstęp do teorii prawdopodobieństwa, SCRIPT 2005
*: rzeczywiście, konsekwentnie staram się stosować symbole \mathbb P, \mathbb E, gdyż wg mnie wyraźnie wyróżniają one te dwie funkcje, zacytowane przez anonimowego wikipedystę dwa pierwsze dzieła wydają się być anglosaskie, a do tego mieć swój wiek. zmiany anonimowego użytkownika sugerowały jednak, iż nie podoba mu się raczej symbol \mu oznaczający rozkład, nie zaś \mathbb P oznaczający prawdopodobieństwo. konrad mów! 23:58, 30 sty 2009 (CET)
* Autor Konradek wyraźnie nie odróżnia inkluzcji od symbolu należenia ciągle przywracając zapis A\subseteq \mathcal{B}(\mathbb{R})
*: przepraszam, taki już mój los. dziękuję za zwrócenie uwagi. konrad mów! 23:58, 30 sty 2009 (CET)
* Forsowane są obce w Polsce symbole, nazwy i oznaczenia: miara pushforward (?), X_*, miara unormowana zamiast probabilistyczna w artykule z probabilistyki wydaje się co najmniej nie na miejscu.
*: rzeczywiście może tak być, jednak wydaje mi się, że główną siłą wikipedii jest możliwość kojarzenia jednych pojęć z innymi. w szczególności jeśli są to pojęcia pochodzące z różnych działów matematyki. miara probabilistyczna jest poniekąd pojęciem teorii prawdopodobieństwa, a miara unormowana może lepiej przemówi (w końcu to tylko nawias) do osób zajmujących się teorią miary. konrad mów! 23:58, 30 sty 2009 (CET)
* Rozkład wielowymiarowy nie jest do końca uogólnieniem rozkładu na prostej - często jest przydatnym narzędziem badania tychże rozkładów. Po co wprowadzać dwie definicje skoro można to zrobić za jednym zamachem ze szczególnym przypadkiem \mathbb{R}^1=\mathbb{R} - to samo z funkcją gęstości. Głównym zadaniem funkcji gęstości jest odtwarzanie prawdopodobieństwa, a nie ładny wzorek na dystrybuantę.
*: zgadza się, jednak wprowadzić początkowo wyłącznie rozkład na prostej, gdyż ten używany jest przede wszystkim (intuicja: najpierw rzeczy najprostsze). wydaje mi się, że wydzielenie przypadku wielowymiarowego i omówienie go oddzielnie znacząco nie pogorszy opisu pojęć. to co jest głównym zadaniem gęstości anonimowy użytkownik wydaje się opisywać w tym artykule; ja próbuję przekazać co innego. wydaje mi się, że prawdopodobieństwo odtwarzane jest właśnie przez rozkład; gęstość zaś jest funkcją mającą zastąpić rozkład w wartości oczekiwanej (podczas całkowania). konrad mów! 23:58, 30 sty 2009 (CET)
* Oznaczenie \Omega^\prime wydaje się niefortunne, bo może mylić z dopełnieniem zbioru.
*: to pozostałość po poprzedniej wersji artykułu. konrad mów! 23:58, 30 sty 2009 (CET)
* Usunięto moją edycję dotyczącą dystrybuanty Cantora (dlaczego?)
*: rzeczywiście nieco uciekła, z drugiej strony wydaje mi się, że doskonale pasowałaby do miejsca w, którym omawia się rozkłady osobliwe. być może pojęcie to zasłużyłoby w ten sposób na oddzielną sekcję. konrad mów! 23:58, 30 sty 2009 (CET)
* Język jest dość nieoszlifowany - używanie czasu przyszłego w tekstach matematycznych wielu razi po oczach ("zmienna będzie miała rozkład", "stanie się wówczas"). Styl jest dość nieporadny - osoba pisząca nie jest raczej zawodowym matematykiem.
*: nie wiedziałem, że czas przyszły jest aż tak rażący. rzeczywiście nie jestem zawodowym matematykiem i wydaje mi się, że mam do czynienia z takowym; proszę więc wybaczenia i o dalsze uwagi mogące uczynić ten artykuł lepszym. konrad mów! 23:58, 30 sty 2009 (CET)
Dziękuję, mam nadzieję, że chociaż ten wpis nie zostanie cofnięty. Pozdrawiam 83.28.183.202 (dyskusja) 19:54, 29 sty 2009 (CET)
replies: text: Nie mogłem się doczekać reakcji autora, więc cofnąłem do Twojej wersji, ale w niej też jeszcze były błędy:

text: * brakowało jednego taga </ref> przez co obcięło połowę artykułu

text: * zmienna losowa była zdefiniowana jako X\colon (\Omega, \mathcal F) \to (\mathbb R^n, \mathcal B(\mathbb R^n)) a z tego co wiem zmienna losowa jest funkcją X\colon \Omega\to \mathbb R^n albo ogólniej X\colon \Omega\to Y. Odwzorowanie zdarzeń na elementy \mathcal B(\mathbb R^n) jest dane po prostu jako obraz zdarzeń z \mathcal F po przejściu przez zmienną losową.
replies: text: :*Niektórzy przez zmienne losowe rozumieją funkcje \mathcal{F}/\mathcal{B}(Y)-mierzalną, gdzie \mathbb{B}(Y) jest rodziną zbiorów borelowskich przestrzeni Y. Takie podejście jest bodaj u Sztencla.
replies: text: ::*No owszem, mierzalna, ale wciąż jest to funkcja, której dziedziną jest Ω a nie para (\Omega, \mathcal F). Chyba że źle rozumiem ten zapis? Olaf @ 11:10, 31 sty 2009 (CET)
replies: text: :::Chodziło o to, że pamiętamy o strukturze, tak jak czasem pisze się że identyczność \mbox{id}\colon (X, \tau_1) \to (X, \tau_2) nie jest ciągła gdy topologia \tau_2 jest silniejsza od \tau_1. 83.4.253.84 (dyskusja) 11:43, 31 sty 2009 (CET)

text: :::*Ok, można by to napisać, ale jakoś słownie, bo ten zapis jest moim zdaniem mylący. Olaf @ 11:49, 31 sty 2009 (CET)

text: :::* Wtrącę się co do notacji f\colon X \to Y. Jeżeli traktujemy ją jako zapis funkcji, to oczywiście zapisy typu X\colon (\Omega, \mathcal F) \to (\mathbb R^n, \mathcal B(\mathbb R^n)) nie są poprawne (para uporządkowana nie jest zbiorem - co prawda można ją tak potraktować, ale nie o to chodzi). Ale jeżeli traktujemy ten zapis ogólniej jako "f jest morfizmem z X w Y (w kategorii znanej z kontekstu)", to jest on w pełni formalny i powiedziałbym że nawet lepszy gdyż podaje jaką strukturę zachowuje f (tj. czy jest ciągłe, liniowe, monotoniczne, mierzalne itd.). googl d 22:36, 31 sty 2009 (CET)

text: :::*Dodałem w definicji zmiennej losowej określenie "funkcja mierzalna" i dodałem objaśnienie w przypisie. Olaf @ 12:24, 31 sty 2009 (CET)

text: * raz rozkład był oznaczany \mu_X a potem P_X

text: * X w tym samym wzorze na dystrybuantę potrafił z lewej strony równania oznaczać zmienną losową, a z prawej być pomocnicza zmienną.

text: Poza tym definicja, choć poprawna matematycznie, była raczej ciężkostrawna dla przeciętnego użytkownika rozkładu prawdopodobieństwa.

text: Przerobiłem gruntownie wstęp i definicję formalną. Mam nadzieję, że na poprawną i bardziej zrozumiałą. Jeśli nie, proszę o korektę. Ciągiem dalszym pewnie jeszcze się zajmę. Pozdrawiam, Olaf @ 23:27, 30 sty 2009 (CET)
replies: text: : kurcze, konflikt edycji. postaram się ustosunkować do tego, co pozostało. konrad mów! 23:58, 30 sty 2009 (CET)
* Sekcja Rozkład ciągły linkuje do ciągły rozkład prawdodpobieństwa, w którym główna definicja jest inna (ciągłość dystrybuanty vs. istnienie gęstości). 
** W tamtym artykule jest to określone jako bezwzględna ciągłość. Faktycznie trzeba by to jakoś uspójnić, pytanie w którą stronę. Olaf @ 13:17, 31 sty 2009 (CET)
thread_title: Uwagi

message: Chciałbym poznać jeszcze Wasze zdanie ale niedługo w całości wyrzucę z tego artykułu sekcję Dystrybuanta ze względu na to, że dystrybuanta ma swój osobny artykuł oraz ze względu na to, że w tej sekcji występują trzy miary oznaczone jako  P  i żadna nie jest poprawnie opisana. Nie wiadomo nawet na jakiej przestrzeni probabilistycznej wprowadzane są definicje jednowymiarowa i wielowymiarowa. No i przede wszystkim co to znaczy:
Uwagi:
* co to jest  P , działa skąd, dokąd? zapis sugeruje, że to jest miara określona na sigma-ciele podzbiorów jakiejś rodziny wektorów losowych (miara działa na zbiorze takich  X , że ... )
* co to znaczy że  X_1 \leqslant t_1 , przecież  X_1  to zmienna losowa, zaś  t_1  to liczba rzeczywista, jak to się porównuje?
Później napisane jest, że to się upraszcza do  P(X \leqslant t) . Nie. Dla wektora z przestrzeni probabilistycznej  ( \Omega, \mathcal{F}, P )  w  \mathbb{R}^n  ten skrót oznacza 
replies: text: P ( \{ \omega \in \Omega : X(\omega) \in (-\infty, t_1] \times \dots \times (-\infty, t_n] \} ) 
Nie widzę potrzeby aby to poprawiać skoro poprawnie jest w artykule dystrybuanta. Tam powinno się czytelnika odsyłać, a nie... Pozdrawiam --Raq0 (dyskusja) 16:10, 3 lip 2009 (CEST)
zobacz wcześniejszą wersję. było całkiem spójnie, ale ponoć źle, więc to zmieniono. to są pozostałości; słowem: wywal i nie przejmuj się tym. konrad mów! 19:29, 4 lip 2009 (CEST)
thread_title:  Sekcja dystrybuanta 

message: Nawet w podręcznikach akademickich jest to jaśniej i zwięźlej opisane. Jeśli ktoś nie wie czym jest ciało to jak ma zrozumieć tę definicję? A nie jest to wcale konieczne do zdefiniowania rozkładu prawdopodobieństwa. Pseudo naukowy bełkot którego nawet nauczyciel akademicki nie jest w stanie zweryfikować. Artykuł nadaje się do wywalenia i przepisania od nowa.
thread_title:  To jakiś bełkot 

message: Zgadzam się - artykuł w obecnej postaci - to bełkot. Próbuję to poprawić, ale jak można wcześniej zaakceptować taką treść?
--Tomasz59 (dyskusja) 22:16, 3 lip 2016 (CEST)
thread_title:  cd. To jakiś bełkot