Zadania z rachunku prawdopodobieństwa

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Zadania z rachunku prawdopodobieństwa"

Transkrypt

1 Zadaa z rachuku prawdopodobeństwa Dzesęć osób zajmuje mejsca przy okrągłym stole. Oblczyć prawdopodobeństwo tego, że osoby A B będą sedzeć obok sebe. Jake będze prawdopodobeństwo tego samego zdarzea jeśl te osoby będą zajmować mejsca w jedym rzędze? (Odp 9, 5 Oblczyć czy jedakowe jest prawdopodobeństwo wygraa w loter zawerającej losów, spośród których jede wygrywa w loter zawerającej losów, spośród których dwa wygrywają, jeśl: a gracz kupuje jede los, b gracz kupuje dwa losy. (Odp a, b, ( Dwudzestoosobowa grupa studecka, w której jest 6 kobet otrzymała 5 bletów do teatru. Blety rozdzela sę drogą losowaa. Jake jest prawdopodobeństwo tego, że wśród posadaczy bletów 6 zajdą sę dokłade kobety? (Odp 5 0 Spośród 0 uczów do klasówk przygotowało sę 5. Jake jest prawdopodobeństwo, że przy losowym podzale klasy a dwe rówe grupy w każdej zajdze sę co ajmej jede uczeń 5 przygotoway do klasówk? (Odp. ( Rzucamy razy kostką. Jake jest prawdopodobeństwo, że lczby wyrzucoych oczek tworzą 6 cąg ścśle rosący. (Odp. W 6 Wskazówka steje wzajema odpowedość pomędzy cągam mootoczym a zboram 6 Do tramwaju składającego sę z trzech wagoów wsada 9 pasażerów. Jake jest prawdopodobeństwo, że 9 6 9! ado każdego wagou wsądze po pasażerów (Odp. 9 9 W (! lub rozkład (dwuwelomaowy ! bdo perwszego wagou wsądze pasażerów (Odp dwumaowy sukcesy w 9 próbach z p= 5 ( W 0 W W 5!5! lub rozkład 7 Dwe osoby rzucają kolejo moetą. Wygrywa ta osoba, która perwsza wyrzuc orła. Oblczyć prawdopodobeństwo wygraa dla obu graczy. (Odp. p p, 8 Trzy osoby rzucają kolejo moetą. Wygrywa ta osoba, która perwsza wyrzuc orła. Oblczyć prawdopodobeństwo wygraa dla wszystkch graczy. (Odp: p p 7, p 7, 7 9 W ure zajduje sę bałych m czarych kul. Dwaj gracze wycągają a zmaę po jedej kul, zwracając za każdym razem wycągętą kulę. Grę prowadz sę dotąd, dopók którykolwek z graczy e wycąge bałej kul. Oblczyć, że perwszy wycąge kulę bałą gracz m rozpoczyający grę. (Odp. p m 0 Dwaj strzelcy strzelają kolejo do celu aż do perwszego trafea. Prawdopodobeństwo trafea do celu przy jedym strzale dla perwszego strzelca wyos p a dla drugego p. Zaleźć prawdopodobeństwo, że perwszy strzelec będze strzelał wększą lość razy ż drug.(odp: P(A= p +(- p (- p p +(- p (- p p +...= p /(-(- p (- p.

2 Dwaj strzelcy strzelają rówocześe do celu aż do perwszego trafea (przez dowolego strzelca. Prawdopodobeństwo trafea do celu przy jedym strzale dla perwszego strzelca wyos p a dla drugego p. Zaleźć prawdopodobeństwa wygraa dla obu strzelców, prawdopodobeństwo remsu prawdopodobeństwo, że gra gdy sę e skończy.(odp: P(A=p (- p /(-(- p (- p ; P(B=(-p p /(-(- p (- p ; P(=p p /(-(- p (- p ; P(D=0. Zadae Baacha. Matematyk os przy sobe dwa pudełka zapałek po zapałek w każdym pudełku. Kedy potrzebuje o zapałk wybera losowo pudełko. Oblczyć prawdopodobeństwo, że gdy wyberze o puste pudełko w drugm będze r zapałek, gdze r=0,,...,. (Odp: r r Prawdopodobeństwo przekazaa sygału przez jede przekaźk jest p = 0.9. Przekaźk dzałają ezależe, tz. ezadzałae jedego z ch e ma wpływu a ezadzałae drugego. Oblczyć prawdopodobeństwo przekazaa sygału aprzy połączeu szeregowym dwu przekaźków, (Odp. p =0,8 bprzy połączeu rówoległym. (Odp. p-p =0,99 Zbadać który z układów przedstawoych a rysuku ma wększą ezawodość przy założeu, że przekaźk dzałają ezależe ezawodość każdego z ch jest p. 5 Po upływe pewego czasu T, każda komórka może zgąć, przeżyć albo podzelć sę a dwe, odpowedo z prawdopodobeństwam ¼, ¼, ½. Jake jest prawdopodobeństwo, że po upływe czasu T będą dwe komórk, gdy a początku była jeda komórka. 6 Przypuśćmy, że każda z pałek została złamaa a dwe częśc długą krótką. częśc połączoo w par z których utworzoo owe pałk. Zaleźć prawdopodobeństwo a że częśc zostaą połączoe w takch samych kombacjach, w jakch były przed złamaem, bże wszystke długe częśc będą połączoe z krótkm częścam. (Odp: P(A=, P(B= 7 Gracz X wymea lczbę z prawdopodobeństwem q albo z prawdopodobeństwem q. Podobe gracz Y mus wymeć jedą z tych lczb. Gdy suma będze eparzysta wygrywa gracz X a gdy parzysta wygrywa gracz Y. Jak gracz Y ma postępować by zapewć sobe ajwększe prawdopodobeństwo wygraej, jeżel za o wartość q? 8 Dwoje ludz wykouje po rzutów symetryczą moetą. Jake jest prawdopodobeństwo, że oboje otrzymają tyle samo orłów? (Odp: ( k k 0

3 9 W szafe jest 0 par butów. Wylosowuje sę buty. Zaleźć prawdopodobeństwo, że wśród ch 99 zajdze sę co ajmej jeda para. (Odp: przez zdarz. przecwe- możee prawd. lub losowae ajperw umerów par z 0 a astępe po jedym buce z każdej pary W szafe jest par butów. Wyberamy z ch r (r< butów. Zaleźć prawdopodobeństwo, że wśród ch r r a e ma a jedej pary (Odp : r (losujemy r butów z lewych butów a każdy but możemy zostawć, lub wymeć a odpowadający mu prawy a r sposobów b zajdze sę dokłade jeda para. (Odp: r r r r sposobów a astępe losujemy ajperw umer pary a astępe z - par butów losujemy r- butów e do pary c zajdują sę dokłade pary (Odp: r r r losujemy ajperw umer par a astępe z - par butów losujemy r- butów e do pary Rzucoo 5 kośc do gry. Zaleźć prawdopodobeństwo, że przyajmej a trzech koścach odsłoą sę take same ścak. (Odp: 08 Zaleźć prawdopodobeństwo, że przy 5 rzutach moety orzeł odsło sę kolejo co ajmej razy. (Odp: Zaleźć prawdopodobeństwo, że przy 0 rzutach moety orzeł odsło sę kolejo co ajmej 5 razy. (Odp. 7 6 Rozwązać powyższe zadaa dla ser jedyek, gdy zamast moety użyto kośc do gry. (Odp: 8, 6? 6 5 Oblczyć prawdopodobeństwo, że przy welokrotym rzucau parą symetryczych kostek suma oczek 8 wypade przed suma oczek 7. 6 Telegrafcze przekazywae formacj odbywa sę metodą adawaa sygałów kropka, kreska. Statystycze właścwośc zakłóceń są take, że błędy występują przecęte w /5 przypadków przy adawau sygału kropka w / przypadków przy adawau sygału kreska. Wadomo, że ogóly stosuek lczby adawaych sygałów kropka do lczby sygałów kreska jest 5:. Oblczyć prawdopodobeństwo tego, że przy przyjmowau sygału a kropka, b kreska w rzeczywstośc te sygały zostały adae. 7 W przypadkowych mometach odcka [0,T] mogą adejść do odborka dwa sygały. Odbork zostaje uszkodzoy jeśl różca w czase pomędzy dwoma sygałam jest mejsza od t (t < T. Oblczyć prawdopodobeństwo uszkodzea odborka w cągu czasu T. 8 W koło o promeu R wpsao trójkąt rówoboczy. Jake jest prawdopodobeństwo, że dokłade spośród postawoych a chybł trafł w daym kole puktów będą leżały wewątrz trójkąta. Jaka jest ajbardzej prawdopodoba lczba tych puktów wewątrz trójkąta?

4 9 Oblczyć prawdopodobeństwo, że suma dwóch losowo wybraych ułamków właścwych (dodatch lub ujemych jest mejsza od a wartość bezwzględa ch różcy jest mejsza ż /. 0 Oblczyć prawdopodobeństwo, że perwastk rówaa x +ax + b= 0 są rzeczywste dodate, jeżel (a,b jest losowo wybraym puktem prostokąta {(a,b: a <, b < }. Na płaszczyźe poprowadzoo proste rówoległe odległe a przema o. Na płaszczyzę rzucoo losowo moetę o średcy. Jake jest prawdopodobeństwo tego, że moeta e będze mała puktów wspólych z żadą z prostych. Kawałek drutu o długośc 0 cm zgęto pod kątem prostym w przypadkowo wzętym pukce. Następe zgęto drut jeszcze w dwóch puktach, tak by utworzyła sę ramka prostokąta o obwodze 0 cm. Jake jest prawdopodobeństwo, że pole ramk e przekroczy cm? Zadae Buffoa. Płaszczyzę podzeloo prostym rówoległym odległym o a. Na płaszczyzę tę rzucamy w sposób przypadkowy odcek o długośc l<a. Jake jest prawdopodobeństwo, że odcek przete jedą z prostych? Pa X pa Y dąc z domu do bura mają do przebyca pewe wspóly odcek drog AB z tym, że przebywają go w przecwych kerukach. Pa X przybywa do puktu A zaś pa Y do B w przypadkowym momece czasu pomędzy godzą dze ze stałą prędkoścą. Każda z pań przechodz odcek AB w cągu 5 m. Oblczyć prawdopodobeństwo spotkaa sę pań X Y. 5 Odcek o długośc 0 cm został podzeloy w sposób losowy a częśc. Oblczyć prawdopodobeństwo, że z tych częśc moża zbudować trójkąt. 6 Pukt X został wybray losowo z odcka AB. Pokazać że a prawdopodobeństwo że loraz AX /BX jest mejszy ż a (a>0 jest rówe a/(+a b prawdopodobeństwo zdarzea stosuek długośc krótszej częśc do dłuższej jest mejszy ż / jest rówe /. 7 Nech X będze losowo wybraym puktem z odcka (0,. Oblczyć prawdopodobeństwo że perwastk rówaa x +X x +X +=0 są rzeczywste. 8 Nech X, Y, Z będą losowo wybraym puktam z przedzału (0,. Jake jest prawdopodobeństwo, że perwastk rówaa Xa +Ya+Z=0 są rzeczywste. 9 Wadomo, że P(A=0.9 P(B=0.8. Wykazać, że P(A B Test medyczy wykrywa zachorowae z prawdopodobeństwem 90%, ale też u zdrowych wskazuje o (błęde a chorobę w 0.5% przypadków. Faktyczy udzał chorych w populacj

5 wyos 0.08%. Jake jest prawdopodobeństwo, że badaa osoba jest faktycze zdrowa, choć test medyczy wskazuje, że jest oa chora? Na pętastu kartkach egzamacyjych zajdują sę po dwa pytaa, które e powtarzają sę. Studet jest w stae odpowedzeć tylko a 5 pytań. Oblczyć prawdopodobeństwo zdaa egzamu, jeżel wystarczy odpowedzeć a dwa pytaa z jedej kartk lub a jedo pytae z perwszej kartk wskazae pytae z drugej kartk. Studet ma do przygotowaa a egzam tematów. Z tego opracował jedye 5 tematów. W czase egzamu losuje tematy. W przypadku odpowedz a wszystke pytaa otrzymuje pątkę. W przypadku gdy odpowe tylko a pytaa losuje z pozostałych tematów trzy dalsze tematy gdy odpowe a wszystke pytaa otrzymuje czwórkę, gdy zaś odpowe a pytaa otrzymuje trójkę. We wszystkch pozostałych przypadkach otrzymuje oceę edostateczą. Oblczyć prawdopodobeństwo, że tak przygotoway studet otrzyma : a pątkę, b czwórkę, c trójkę d dwójkę. Wadomo, że 96% produkcj jest zgode ze stadardem. Uproszczoy schemat kotrol jakośc przepuszcza przedmoty dobre z prawdopodobeństwem 0.98 a przedmot wadlwy z prawdopodobeństwem Oblczyć prawdopodobeństwo, że przedmot, który uproszczoa kotrola jakośc przepuścła, jest zgody ze stadardem. Prawdopodobeństwo trafea do celu przy każdym strzale dla trzech strzelców są odpowedo rówe /5, /, /. Wszyscy trzej strzelcy rówocześe strzell do celu dwóch z ch trafło do celu. Oblczyć prawdopodobeństwo, że chybł trzec strzelec. 5 Z prętów w kształce walca o średcy r zbudowao kratę o oczku w kształce prostokąta o wymarach a, b (merzoych od os prętów. Jake jest prawdopodobeństwo trafea w kratę kulką o średcy d dostatecze małej w stosuku do oczka kraty, przyajmej raz w trzech próbach, jeżel trajektora lotu jest prostopadła do płaszczyzy kraty. 6 Gracz X wymea lczbę z prawdopodobeństwem q albo z prawdopodobeństwem q. Podobe gracz Y mus wymeć jedą z tych lczb. Gdy suma będze eparzysta wygrywa gracz X a gdy parzysta wygrywa gracz Y. Jak gracz Y ma postępować by zapewć sobe ajwększe prawdopodobeństwo wygraej, jeżel za o wartość q? 7 Zmea losowa X ma rozkład prawdopodobeństwa postac: x p Wyzaczyć rozkład prawdopodobeństwa zmeej losowej U, jeśl: U = X +, b U = X, c U = X

6 8 Wyzaczyć wartość oczekwaą, medaę, kwatyl x 0., warację, odchylee stadardowe, odchylee przecęte, współczyk zmeośc, drug trzec momet zwykły, trzec momet cetraly, współczyk asymetr zmeej losowej X. 9 Zmea losowa X ma rozkład: x p Wyzaczyć dwoma sposobam wartość oczekwaą warację zmeej losowej U=X- a zajdując ajperw rozkład prawdopodobeństwa zmeej losowej U oraz b korzystając z odpowedch własośc wartośc oczekwaej waracj. 50 Wyzaczyć stałą a tak, aby fukcja 0 F( x ( x dla dla dla x x a x a była dystrybuatą cągłej zmeej losowej X. Oblczyć P(- X.5 zterpretować je za pomocą wykresu fukcj gęstośc. 5 Wykazać, że fukcja P : (R [0, zdefowaa wzorem : P( A A [0,, A [0, A [0, A [0, 6 gdy A A,,, gdy A A gdy A A gdy A A jest rozkładem prawdopodobeństwa a prostej R. Wyzaczyć dystrybuatę tego rozkładu. 5 Udowodć, że fukcja F: R [0,] zadaa wzorem F x 0, gdy x ( x, (, gdy x 0 x, gdy 0 x gdy x jest dystrybuatą pewego rozkładu prawdopodobeństwa a prostej R. Wyzaczyć fukcję prawdopodobeństwa częśc dyskretej gęstośc cągłej tego rozkładu. 5 Udowodć że fukcja F: R [0,] zadaa wzorem e ( F x x,, x, gdy x 0 gdy 0 x gdy x 6

7 jest dystrybuatą pewego rozkładu prawdopodobeństwa P a prostej R. Wyzaczyć fukcję prawdopodobeństwa częśc dyskretej gęstość częśc cągłej tego rozkładu. Oblczyć P ( [-,/ oraz P ((-/,. 5 Ampltuda X kołysaa boczego (wokół os podłużej statku jest zmeą losową o gęstośc x prawdopodobeństwa f ( x e, x 0. Zaleźć wartość oczekwaą warację zmeej X x losowej X. Oblczyć, czy jedakowo często występują ampltudy wększe ampltudy mejsze ż E(X. 55 Prawdopodobeństwo wykryca awar przewodów w cągu czasu e wększego ż t jest t p( t e, > 0. Oblczyć wartość oczekwaą warację czasu T potrzebego a wykryce awar. 56 Pukt materaly M porusza sę ze stałą prędkoścą po okręgu o promeu r. Nech P będze ustaloym puktem okręgu a X odległoścą puktu M od puktu P. Zaleźć E(X V(X. 57 Prędkość X cząsteczek gazu ma rozkład (Maxwella o gęstośc prawdopodobeństwa f(x = x e h x, x 0, h - ustaloe. Wyzaczyć stałą oraz E(X V(X. 58 Prędkość X cząsteczek gazu ma rozkład (Maxwella o gęstośc prawdopodobeństwa f ( x x mx x e, x 0. Wyzaczyć rozkład eerg ketyczej Y oraz E(Y V(Y. 59 Wyrazć momet cetraly k przez momety zwykłe momet zwyczajy m k przez momety cetrale przez wartość oczekwaą m. 60 Przez pukt (0, poprowadzoo prostą w losowo wybraym keruku. Zaleźć rozkład prawdopodobeństwa zmeej losowej X będącej odcętą puktu przecęca tej prostej z osą OX. 6 Zmea losowa X ma rozkład jedostajy a przedzale (-,. Wyzaczyć rozkład zmeej losowej Y= s X. 6 Zmea losowa X ma rozkład z rosącą cągłą dystrybuatą F X (x. Zaleźć rozkład zmeej losowej Y= F X (X. 6 Nech X ozacza czas oczekwaa a perwszy sukces w eskończoym cągu ezależych prób Beroullego z prawdopodobeństwem sukcesu p. Zaleźć rozkład prawdopodobeństwa zmeej losowej X oraz wyzaczyć E(X V(X. 6 Prawdopodobeństwo tego, że dorosły owad zese k jajeczek jest dae przez rozkład Possoa o parametrze.prawdopodobeństwo tego, że z jajeczka rozwe sę dorosły owad, wyos p. Oblczyć prawdopodobeństwo, że owad ma dokłade k dorosłych potomków, k=0,,,...(odp: Rozkład lczby potomków jest rozkładem Possoa z parametrem p. 7

8 65 Kruper rzuca symetryczą moetą do chwl, gdy wypade orzeł. Gdy orzeł wypade w k-tym rzuce, kruper wypłaca k złotych, ale gdy orzeł e wypade po sześcu rzutach gracz płac s złotych gra sę kończy. Ile powa wyosć opłata s aby gra była sprawedlwa? 66 Rzucamy razy symetryczą kostką do gry. Jeżel wypade k razy parzysta lczba oczek, to wygrywamy k złotych, gdze k=0,,,. Ile powa wyosć opłata za grę, aby gra była sprawedlwa, tz. wartość oczekwaa wygraej była rówa zeru. 67 Automat ustawoy a pozycj produkuje wałk, których średca ma rozkład ormaly N(, gdze =0.05. Wałek uważa sę za dobry, gdy jego średca X meśc sę w przedzale (0.5, 0.5. Jak powe być ustawoy automat, aby prawdopodobeństwo wyprodukowaa braku było ajmejsze? Jak procetowo udzał w całej produkcj będą mały brak aprawale (X>0.5, a jak e aprawale (X<0.5, jeżel automat ustawoo pomyłkowo a pozycj = Wyzaczyć dystrybuatę rozkładu jedostajego w: a trójkące T := { (x,y R 0 x, y -x }, b trójkące T := { (x,y R 0 x, -x y } 69 Zmee losowe X Y są ezależe mają te sam rozkład jedostajy a przedzale (0,. Zaleźć rozkład prawdopodobeństwa zmeej losowej Z=X+Y. Zaleźć E(Z V(Z. 70 Zmee losowe X Y są ezależe mają te sam rozkład N(0,. Zaleźć rozkład prawdopodobeństwa zmeej losowej Z= X Y. Zaleźć E(Z V(Z. 7 Wyzaczyć rozkład lorazu dwóch ezależych zmeych losowych o rozkładze N(0,. 7 Nech (X,Y będze dwuwymarową zmeą losową o rozkładze ormalym N(0,0,,,. Wykazać, że zmea Z=Y/X ma rozkład o fukcj gęstośc f ( z ( zz 7 Wykazać, że zmea losowa U X ma rozkład jedostajy a przedzale [0,], gdy X Y są X Y ezależym zmeym losowym o tym samym rozkładze wykładczym. 7 Zmea (X,Y ma rozkład o fukcj gęstośc f(x,y=x+y, 0x, 0y Wyzaczyć rozkłady zmeych a X+Y, b X-Y, c XY, d Y/X. (Rohatg str86 75 Zmee losowe X,...,X są ezależe mają te sam rozkład o dystrybuace F X. Zaleźć rozkład prawdopodobeństwa zmeej losowej Y=max(X,...,X. 76 Zmee losowe X,...,X są ezależe mają te sam rozkład o dystrybuace F X. Zaleźć rozkład prawdopodobeństwa zmeej losowej Y=m(X,...,X.. 8

9 77 Dwuwymarowa zmea losowa (X,Y ma rozkład o fukcj gęstośc f(x,y=cxy, dla 0xy. Wyzaczyć: a stałą c, b współczyk korelacj (X,Y zmeych X Y. zy zmee X Y są ezależe? c lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X (wykres, d prostą regresj drugego rodzaju zmeej Y względem X (wykres. 78 Dwuwymarowa zmea losowa (X,Y ma rozkład o fukcj gęstośc f(x,y=c(x+y, dla 0x, 0y-x. Wyzaczyć: ezależe? (wykres, (wykres. a stałą c, a współczyk korelacj (X,Y zmeych X Y. zy zmee X Y są b lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X c prostą regresj drugego rodzaju zmeej Y względem X 79 Dwuwymarowa zmea losowa (X,Y ma rozkład jedostajy a {(x,y: x +y, x0, y0}. Wyzaczyć : a współczyk korelacj (X,Y zmeych X Y. zy zmee X Y są ezależe? b lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X (wykres, c prostą regresj drugego rodzaju zmeej Y względem X (wykres. 80 Dwuwymarowa zmea losowa (X,Y ma rozkład zaday fukcją gęstośc x( y xe, x 0, y 0 f( X, Y ( x, y. Wyzaczyć : 0, w pozostałych przypadkach a współczyk korelacj (X,Y zmeych X Y, b lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X (wykres, c prostą regresj drugego rodzaju zmeej Y względem X (wykres. 8 Dwuwymarowa zmea losowa (X,Y ma rozkład zaday fukcją gęstośc x e, 0 y x f( X, Y ( x, y. Wyzaczyć : 0, w pozostałych przypadkach a rozkłady brzegowe zmeych X Y - czy zmee X Y są ezależe?, b rozkłady warukowe X Y Y X, c lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X (wykres, d P(X-Y> X=0, P(X-Y> <X<0. 8 Dwuwymarowa zmea losowa (X,Y ma rozkład zaday fukcją gęstośc, 0 x y y f( X, Y ( x, y. Wyzaczyć : 0, w pozostałych przypadkach a rozkłady brzegowe zmeych X Y - czy zmee X Y są ezależe?, b rozkłady warukowe X Y Y X, c lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X (wykres? d lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X (wykres? 9

10 8 Dwuwymarowa zmea losowa (X,Y ma rozkład zaday fukcją gęstośc y( x, 0 y x f ( X, Y ( x, y. Wyzaczyć : 0, w pozostałych przypadkach a współczyk korelacj (X,Y zmeych X Y, b lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X (wykres, c prostą regresj drugego rodzaju zmeej Y względem X (wykres. 8 Dwuwymarowa dyskreta zmea losowa (X,Y ma rozkład X Y Wyzaczyć: a współczyk korelacj (X,Y zmeych X Y. zy zmee X Y są ezależe? b lę regresj perwszego rodzaju zmeej Y względem X (wykres, c prostą regresj drugego rodzaju zmeej Y względem X (wykres, d rozkład zmeej losowej R= X Y, e warukowy rozkład zmeej X pod warukem R= 85 Zmea losowa (X,Y ma dwuwymarowy rozkład N(m,V, gdze m=,v=. Wyzaczyć : a fukcję gęstośc f(x,y, b współczyk korelacj (X,Y, c rozkład X pod warukem X+Y= Zmea losowa (X,Y,Z ma trójwymarowy rozkład N(m,, gdze m= 0, = Wyzaczyć : a fukcję gęstośc f(x,y,z, b współczyk korelacj (X,Z, c P(-<X < Y-Z=. 87 Odcek [0, ] łamemy losowo a dwe częśc, astępe wększą część łamemy losowo a dwe. Pukty łamaa mają rozkład jedostajy. Jake jest prawdopodobeństwo, że z otrzymaych odcków moża zbudować trójkąt. 88 Rzucamy 0 razy symetryczą moetą. Nech X ozacza łączą lczbę orłów a Y lczbę orłów w perwszych rzutach. Oblczyć E(X Y (Odp. E(X Y=Y+ 89 Załóżmy, że X, X są ezależym zmeym losowym o rozkładze wykładczym E ( X, =,. Nech Y=m(X, X.Wyzaczyć E(X Y. (Odp. E ( X Y Y. 0

11 90 Załóżmy, że U 0,U,...,U są ezależym zmeym losowym o jedakowym rozkładze jedostajym a przedzale [0,].Oblczyć warukową wartość oczekwaą E(max{U 0,U,...,U U 0. (Odp. U 0 Wskazówka max{u 0,U,...,U = max{u 0, max{u,...,u 9 Rzucamy symetryczą moetą tak długo aż w dwóch kolejych rzutach pojawą sę "reszk". Oblcz wartość oczekwaą lczby wykoaych rzutów. (Odp. 6 9 Załóżmy, że X, X,..., X,... są ezależym zmeym losowym o rozkładze jedostajym a przedzale [0,] (oz. U[0,], zaś N jest zmeą losową o rozkładze Possoa z parametrem max( X (oz. P( ezależą od X, X,..., X,... Nech,..., X, gdy N 0 M. Oblcz E(M. 0, gdy N 0 (Odp. E( M E( E( M N E( ( e. NN 9 Nech X, X będą ezależym zmeym losowym o tym samym rozkładze. Pokazać, że V( X X X E( X X X E ( X X X 9 Nech X, Y, X, Y,... będą ezależym zmeym losowym o rozkładze jedostajym a przedzale (0,. Nech f : [0,] [0,] będze fukcją merzalą, Z f ( X Y }. Udowodć, że { lm Z f ( x 0 dx p.. 95 Owad składa X jajeczek zgode z rozkładem Possoa z parametrem, a owad z jajeczka wylęga sę z prawdopodobeństwem p, ezależe od ych. Zaleźć średą lość potomków. (Wykorzystać warukową wartość oczekwaą. 96 Zmee losowe X Y są ezależe mają rozkład N(0,. Zaleźć fukcję charakterystycza zmeej XY. 97 Nech (,, będze przestrzeą probablstyczą przy czym jest rozkładem N(m,. Nech F będze podcałem symetryczych zborów borelowskch a obcęcem mary do F. Wyzaczyć (o le steje d. d 98 Zmee losowe X,X,... są ezależe mają te sam rozkład o E(X =0 X X d V(X =.Wykazać, że N(0,. X X 99 Zmee losowe X,X,... są ezależe mają tę samą fukcję charakterystyczą. Zmea losowa N jest od ch ezależa ma rozkład Possoa. Wyzaczyć fukcję charakterystyczą losowej sumy Y=X ++X N. Zakładając, że jest dwukrote różczkowala w 0 zaleźć E(Y V(Y.

12 00 Wykazać, że gdy zmea losowa X ma rozkład Possoa o parametrze, to X d Y N (0,, gdy. (Wskazówka-wykorzystać fukcje charakterystycze. 0 Wyzaczyć fukcję charakterystyczą rozkładu Laplace a o gęstośc f ( x e. xm 0 Zmee losowe X, X,... są ezależe X k ma rozkład Possoa o parametrze k = / k (k =,,... Zbadać czy dla cągu X k zachodz prawo welkch lczb. 0 Zmee losowe X, X,... są ezależe X k ma rozkład ormaly N(0, k dla k =,,... Zbadać czy dla cągu X k zachodz prawo welkch lczb. 0 Nech X k będze zmeą losową przyjmującą z jedakowym prawdopodobeństwem jedą z dwóch wartośc s k s k. Przy jakm s zachodz prawo welkch lczb dla średej arytmetyczej cągu X,...,X k,...takch ezależych zmeych losowych. 05 Po teree masta jeźdz 000 samochodów. Prawdopodobeństwo wezwaa pogotowa techczego przez jede samochód wyos p=0.00. Oblczyć prawdopodobeństwo P(A wezwaa pogotowa przez którykolwek z samochodów zakładając, ze wezwaa są zdarzeam ezależym. Podać wyk dokłady przyblżoy uzyskay z aproksymacj rozkładu dwumaowego rozkładem Possoa. Oszacować teoretycze błąd tego przyblżea sprawdzć jego dokładość w rozważaym przypadku. (Odp. dokł. P(A=0.8695; przybl. P(A= , oszacowae błędu : błąd Tekst broszury zawera zaków. W trakce psaa każdy zak może zostać błęde wprowadzoy z prawdopodobeństwem Z kole redaktor zajduje każdy z błędów z prawdopodobeństwem 0.9, po czym tekst wraca do autora, który zajduje każdy z pozostałych błędów z prawdopodobeństwem 0.5. Jaka jest szasa, że po obu korektach broszura będze zawerała e węcej ż błędy. (Odp. p= Grupa studetów rozwązuje test składający sę ze 00 pytań. Na każde pytae możlwe są odpowedz. Od lu poprawych odpowedz począwszy powo sę stawać oceę pozytywą, jeżel prawdopodobeństwo zdaa egzamu przy udzelau odpowedz a chybł trafł e powo być wększe ż Waga pasażerów samolotów jest pewą zmeą losową o wartośc oczekwaej =70 kg odchyleu stadardowym =8 kg. Także całkowty cężar bagażu pasażera (tz. łącze z bagażem ręczym jest zmeą losową o wartośc oczekwaej = kg odchyleu stadardowym =5 kg. Zakładając, że powyższe zmee losowe są ezależe oblczyć prawdopodobeństwo, że 9 osoby łącze z bagażem e ważą węcej ż 6500 kg. 09 Włamywacz -amator posługuje sę kluczem do własego meszkaa jako wytrychem. Udaje mu sę w te sposób otworzyć jede drzw a sto. Przyjmjmy że zysk z każdego udaego włamaa wyos zł. Ile meszkań mus odwedzć te złodzej, aby z prawdopodobeństwem co ajmej 0.9 uzyskać sumę przekraczającą zł.

13 0 Każda ze 00 pracujących maszy jest włączoa w cągu 80% całego czasu pracy a włączea wyłączea są losowe. Jake jest prawdopodobeństwo, że w przypadkowo wybraej chwl jest włączoych węcej ż 70 ale mej ż 86 maszy. Prawdopodobeństwo zdarzea A w pojedyczym dośwadczeu wyos p = 0.. Zaleźć lczbę dośwadczeń aby z prawdopodobeństwem co ajmej 0.9 lczba pojawea sę zdarzea A była e mejsza ż 0. Towarzystwo ubezpeczeń wzajemych ma rezerwę 000 zł z poprzedego roku. W beżącym roku stu kletów wpłaca po 00 zł ubezpeczea. W przypadku śmerc ubezpeczoego frma wypłaca 000 zł. Prawdopodobeństwo śmerc każdego z kletów jest jedakowe rówe 0.0. Załóżmy, że przypadk zgoów są ezależe od sebe. Jake jest prawdopodobeństwo, że frma e będze wypłacala w daym roku? Nech X,..., X 00 będą ezależym zmeym losowym o tym samym rozkładze o gęstośc 00 X f(x=x(-x dla 0 < x <. Oblczyć P ( Nech X,..., X 00 będą ezależym zmeym losowym o tym samym rozkładze beta o gęstośc f(x=x(-x dla 0 < x <. Oblczyć P (5 X 5. 5 Komputer dodaje 00 lczb rzeczywstych z których każdą zaokrągla do ajblższej lczby 00 całkowtej. Zakłada sę, że błędy zaokrągleń są ezależe mają rozkład jedostajy a odcku (-0.5, 0.5. Zaleźć prawdopodobeństwo, że błąd w oblczeu sumy e przekroczy 0. 6 Aby stwerdzć jak welu wyborców popera obece partę AB losujemy próbkę a ej przeprowadzamy badae. Jak duża powa być ta próbka aby uzyskay wyk różł sę od rzeczywstego poparca dla part AB e węcej ż o b=% z prawdopodobeństwem -=0.95. Jak będze wyk jeżel przed losowaem próbk mamy częścową formację, że poparce dla AB e przekracza 0%? 7 Nech X,X,... będze cągem ezależych zmeych losowych o rozkładach Possoa X P (. Sprawdzć, czy dla tego cągu zachodz TG (Wsk. Tw. o dodawau fukcja charakterystycza 8 Nech X,X,... będze cągem ezależych zmeych losowych o rozkładach P(X k ==p k, P(X k =0=-p k.. pokazać, że gdy szereg p k k q k jest rozbeży, to ( X k mk, gdze k k k zbega wg rozkładu do zmeej losowej o rozkładze N(0,. (Wsk. Są spełoe zał. tw. Lapuowa.0 9 Zmee losowe I,I,... X,X,... są ezależe. Każda ze zmeych I ma tak sam rozkład prawdopodobeństwa: P(I ==p, P(I =0=-p. Każda ze zmeych X ma tak sam rozkład

14 prawdopodobeństwa tak, że E(X = V(X =. Nech X I S oraz K I. Wyzaczyć gracę (w sese zbeżośc wg. rozkładu K S lm. (Wskazówka Y X I ( E(Y =0 V(Y =p.

. Wtedy E V U jest równa

. Wtedy E V U jest równa Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84 Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee

Bardziej szczegółowo

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości Prawdopodobeństwo statystyka 4.0.00 r. Zadae Nech... będą ezależym zmeym losowym z rozkładu o gęstośc θ f ( x) = θ xe gdy x > 0. Estymujemy dodat parametr θ wykorzystując estymator ajwększej warogodośc

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona: Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta

Bardziej szczegółowo

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,

Bardziej szczegółowo

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki: Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,

Bardziej szczegółowo

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE VI. TWIERDZENIA GRANICZNE 6.. Wprowadzee Twerdzea gracze dotyczą własośc graczych cągów zmeych losowych dzelą sę a:! twerdzea lokale opsują zbeżośc cągu fukcj prawdopodobeństwa w przypadku cągu {X } zmeych

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5 L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów. Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer

Bardziej szczegółowo

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych. Populacja to zborowość podlegająca badau

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

Bardziej szczegółowo

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję

Bardziej szczegółowo

Zadania z rachunku prawdopodobieństwa

Zadania z rachunku prawdopodobieństwa Zadaia z rachuku prawdopodobieństwa Każda trójka spośród czterech ukleotydów A,, G i T koduje jede amiokwas w łańcuchu ici DNA. Ile jest możliwych a priori różych amiokwasów? (OdpW 6 ; amiokwasów o różych

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem

Bardziej szczegółowo

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7 6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 5 Szereg rozdzelczy przedzałowy (dae pogrupowae) (stosujemy w przypadku dużej lczby epowtarzających sę daych) Przedzał (w ; w + ) Środek x& Lczebość Lczebość skumulowaa s

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym. Wyzaczae oporu aczyowego kaplary w przepływe lamarym. I. Przebeg ćwczea. 1. Zamkąć zawór odcający przewody elastycze a astępe otworzyć zawór otwerający dopływ wody do przewodu kaplarego. 2. Ustawć zawór

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

Bardziej szczegółowo

Wstęp do prawdopodobieństwa. Dr Krzysztof Piontek. Literatura:

Wstęp do prawdopodobieństwa. Dr Krzysztof Piontek. Literatura: Studum podyplomowe altyk Fasowy Wstęp do prawdopodobeństwa Lteratura: Ostasewcz S., Rusak Z., Sedlecka U.: Statystyka elemety teor zadaa, kadema Ekoomcza we Wrocławu 998. mr czel: Statystyka w zarządzau,

Bardziej szczegółowo

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka Matematyczna Anna Janicka Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 3.05.016 PORÓWNANIE WIĘCEJ NIŻ DWÓCH POPULACJI TESTY NIEPARAMETRYCZNE Pla a dzsaj 1. Porówywae węcej ż dwóch populacj test jedoczykowej aalzy waracj (ANOVA).

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych

Bardziej szczegółowo

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2 Zadae. eh K będze próbką prostą z rozkładu ormalego ( μ σ ) zaś: ( ) S gdze:. Iteresuje as względy błąd estymaj: σ R S. σ rzy wartość ozekwaa E R jest rówa ( ) (A).8 (B).9 (C). (D). (E). Zadae. eh K K

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,

Bardziej szczegółowo

Regresja REGRESJA

Regresja REGRESJA Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu

Bardziej szczegółowo

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X Lsta 6 Kaml Matuszewsk 9..205 2 3 4 5 6 7 9 0 2 3 4 5 6 7 X X X X X X X X X X X X Zadae Lewa stroa: W delegacj możemy meć od do osób. Wyberamy ( k) osób a k sposobów wyberamy przewodczącego. k =.. węc

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław

Bardziej szczegółowo

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem Ekstrapolacja Rchardsoa (szacowae błędu) dla daej, ustaloej metody błąd Mh zakładając, że M jest w przyblżeu ezależe od h I I + Mh h h/ / I I + Mh ekstrapolowaa wartość całk I I e I h / + Ih / ( I h )

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa Wzory

Statystyka Opisowa Wzory tatystyka Opsowa Wzory zereg rozdzelczy: x - wartośc cechy - lczebośc wartośc cechy - lczebość całej zborowośc Wskaźk atężea przy rysowau wykresu szeregu rozdzelczego przedzałowego o erówych przedzałach:

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

Miary statystyczne. Katowice 2014 Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących

Bardziej szczegółowo

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce. Metody probablstycze statystyka Wykład 7: Statystyka opsowa. Rozkłady prawdopodobestwa wystpujce w statystyce. Podstawowe pojca Populacja geerala - zbór elemetów majcy przyajmej jed włacwo wspól dla wszystkch

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby

Bardziej szczegółowo

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =? Mary położea rozkładu Wykład 9 Statystyk opsowe Średa z próby, mea(y) : symbol y ozacza lczbę; arytmetyczą średą z obserwacj Symbol Y ozacza pojęce średej z próby Średa jest środkem cężkośc zboru daych

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka

Bardziej szczegółowo

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4 Zad. 1. Dana jest unkcja prawdopodobeństwa zmennej losowej X -5-1 3 8 p 1 1 c 1 Wyznaczyć: a. stałą c b. wykres unkcj prawdopodobeństwa jej hstogram c. dystrybuantę jej wykres d. prawdopodobeństwa: P (

Bardziej szczegółowo

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya

Bardziej szczegółowo

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą. Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna Aalza zależośc Rodzaje zależośc mędzy zmeym występujące w praktyce: Fukcyja wraz ze zmaą wartośc jedej zmeej astępuje ścśle określoa zmaa wartośc drugej zmeej (p. w fzyce: spadek swobody gt s ) tochastycza

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ,,, ~ B, β ( β β ( ( Γ( β Γ + f ( Γ ( + ( + β + ( + β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β + β β β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E ( Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β β + β Metoda mometów polega a przyrówau

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA 5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA Kospekt wykładu STATYSTYKA MATEMATYCZNA rok 8/9 Stroa Język prawdopodobeństwo jego rozkład Pojęce rozkładu prawdopodobeństwa lczby z totolotka jako zmee losowe o rozkładze skretym zmea losowa częstoścowa

Bardziej szczegółowo

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są

Bardziej szczegółowo

X i T (X) = i=1. i + 1, X i+1 i + 1. Cov H0. ( X i. k 31 ) 1 Φ(1, 1818) 0, 12.

X i T (X) = i=1. i + 1, X i+1 i + 1. Cov H0. ( X i. k 31 ) 1 Φ(1, 1818) 0, 12. Zadae p (X p (X ( ( π 6 6 e 6 X m ( π 6 6 e 6 ( X C e m 6 X, gdze staªa C e zale»y od statystyk X (X,, X 6, a m jest w ksze od zera Zatem p (X/p (X jest emalej c fukcj statystyk T (X 6 X ªatwo pokaza,»e

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Badania Maszyn CNC. Nr 2 Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,

Bardziej szczegółowo

... MATHCAD - PRACA 1/A

... MATHCAD - PRACA 1/A Nazwsko Imę (drukowaym) KOD: Dzeń+godz. (p. Śr) MATHCAD - PRACA /A. Stablcuj fukcję: f() = s() + /6. w przedzale od a do b z podzałem a rówych odcków. Sporządź wykres f() sprawdź, le ma mejsc zerowych.

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym

Bardziej szczegółowo

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2 Pojęce przedzału ufośc Przyład: Rozważmy pewe rzad proces (tz. ta tórego lczba zajść podlega rozładow Possoa). W cągu pewego czasu zaobserwowao =3 tae zdarzea. Oceć możlwy przedzał lczby zdarzeń tego typu

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 6 Matematyka fasowa c.d. Rachuek retowy (autetowy) Maem rachuku retowego określa sę regulare płatośc w stałych odstępach czasu przy założeu stałej stopy procetowej. Przykłady

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0

Bardziej szczegółowo

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym Pomary bezpośrede pośrede obarczoe błędem przypadkowym I. Szacowae wartośc przyblŝoej graczego błędu przypadkowego a przykładze bezpośredego pomaru apęca elem ćwczea jest oszacowae wartośc przyblŝoej graczego

Bardziej szczegółowo

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version  WIII/1 Statystyka opsowa Statystyka zajmuje sę zasadam metodam uogólaa wyków otrzymaych z próby losowej a całą populację (czyl zborowość, z której została pobraa próba). Take postępowae azywamy woskowaem statystyczym.

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia graniczne:

Twierdzenia graniczne: Twierdzeia graicze: Tw. ierówośd Markowa Jeżeli P(X > 0) = 1 oraz EX 0: P X k 1 k EX. Tw. ierówośd Czebyszewa Jeżeli EX = m i 0 < σ = D X 0: P( X m tσ) 1 t. 1. Z partii towaru o wadliwości

Bardziej szczegółowo

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 7. Zmienne losowe typu skokowego.

Laboratorium nr 7. Zmienne losowe typu skokowego. Laboratorium nr 7. Zmienne losowe typu skokowego.. Zmienna losowa X ma rozkład dany tabelką: - 0 3 0, 0,3 0, 0,3 0, Naszkicować dystrybuantę zmiennej X. Obliczyć EX oraz VarX.. Zmienna losowa ma rozkład

Bardziej szczegółowo

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych

Ćwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych Ćczea r 3 Fae II obert Ślepaczuk Teora portfela paperó artoścoych Teora portfela paperó artoścoych jet jedym z ajażejzych dzałó ooczeych faó. Dotyczy oa etycj faoych, a przede zytkm etycj dokoyaych a ryku

Bardziej szczegółowo

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.

Bardziej szczegółowo

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego). TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =

Bardziej szczegółowo

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2 Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń: .. Uprość ops zdarzeń: a) A B, A \ B b) ( A B) ( A' B).. Uproścć ops zdarzeń: a) A B A b) A B, ( A B) ( B C).. Uproścć ops zdarzeń: a) A B A B b) A B C ( A B) ( B C).4. Uproścć ops zdarzeń: a) A B, A B

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest

Bardziej szczegółowo

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:

Bardziej szczegółowo