M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wykład 7-2
|
|
- Gabriel Kwiatkowski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1
2 Ważiejsze rozłady -wa Rozłady zmieej losowej dysreej: rozład łasi (jedosajy) rozład dwuuowy (Beroulliego) rozład dwu- i wielomiaowy rozład ujemy dwumiaowy (Pascala) rozład geomeryczy rozład hiergeomeryczy rozład Poissoa Rozłady zmieej losowej ciągłej: rozład łasi (jedosajy) rozład wyładiczy i Erlaga rozład ormaly (Gaussa) rozład Sudea rozład χ rozład F Sedecora-Fishera M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-
3 Rozład łasi zmiea dysrea W rozładzie łasim (jedosajym, sałym, jedorodym) ażdy sośród możliwych wyiów losowaia jes rówie rawdoodoby: P dla,,, Warość oczeiwaa: E[ ] ( + ) ( + ) Wariacja: V[ ] E[ ] ( E[ ] ) ( E[ ] ) ( + )( + ) ( + ) 6 4 Przyład: Rozład cyfr w liczbie π jes zgody z modelem rozładu łasiego.,,5, Przyład: Pomiar za omocą mieria cyfrowego. Jao błąd zaorągleia waro rzyjąć dysersję rozładu łasiego, a ie błąd wyiający z lasy rzyrządu.,995,99,985, M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-3
4 Rozład łasi zmiea ciągła W rozładzie łasim (jedosajym, sałym, jedorodym) ażda warość z rzedziału [a,b] może być wylosowaa z jedaowym rawdoodobieńswem: f ( x) dla a x b b a b x Warość oczeiwaa: [ x] b a E d x x ( a + b) a b a b a b a a Wariacja: b b [ ] [ ] x b a ( [ ]) ( [ ] ) 3 V x E x E x d x E x x a + b b a b a 3 4 a Przyład: Niech zmiea losowa x ma rozład jedosajy a rzedziale [,]. Wówczas zmiea losowa oreśloa rówaiem x ex( - ) d ex( - ) czyli l( x) τ l( x) albo τ l( x) E ; ex ma rozład wyładiczy M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-4 b a
5 Rozład dwuuowy (Beroulliego) Eseryme Beroulliego ma dwa możliwe wyii suces i oraża, óre się wzajemie wyluczają i wysęują losowo. Próbą Beroulliego azywamy usaloą sewecję owórzeń eserymeu Beroulliego. W ażdej róbie -wo sucesu i orażi q - są ideycze, oleje róby są iezależe: wyii doychczasowych rób ie mają wływu a wyii olejych rób. Rozład dwuuowy (Beroulliego) ma osać: Warość oczeiwaa: P gdzie, E P [ ] + Wariacja: V[ ] ( ) P P ( ) + ( ) Przyład: Ura zawiera ul czerwoych i ul czarych. - Losujemy olejo ul, zwracając wylosowaą ulę do ury rzed olejym losowaiem. Te schema odowiada defiicji róby Beroulliego gdzie q.5 - Losujemy olejo ul, ie zwracając wylosowaych ul do ury. To ie są róby Beroulliego, oieważ -wo sucesu zmieia się odczas ażdej róby. - M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-5
6 Rozład dwumiaowy Rozład dwumiaowy o rozład -wa sucesów w róbach Beroulliego, czyli rozład -wa sumy zmieych losowych ażda z rozładu dwuuowego. Rozład -wa day jes rzez: B gdzie (, ) ( ),,..., - Warość oczeiwaa i wariacja: E [ ] V[ ] ( ) Przyład: Pewa liia loicza swierdziwszy, że 4% asażerów órzy wyuią biley, ie ojawia się a loisu, rzyjęła oliyę srzedaży su bileów a samolo, óry ma ylo 98 miejsc. Jaa jes szasa a o, że wszyscy órzy rzyjdą a loiso zajdą 96. się w samolocie? 99 P( 98) B (, ) B 99(, ) + ( ) M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-6
7 Rozład wielomiaowy Eseryme wielomiaowy (uogólieie eserymeu dwumiaowego) olega a:. wyoaiu ideyczych rób, rzy czym w ażdej róbie mamy do czyieia z j wzajemie rozłączymi i jedyie możliwymi zdarzeiami A, A,, A j. -wo zajścia zdarzeia A i wyosi i i ie zmieia się w olejych róbach, rzy czym i i. 3. oleje róby są iezależe, z. rezulay doychczasowych rób ie mają wływu a wyii rzyszłych rób. Niech zmiee losowe,,, j ozaczają liczby zajść oszczególych zdarzeń w róbach, rzy czym j. Fucja -wa rozładu wielomiaowego daa jes rzez: W Warości oczeiwae i wariacje:...,,...,... j j j!!... j! Przyład: Ura zawiera ul: czery R, rzy G, rzy B. Losujemy 5 ul ze zwracaiem. Jaa jes szasa wylosowaia ul R, ul G i 3 uli B? 5! P !!! 96 M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-7! E V i i i i i j
8 Rozład geomeryczy Rozład geomeryczy oisuje -wo ierwszego sucesu w -ej róbie Beroulliego: dla G,,,... Warość oczeiwaa: - [ ] d d E G ( ) ( - ) ( - q) ( q ) ( - q) q dq dq Wariacja: d m d q ( - q) q q ( - q ) dq m dq - q - q m G + q m m + q m m m m m m m q + mq + ( ) q m q + q mq + q m m m m m q q q [ ] V - Przyład: Korola jaości. Niech -wo wadliwego wyrobu będzie rówe -6. Jaa jes szasa, że a ierwszy wadliwy wyrób aiemy się wśród ierwszych sorolowaych wyrobów? 9999 m ( ) P ( ) ( ) ( ). m M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-8
9 Rozład ujemy dwumiaowy Rozład ujemy dwumiaowy (Pascala) oisuje -wo, że do uzysaia sucesów musimy wyoać rób według schemau Beroulliego, rzy czym osaia róba zaończoa jes sucesem: U (, ) ( ),,,..., +, +,... Rozład ujemy dwumiaowy oisuje rozład sumy iezależych zmieych losowych, ażda z rozładu geomeryczego : P ( ) ( ) ( ) ( )...,,..., Aby uzysać rozład sumy musimy zsumować łączy rozład -wa o aich warościach (,,, ) dla órych suma jes sała i rówa : U... (, ) ( ) ( ) Warość oczeiwaa i wariacja rozładu ujemego dwumiaowego jao sumy iezależych zmieych ażda z rozładu geomeryczego z ym samym aramerem dae są rzez: [ ] [ ] ( ) E V M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-9
10 Rozład hiergeomeryczy Eseryme hiergeomeryczy olega a wylosowaiu bez zwracaia obieów z oulacji złożoej z N obieów wśród órych jes K obieów osiadających ewą cechę i N - K ie osiadających ej cechy. Fucja -wa rozładu hiergeomeryczego daa jes rzez: K N K N,,,...,,,..., N ( N, K, ) H N K,,,..., N mi (, K) Warość oczeiwaa i wariacja: [ ] [ ] N K E V q gdzie, q N N K Gdy N, K ale a, że, wedy: N < < H N, K, B, Przyład: Z arii 4 szu beziecziów srawdza się 4 losowo wybrae. Jeśli choć jede jes wadliwy, o całą arię się odrzuca. Jaie ( 4)( 36) jes -wo rzyjęcia arii zawierającej 4 P acc H ( N 4, K 4, 4) % wadliwych beziecziów? ( 4) 4 M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-
11 Rozład wyładiczy Rozważmy czas oczeiwaia a rzejazd samochodu. Bra samochodu w ciągu olejych rzedziałów czasowych / day jes rozładem dwumiaowym: (, ) Q B Niech gdzie (zw. iesywość) oreśla yową liczbę zdarzeń a jedosę czasu: Q Przechodząc z do iesończoości - Q ; ex - P-wo sucesu w rzedziale (, ) : ( ) ( ) Q( ) P ; F ; ; ex( - ) Fucja gęsości -wa rozładu wyładiczego ma osać: E ( ) ( ) d F ; ; ex( - ) d gęsość [/s] gdzie r oraz >. Czas życia o τ /.,,6,,8,4 M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7- Czas oczeiwaia a rzejazd samochodu ( omiarów) y.93 ex(-.93) czas oczeiwaia [s]
12 Uwagi: Rozład wyładiczy Warość oczeiwaa i wariacja: [ ] ex( ) d [ ] ex( ) E τ V d τ Przyład: ( Bra amięci ) P-wo brau samochodu w ciągu czasu T: Q T -F T ex - T P-wo, że samochód ie rzejedzie jeszcze dodaowo w czasie jeśli ie rzejechał w orzedzającym czasie T o -wo waruowe: P( ( > + T) ( > T) ) P( > + T) Q( T+ ) Q( T) P( > + T > T) P( > T) P( > T) Q( T) ex( - ( + T) ) ex( - ) Q( ) ex( -T) A więc Q( + T) Q( ) Q( T) czyli ozosały ores życia ie zależy od rzeszłości. bra amięci jes cechą wyłączie fucji wyładiczej (oraz y i y) rosy maemayczie, ale ie iuicyjy (sarzeie się człowiea, urządzeń) sosoway do oisu czasu życia urządzeń, órych czas życia jes długi M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-
13 Rozład wyładiczy Przyład: W ewym szialu, w iedziele wieczorem omiędzy 8: i : zgłasza się a izbę rzyjęć średio 5 acjeów w ciągu godziy. Załadając, że liczba zgłoszeń odlega rozładowi Poissoa, a czas omiędzy olejymi zgłoszeiami rozładowi wyładiczemu, zajdź: średi czas omiędzy olejymi rzyjęciami: τ. h 5 -wo, że oleje rzyjęcie asąi w ciągu 5 miu od orzediego:. 5. P x. ex d ex ex τ τ 735 -wo, że czas omiędzy olejymi rzyjęciami będzie dłuższy iż miu:. P x. ex d ex ex 667 > τ τ M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład wo, że w dowolej chwili czas do asęego rzyjęcia będzie omiędzy i 5 miu: P (.. ) 5 < x < 467 ex d ex. τ τ ex 467 ex
14 Rozład Erlaga Zajdziemy rozład czasów oczeiwaia a -e zdarzeie. Łączy czas oczeiwaia a zdarzeń day jes rzez: ( ) (- ) gdzie E ; ex Podobie zajdujemy: E ( ; ) E( ; ) E ( ; ) i i i i Dla mamy + oraz (wybieramy v, a więc u-v i v oraz J ): ( ; ) ( ; ) ( ; ) ex( ) ex E E v E v dv v v dv ex( ) dv ( ) ex( ) v v dv 3 3 ex( ) ex ex v v v dv vdv ex( ) Rozład czasu oczeiwaia a zdarzeń ma osać (rozład Erlaga): E ( ) M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-4 ( ) ; ex( ) Γ Zadaie: Udowodij owyższy wzór meodą iducji maemayczej.
15 Rozład Erlaga Przyład: Przychodzimy do urzędu gdzie są dwa oiea. Przed jedym czea jeda osoba, a rzed drugim dwie. Jaie jes -wo, że usawiając się w dłuższej olejce dorzemy do oiea szybciej? E ( ; ) ex ( ) E ( ; ) ex( ) Łączy rozład czasów oczeiwaia day jes rzez: Szuae -wo wyosi: 3 (, ; ) E( ; ) E ( ; ) ex ( + ) f 3 P < f, ; d d ex + d d < < M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład ex( ) ex( ) d d ex( ) d 4 Zadaie: Poaż, że w ogólym rzyadu dwóch oleje (m>) -wo o dae jes rzez: m < m m P( ) m +
16 Rozład Poissoa Rozważmy roces odlegający rozładowi wyładiczemu. Ze względu a bra amięci o ażdym sygale (. rzejazd samochodu) hisoria owarza się od owa, a jabyśmy oczeiwali a ierwsze zdarzeie. Jai jes rozład -wa wysąieia sygałów w usaloym czasie obserwacji? Niech zmiea losowa T ozacza mome rzybycia -ego sygału. Szuamy -wa P((T ) (T + > )), gdzie zmiea losowa T + T + +. Łączą fucję gęsości -wa iezależych zmieych losowych T i T + zajdujemy amięając, że zmiea T odlega rozładowi Erlaga: T T T ex T ex ex( T + ) ex T!!! Poieważ dla rzejścia od zmieych T, + do T, T +, Jaobia jes rówy, więc: Szuae -wo jes więc rówe: ( T) P( ( T ) ( T+ ) ) f T, T+ ; ex T+ T < T+ <! ( T) ( ) f ( T, ; ) ex ex T + dt + dt dt T + dt +! - -! > M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-6
17 Rozład Poissoa Ozaczając rzez µ orzymujemy rozład Poissoa liczby sygałów,, w oreśloym rzedziale czasu: µ P ( µ ) ex( µ )! Warość oczeiwaa i wariacja: E V [ ] P µ µ [ ] P µ µ µ Błąd liczby zliczeń jes rówy ierwiasowi z ej liczby: [ ] [ ] D D µ E[ ] µ Przyład: Wyii doyczące obserwacji liczby samochodów w seudowych rzedziałach czasu. Paramer rozładu Poissoa: [ ] [ ] µ. 93 / s s 93. M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-7 częsość,3,5,,5,,5 Mah Player liczba samochodów
18 Rozład Poissoa Związe rozładu dwumiaowego z rozładem Poissoa. Jaie jes -wo wysąieia doładie zdarzeń w rzedziale czasu [, ]?! B (, )... +!( )!! Jeśli -wo sucesu w ojedyczej róbie dae jes rzez / o dosajemy: B +! (, ) ( )( )...( ) +! Dooując rzejścia graiczego dosajemy: ( ) B, P e! Zasosowaie do rzadich zdarzeń (. liczba aasrof, błedów druarsich, rzadich rozadów jądrowych, i.) M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-8
19 Rozład Poissoa Eseryme Poissoa olega a zliczaiu zdarzeń (sucesów) w oreśloej jedosce czasu lub rzesrzei geerowaych rzez roces Poissoa o asęujących cechach: isieje eserymealie oreśloa sała, będąca średią częsością ojawiaia się sucesów w usaloej jedosce czasu lub rzesrzei, liczby sucesów wysęujące w dowolych usaloych i ie rzerywających się odjedosach są wzajemie iezależe, jeśli usaloą jedosę odzielimy a bardzo małe odjedosi h, o -wo doładie jedego sucesu w ażdej z odjedose jes małe i aie samo, i w graicy dąży do h, -wo więcej iż jedego sucesu w bardzo małej odjedosce dąży do zera. Przyład: Produce abli chce używać rozładu Poissoa do ocey liczby defeów. Badając wiele 4-merowych odciów swierdza, że średio zawierają oe 4 defey. Czy sełioe są warui rocesu Poissoa? Przyład: Pod oiec ażdego ygodia zlicza się w liice w dużym mieście liczby owych rzyadów zaaźej choroby. W ciągu osaich rzech ygodi zaoowao odowiedio, i 3 rzyadów. Czy sełioe są warui rocesu Poissoa? M. Przybycień Rachue rawdoodobieńswa i saysya Wyład 7-9
Erlanga. Znajdziemy rozkład czasów oczekiwania na n-te zdarzenie. Łączny czas oczekiwania. na n zdarzeń dany jest przez: = u-v i t 2.
Rozład Erlaga Zajdziem rozład czasów oczeiwaia a -e zdarzeie. Łącz czas oczeiwaia a zdarzeń da jes przez: M. Przbcień Rachue prawdopodobieńswa i sasa ( (- gdzie E ; λ λ exp λ Podobie zajdujem: E ( ; E(
Bardziej szczegółowoFunkcja generująca rozkład (p-two)
Fucja geerująca rozład (p-wo Defiicja: Fucją geerującą rozład (prawdopodobieńswo (FGP dla zmieej losowej przyjmującej warości całowie ieujeme, azywamy: [ ] g E P Twierdzeie: (o jedozaczości Jeśli i są
Bardziej szczegółowoWykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego.
Rachue rawdoodobieństwa MAP064 Wydział Eletroii, ro aad. 008/09, sem. leti Wyładowca: dr hab. A. Jurlewicz Wyład 8: Zmiee losowe dysrete. Rozłady Beroulliego (dwumiaowy), Pascala, Poissoa. Przybliżeie
Bardziej szczegółowoRozkład normalny (Gaussa)
Rozład ormaly (Gaussa) Wyprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowych. Rozważmy pomiar wielości m, tóry jest zaburzay przez losowych efetów o wielości e ażdy, zarówo zaiżających ja i
Bardziej szczegółowonpq jest funkcją gęstości zmiennej losowej X? Po wyznaczeniu k proszę znaleźć: dystrybuantę, kwartyl drugi,
Zadaie aa jest fucja gęstości zmieej losowej X: 9 8 Wyzacz: F (X ; Q ; ; ( X ; 9 9 P X P Zadaie ( Statystya II, X a b F( b F( a X e! P m ( ; m E( X ( X V ( X X R P ( X R ( X V ( X jest fucją gęstości zmieej
Bardziej szczegółowon k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Wyższe momety zmieej losowej Deiicja: Mometem m rzędu azywamy wartość oczeiwaą ucji h() dla dysretej zm. losowej oraz ucji h() dla ciągłej zm. losowej: m E P m E ( ) d Deiicja: Mometem cetralym µ rzędu
Bardziej szczegółowoWyższe momenty zmiennej losowej
Wyższe momety zmieej losowej Deiicja: Mometem m rzędu azywamy wartość oczeiwaą ucji h( dla dysretej zm. losowej oraz ucji h( dla ciągłej zm. losowej: m E P m E ( d Deiicja: Mometem cetralym µ rzędu dla
Bardziej szczegółowosą niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X
Prawdoodobieństwo i statystyka 5..008 r. Zadaie. Załóżmy że 3 są iezależymi zmieymi losowymi o jedakowym rozkładzie Poissoa z wartością oczekiwaą λ rówą 0. Obliczyć v = var( 3 + + + 3 = 9). (A) v = 0 (B)
Bardziej szczegółowoRozkłady zmiennych losowych
ZIP 007/008 (zaoczne) Rozłady zmiennych losowych I. X zmienna losowa soowa. Rozład zero jedynowy X rzybiera dwie wartości: i 0 Jeśli P(X ), to (X ) q P gdyż P(X ) P(X ) Rozład zmiennej losowej jest rozładem
Bardziej szczegółowoĆwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA
Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz
Bardziej szczegółowobędą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,
Zadaie iech X, X,, X 6 będą iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), a Y, Y,, Y6 iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), gdzie, są iezaymi
Bardziej szczegółowoTwierdzenia 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 szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 6..003 r. Zadaie. W kolejych okresach czasu t =,, 3, 4, 5 ubezpieczoy, charakteryzujący się parametrem ryzyka Λ, geeruje szkód. Dla daego Λ = λ zmiee N, N,..., N 5 są
Bardziej szczegółowoII. PEWNE SCHEMATY RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA
II EWNE SCHEMATY RACHUNKU RAWDOODOBIEŃSTWA 2 Zagadieie Beroulliego rzeprowadzamy doświadczeń w tai sposób, że prawdopodobieństwo sucesu w ażdym doświadczeiu jest stałe, iezależe od wyiów poprzedich i rówe
Bardziej szczegółowoRozkład normalny (Gaussa)
Rozład ormal (Gaussa Wprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowch. Rozważm pomiar wielości, tór jest zaburza przez losowch efetów o wielości ε ażd, zarówo zaiżającch ja i zawżającch
Bardziej szczegółowo4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ
4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ 4.. Wrowadzeie W sysemach zależych od zdarzeń wyzwalaie określoego zachowaia się układu jes iicjowae rzez dyskree zdarzeia. Modelowaie akich syuacji ma a celu symulacyją aalizę
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n
Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam
Bardziej szczegółowoRozkład normalny (Gaussa)
Rozład ormal (Gaussa Wprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowch. Rozważm pomiar wielości, tór jest zaburza przez losowch efetów o wielości ε ażd, zarówo zaiżającch ja i zawżającch
Bardziej szczegółowoZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 8. ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE 1 Zbieżość ciągu zmieych losowych z prawdopodobieństwem 1 (prawie apewo) Ciąg zmieych losowych (X ) jest
Bardziej szczegółowoWstęp. zbiór wszystkich zdarzeń elementarnych (sample space), S zbiór zdarzeń, (events), P prawdopodobieństwo (probability distribution).
Wstęp,, S P przestrzeń probabilistycza (Probability space), zbiór wszystich zdarzeń elemetarych (sample space), S zbiór zdarzeń, (evets), P prawdopodobieństwo (probability distributio). P : S R ZMIENNA
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach,
Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza Dr hab. iż. Mariusz Przybycień Literatura: Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza w zadaiach, tom I i II, W. Krysici i i., PWN 2005. Wstęp do
Bardziej szczegółowoELEMENTY SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH
.Kowalsi Wybrae zagadieia z rocesów sochasyczych EEMENTY SYSTEMÓW KOEJKOWYCH WYBRANE ZAGADNIENIA uca Kowalsi Warszawa 8 .Kowalsi Sysemy Obsługi ieraura:.kowalsi, maeriały dydaycze z rocesów sochasyczych.
Bardziej szczegółowoKOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli.
KOMBINATORYKA Kombiatoryą azywamy dział matematyi zajmujący się zbiorami sończoymi oraz relacjami między imi. Kombiatorya w szczególości zajmuje się wyzaczaiem liczby elemetów zbiorów sończoych utworzoych
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadaie. Wykoujemy rzuty symetryczą kością do gry do chwili uzyskaia drugiej szóstki. Niech Y ozacza zmieą losową rówą liczbie rzutów w których uzyskaliśmy ie wyiki iż szóstka a zmieą losową rówą liczbie
Bardziej szczegółowoz przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X
Matematyka ubezpieczeń majątkowych.0.0 r. Zadaie. Mamy day ciąg liczb q, q,..., q z przedziału 0,. Rozważmy trzy zmiee losowe: o X X X... X, gdzie X i ma rozkład dwumiaowy o parametrach,q i, i wszystkie
Bardziej szczegółowoma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y
Zadaie. Łącza wartość szkód z pewego ubezpieczeia W = Y + Y +... + YN ma rozkład złożoy Poissoa z oczekiwaą liczbą szkód rówą λ i rozkładem wartości pojedyczej szkody takim, że ( Y { 0,,,3,... }) =. Niech:
Bardziej szczegółowoKurs Prawdopodobieństwo Wzory
Kurs Prawdoodobieństwo Wzory Elemety kombiatoryki Klasycza deiicja rawdoodobieństwa gdzie: A - liczba zdarzeń srzyjających A - liczba wszystkich zdarzeń P A Tel. 603 088 74 Prawdoodobieństwo deiicja Kołmogorowa
Bardziej szczegółowoTrzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w
Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to
Bardziej szczegółowoZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4
Agata Boratyńska Statystyka aktuariala... 1 ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4 1. Wygeeruj szkody dla polis z kolejych lat wg rozkładu P (N = 1) = 0, 1 P (N = 0) = 0, 9, gdzie N jest liczbą szkód z jedej polisy.
Bardziej szczegółowoEstymacja przedziałowa - przedziały ufności
Estymacja rzedziałowa - rzedziały ufości Próbę -elemetową charakteryzujemy jej arametrami ( x, s, s ). SłuŜą oe do ocey wartości iezaych arametrów oulacji (m, σ, σ). Nazywamy je estymatorami uktowymi iezaych
Bardziej szczegółowoi statystyka matematyczna Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza Dr hab. iż.. Mariusz Przybycień Literatura: Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza w zadaiach, tom I i II, W. Krysici i i., PWN 200. Wstęp do
Bardziej szczegółowoCharakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja
Charakterystyki liczbowe zmieych losowych: wartość oczekiwaa i wariacja dr Mariusz Grządziel Wykłady 3 i 4;,8 marca 24 Wartość oczekiwaa zmieej losowej dyskretej Defiicja. Dla zmieej losowej dyskretej
Bardziej szczegółowoZadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.
Z adaie Niech,,, będą iezależymi zmieymi losowymi o idetyczym rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją. Wyzaczyć wariację zmieej losowej. Wskazówka: pokazać, że ma rozkład Γ, ODP: Zadaie Niech,,,
Bardziej szczegółowoĆwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona
Ćwiczeie r 4 Porówaie doświadczalego rozkładu liczby zliczeń w zadaym przedziale czasu z rozkładem Poissoa Studeta obowiązuje zajomość: Podstawowych zagadień z rachuku prawdopodobieństwa, Zajomość rozkładów
Bardziej szczegółowo16 Przedziały ufności
16 Przedziały ufości zapis wyiku pomiaru: sugeruje, że rozkład błędów jest symetryczy; θ ± u(θ) iterpretacja statystycza przedziału [θ u(θ), θ + u(θ)] zależy od rozkładu błędów: P (Θ [θ u(θ), θ + u(θ)])
Bardziej szczegółowoRozkład Poissona. I. Cel ćwiczenia. Obowiązujący zakres materiału. Podstawy teoretyczne. Opracował: Roman Szatanik
Opracował: Roma Szatai Rozład Poissoa I. Cel ćwiczeia Zapozaie ze statystyczym sposobem opisu zagadień związaych z promieiowaiem jądrowym oraz z rozładami statystyczymi stosowaymi w fizyce jądrowej. Pratycze
Bardziej szczegółowoKalkulacja rezerw z optymalnym ważeniem informacji o szkodach wypłaconych oraz szkodach zgłoszonych i niewypłaconych
Kallacja rezerw z oymalym ważeiem iformacji o szodac wyłacoyc oraz szodac złoszoyc i iewyłacoyc ior Krzemińsi Credi Aricole Ubezieczeia a Życie Wojciec Oo Uiwersye Warszawsi Refera rzyooway a Oóloolsą
Bardziej szczegółowoP = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +
Zadaia róże W tym rozdziale zajdują się zadaia ietypowe, często dotyczące łańcuchów Markowa oraz własości zmieych losowych. Pojawią się także zadaia z estymacji Bayesowskiej.. (Eg 8/) Rozważamy łańcuch
Bardziej szczegółowo1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki
1 Twierdzeia o graiczym przejściu pod zakiem całki Ozaczeia: R + = [0, ) R + = [0, ] (X, M, µ), gdzie M jest σ-ciałem podzbiorów X oraz µ: M R + - zbiór mierzaly, to zaczy M Twierdzeie 1.1. Jeżeli dae
Bardziej szczegółowoNiezawodność elementu nienaprawialnego. nienaprawialnego. 1. Model niezawodnościowy elementu. 1. Model niezawodnościowy elementu
Niezawodność elemenu nienarawialnego. Model niezawodnościowy elemenu nienarawialnego. Niekóre rozkłady zmiennych losowych sosowane w oisie niezawodności elemenów 3. Funkcyjne i liczbowe charakerysyki niezawodności
Bardziej szczegółowoPodprzestrzenie macierzowe
Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji ( ) : m f x = Ax ( A) { Ax x } = Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy
Bardziej szczegółowooznaczają łączne wartości szkód odpowiednio dla k-tego kontraktu w t-tym roku. O składnikach naszych zmiennych zakładamy, że:
Zadaie. Niech zmiee losowe: X t,k = μ + α k + β t + ε t,k, k =,2,, K oraz t =,2,, T, ozaczają łącze wartości szkód odpowiedio dla k-tego kotraktu w t-tym roku. O składikach aszych zmieych zakładamy, że:
Bardziej szczegółowoPodstawowe rozkłady zmiennych losowych typu dyskretnego
Podstawowe rozkłady zmieych losowych typu dyskretego. Zmiea losowa X ma rozkład jedopuktowy, skocetroway w pukcie x 0 (ozaczay przez δ(x 0 )), jeżeli P (X = x 0 ) =. EX = x 0, V arx = 0. e itx0.. Zmiea
Bardziej szczegółowoSMO. Procesy stochastyczne WYKŁAD 6
Procesy stochastycze WYKŁAD 6 SMO Systemy masowe obsługi (zastosowaie procesu urodzeń i śmierci) - przyłady: - cetrala telefoicza, - staca bezyowa, - asa biletowa, - system omputerowy. Założeia: - liczba
Bardziej szczegółowoLista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym
Lista 5 Zadaia a zastosowaie ierówosci Markowa i Czebyszewa. Zadaie 1. Niech zmiea losowa X ma rozkład jedostajy a odciku [0, 1]. Korzystając z ierówości Markowa oszacować od góry prawdopodobieństwo, że
Bardziej szczegółowoJEDNOWYMIAROWA 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 szczegółowo21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,
CAŁA RZYWOLINIOWA NIESIEROWANA rzywą o rówaiach parameryczych: = (), y = y(), a < < b, azywamy łukiem regularym (gładkim), gdy spełioe są asępujące waruki: a) fukcje () i y() mają ciągłe pochode, kóre
Bardziej szczegółowoPodprzestrzenie macierzowe
Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji : m f x = Ax RAAx x Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy podprzestrzeń
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa
Statystyka matematycza. Wykład II. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 dyskretych Rozkłady zmieeych losowych ciągłych 2 3 4 Rozkład zmieej losowej dyskretej dyskretych Rozkłady zmieeych losowych
Bardziej szczegółowoModele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej
Moele zmieości akywów ryzykowych Moel muliplikaywy Rozkła logarymiczo-ormay Paramery siaki wumiaowej Moel muliplikaywy zmieości akywów Rekurecyjy moel muliplikaywy: (=, (k+ = (k u(k, k=,, Cea akywa w chwili
Bardziej szczegółowoStatystyka Inżynierska
aysyka Iżyierska dr hab. iż. Jacek Tarasik AG WFiI 4 Wykład 5 TETOWANIE IPOTEZ TATYTYCZNYC ipoezy saysycze ipoezą saysyczą azywamy każde przypszczeie doyczące iezaego rozkład o prawdziwości lb fałszywości
Bardziej szczegółowoStatystyczne aspekty emisji, propagacji i detekcji. promieniowania jądrowego
Saysycze aspey emisji, propagacji i deecji promieiowaia jądrowego Rysue 5. przedsawia iedawe wyii esperymeu ATLAS w laboraorium CERN poazujące rozład zw. masy iezmieiczej (m γγ ) dwóch fooów. Puy uładają
Bardziej szczegółowoi statystyka matematyczna Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza Dr hab. iż.. Mariusz Przybycień Literatura: Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza w zadaiach, tom I i II, W. Krysici i i., PWN 200. Wstęp do
Bardziej szczegółowoAnaliza I.1, zima globalna lista zadań
Aaliza I., zima 207 - globala lista zadań Marci Kotowsi 8 styczia 208 Podstawy Zadaie. Udowodij, że dla ażdego aturalego liczby 7 2 + oraz 7 2 dzielą się przez 6. Zadaie 2. Rozstrzygij, czy poiższe liczby
Bardziej szczegółowoχ 2 = + 2π 2 Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej: σ
χ Niech ziea losowa a rozkład oralyn(; µ,). Zajdziey rozkład zieej: µ Stadaryzjąc zieą losową µ otrzyjey stadaryzoway rozkład Gassa: ( ;, ) ep N 0 π Rozkład zieej a więc postać: d ( X + ) N N ep d π Rozważy
Bardziej szczegółowoEstymacja przedziałowa
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa aaliza daych doświadczalych Wykład 5 3.03.08 dr iż. Łukasz Graczykowski lukasz.graczykowski@pw.edu.pl Semestr leti 07/08 Metody Mote Carlo Najważiejsze rozkłady prawdopodobieństwa Metoda akceptacji-odrzuceń
Bardziej szczegółowo1. Element nienaprawialny, badania niezawodności. Model matematyczny elementu - dodatnia zmienna losowa T, określająca czas życia elementu
Badaia iezawodościowe i saysycza aaliza ich wyików. Eleme ieaprawialy, badaia iezawodości Model maemayczy elemeu - dodaia zmiea losowa T, określająca czas życia elemeu Opis zmieej losowej - rozkład, lub
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
Bardziej szczegółowoWybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki
Rozdział 1 Wybrane rozłady zmiennych losowych i ich charaterystyi 1.1 Wybrane rozłady zmiennych losowych typu soowego 1.1.1 Rozład równomierny Rozpatrzmy esperyment, tóry może sończyć się jednym z n możliwych
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady
WYKŁAD Zdarzeia losowe i prawdopodobieństwo Zmiea losowa i jej rozkłady Metody statystycze metody opisu metody wioskowaia statystyczego sytetyczy liczbowy opis właściwości zbioru daych ocea charakterystyk
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadaie 1 Rzucamy 4 kości do gry (uczciwe). Prawdopodobieństwo zdarzeia iż ajmiejsza uzyskaa a pojedyczej kości liczba oczek wyiesie trzy (trzy oczka mogą wystąpić a więcej iż jedej kości) rówe jest: (A)
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa aaliza daych doświadczalych Wykład 5 4.03.07 dr iż. Łukasz Graczykowski lgraczyk@if.pw.edu.pl Semestr leti 06/07 Metody Mote Carlo Najważiejsze rozkłady prawdopodobieństwa Metoda akceptacji-odrzuceń
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa aaliza daych doświadczalych Wykład 5.03.09 dr iż. Łukasz Graczykowski lukasz.graczykowski@pw.edu.pl Semestr leti 08/09 Trasformacje liiowe Propagacja iepewości Trasformacje liiowe Najczęściej,
Bardziej szczegółowoZadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Grupę n dzieci ustawiono w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo
Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I - 1 1. Grupę dzieci ustawioo w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) Jacek i Agatka stoją koło siebie; b) Jacek, Placek i Agatka stoją koło
Bardziej szczegółowoNiezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne
Wykład 4 Niezależość zmieych, fukcje i charakterystyki wektora losowego, cetrale twierdzeia graicze Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki
Bardziej szczegółowoSTATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II 1. Pla laboratorium II rozkłady prawdopodobieństwa Rozkłady prawdopodobieństwa dwupuktowy, dwumiaowy, jedostajy, ormaly. Związki pomiędzy rozkładami prawdopodobieństw.
Bardziej szczegółowoDwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011
Dwumia Newtoa Agiesza Dąbrowsa i Maciej Nieszporsi 8 styczia Wstęp Wzory srócoego możeia, tóre pozaliśmy w gimazjum (x + y x + y (x + y x + xy + y (x + y 3 x 3 + 3x y + 3xy + y 3 x 3 + y 3 + 3xy(x + y
Bardziej szczegółowoRozkład χ 2 = + 2π 2. Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej:
Rozkład χ Niech ziea losowa a rozkład oralyn(; µ,). Zajdziey rozkład zieej: µ Stadaryzjąc zieą losową µ otrzyjey stadaryzoway rozkład Gassa: ( ;, ) ep N 0 π Rozkład zieej a więc postać: d ( X + ) N N ep
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407
Rachek rawdoodobieństwa i statystyka Wioskowaie statystycze. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, ok407 ada@agh.ed.l Estymacja arametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego arametr jest estymator
Bardziej szczegółowoRACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5. PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA Rozłady soowe Rozład jednopuntowy Oreślamy: P(X c) 1 gdzie c ustalona liczba. 1 EX c, D 2 X 0 (tylo ten rozład ma zerową wariancję!!!)
Bardziej szczegółowoWykład 10 Wnioskowanie o proporcjach
Wykład 0 Wioskowaie o roorcjach. Wioskowaie o ojedyczej roorcji rzedziały ufości laowaie rozmiaru róby dla daego margiesu błędu test istotości dla ojedyczej roorcji Uwaga: Będziemy aalizować roorcje odobie
Bardziej szczegółowo1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o
1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady
Bardziej szczegółowoZmienna losowa N ma rozkład ujemny dwumianowy z parametrami (, q) = 7,
Matematyka ubezpieczeń majątkowych.0.008 r. Zadaie. r, Zmiea losowa N ma rozkład ujemy dwumiaowy z parametrami (, q), tz.: Pr( N k) (.5 + k) (.5) k! Γ Γ * Niech k ozacza taką liczbę aturalą, że: * k if{
Bardziej szczegółowoWykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy
Wyład 7 Przestrzeie metrycze zwarte Defiicja 8 (przestrzei zwartej i zbioru zwartego Przestrzeń metryczą ( ρ X azywamy zwartą jeśli ażdy ciąg elemetów tej przestrzei posiada podciąg zbieży (do putu tej
Bardziej szczegółowoIV Uniwersytecka Sobota Matematyczna 14 kwietnia Funkcje tworzące w kombinatoryce
IV Uiwersyteca Sobota Matematycza 4 wietia 208 Fucje tworzące w ombiatoryce Dla ciągu a 0 a a 2... defiiujemy fucję tworzącą: G(x) = a x = a 0 + a x + a 2 x 2 + a 3 x 3 + =0. Zajdź fucje tworzące dla poiższych
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne Rozwiązania zadań
Metody robabilistyczne Rozwiązania zadań 6. Momenty zmiennych losowych 8.11.2018 Zadanie 1. Poaż, że jeśli X Bn, to EX n. Odowiedź: X rzyjmuje wartości w zbiorze {0, 1,..., n} z rawdoodobieństwami zadanymi
Bardziej szczegółowoθx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,
Zadaie 1. Niech X 1,..., X 8 będzie próbą z rozkładu ormalego z wartością oczekiwaą θ i wariacją 1. Niezay parametr θ jest z kolei zmieą losową o rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją 1.
Bardziej szczegółowo1. Sygnały i systemy dyskretne (LTI, SLS) (1w=2h)
Cyfrowe rzewarzanie sygnałów Jace Rezmer --. Sygnały i sysemy dysrene (LI, SLS (w=h.. Sysemy LI Pojęcie sysemy LI oznacza liniowe sysemy niezmienne w czasie (ang. Linear ime - Invarian. W lieraurze olsiej
Bardziej szczegółowoZadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo
Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I - 1 1. Grupę dzieci ustawioo w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) Jacek i Agatka stoją koło siebie, b) Jacek, Placek i Agatka stoją koło
Bardziej szczegółowoWiadowmości wstępne z rachunku prawdopodobieństwa
Biotechologia, Chemia, Chemia Budowlaa - Wydział Chemiczy - 1 Wiadowmości wstępe z rachuu prawdopodobieństwa Zdecydowaa więszość procesów fizyczych, techiczych, społeczych, eoomiczych itp, przebiega w
Bardziej szczegółowoTeoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =
Zastosowaie symboli Σ i Π do zapisu sum i iloczyów Teoria Niech a, a,, a będą dowolymi liczbami Sumę a + a + + a zapisuje się zazwyczaj w postaci (czytaj: suma od do a ) Za Σ to duża greca litera sigma,
Bardziej szczegółowoAnaliza I.1, zima wzorcowe rozwiązania
Aaliza I., zima 07 - wzorcowe rozwiązaia Marci Kotowsi 5 listopada 07 Zadaie. Udowodij, że dla ażdego aturalego liczba 7 + dzieli się przez 6. Dowód. Tezę udowodimy za pomocą iducji matematyczej. Najpierw
Bardziej szczegółowo1. Dany odcinek podzielić dwoma punktami na trzy części. Jakie jest prawdopodobieństwo, że z tych części da się zbudować trójkąt?
1.5. Prawdopodoieństwo warukowe 15 Zadaia 1. Day odciek podzielić dwoma puktami a trzy części. Jakie jest prawdopodoieństwo, że z tych części da się zudować trójkąt? 2. Moetę o promieiu r rzucoo a parkiet
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobieństwo i statystyka.0.00 r. Zadaie Rozważy astępującą, uproszczoą wersję gry w,,woję. Talia składa się z 5 kart. Dobrze potasowae karty rozdajey dwó graczo, każdeu po 6 i układay w dwie kupki.
Bardziej szczegółowoZadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo
Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I - 1 1. Grupę dzieci ustawioo w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) Jacek i Agatka stoją koło siebie, b) Jacek, Placek i Agatka stoją koło
Bardziej szczegółowoN ( 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 szczegółowoĆWICZENIE 1 Symulacja doświadczeń losowych Statystyka opisowa Estymacja parametryczna i nieparametryczna T E O R I A
ĆWICZENIE Symulacja doświadczeń losowych Statystya opisowa Estymacja parametrycza i ieparametrycza T E O R I A Opracowała: Katarzya Stąpor Opis programu MS EXCEL. Iformacje ogóle Program Microsoft Excel
Bardziej szczegółowoRozdział 1. Prawdopodobieństwo
Wstęp Rachue prawdopodobieństwa (łac. probabilitis prawdopodoby) jest dziedzią matematyi, tóra współcześie zajduje szeroie zastosowaie zarówo w auce, ja i w pratyce. Jest dobrym arzędziem ostruowaia i
Bardziej szczegółowoPodstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja
Podstawowe ozaczeia i wzory stosowae a wykładzie i laboratorium Część I: estymacja 1 Ozaczeia Zmiee losowe (cechy) ozaczamy a wykładzie dużymi literami z końca alfabetu. Próby proste odpowiadającymi im
Bardziej szczegółowoP k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} =
Definicja.5 (Kombinacje bez powtórzeń). Każdy -elementowy podzbiór zbioru A wybrany (w dowolnej olejności) bez zwracania nazywamy ombinacją bez powtórzeń. Twierdzenie.5 (Kombinacje bez powtórzeń). Liczba
Bardziej szczegółowoMIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń
MIANO ROZTWORU TITRANTA Aaliza saysycza wyików ozaczeń Esymaory pukowe Średia arymeycza x jes o suma wyików w serii podzieloa przez ich liczbę: gdzie: x i - wyik poszczególego ozaczeia - liczba pomiarów
Bardziej szczegółowoMetrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
Bardziej szczegółowoSygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.
Sygały pojęcie i klasyfikacja, meody opisu. Iformacja przekazywaa jes za pośredicwem sygałów, kóre przeoszą eergię. Sygał jes o fukcja czasowa dowolej wielkości o charakerze eergeyczym, w kórym moża wyróżić
Bardziej szczegółowoPobieranie próby. Rozkład χ 2
Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie
Bardziej szczegółowo1 Układy równań liniowych
Katarzya Borkowska, Wykłady dla EIT, UTP Układy rówań liiowych Defiicja.. Układem U m rówań liiowych o iewiadomych azywamy układ postaci: U: a x + a 2 x 2 +... + a x =b, a 2 x + a 22 x 2 +... + a 2 x =b
Bardziej szczegółowoX i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
Bardziej szczegółowo3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej
3. Regresja liiowa 3.. Założeia dotyczące modelu regresji liiowej Aby moża było wykorzystać model regresji liiowej, muszą być spełioe astępujące założeia:. Relacja pomiędzy zmieą objaśiaą a zmieymi objaśiającymi
Bardziej szczegółowoPodstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)
. Zdarzenia odstawy rachunu prawdopodobieństwa (przypomnienie). rawdopodobieństwo 3. Zmienne losowe 4. rzyład rozładu zmiennej losowej. Zdarzenia (events( events) Zdarzenia elementarne Ω - zbiór zdarzeń
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa aaliza daych doświadczalych Wykład 6.04.06 dr iż. Łukasz Graczykowski lgraczyk@if.pw.edu.pl Semestr leti 05/06 Własości rozkładu ormalego Cetrale twierdzeie graicze Fukcja charakterystycza
Bardziej szczegółowo