Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo"

Transkrypt

1 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I 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 siebie. 2. Ze zbioru elemetowego losujemy ze zwracaiem r elemetów. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że któryś elemet się powtórzył? 3. Siedmiu pasażerów przydzieloo losowo do trzech wagoów. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że i) wszyscy trafili do jedego wagou, ii) w każdym wagoie zalazło się przyajmiej dwóch z tych pasażerów? 4. Z klasy liczącej 11 chłopców i 13 dziewczyek wylosowao czteroosobową delegację. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że w skład delegacji wchodzi więcej chłopców iż dziewczyek. 5. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że w grze w brydża gracz N otrzymał a) wszystkie karty różej wartości; b) dokładie dwa piki; c) co ajmiej dwa piki; d) dwa piki, 3 kiery, 4 kara, 4 trefle; e) układ 4432; f) układ Oblicz prawdopodobieństwo tego, że w grze w pokera talią 24 kartową gracz otrzyma z ręki a) parę b) dwie pary c) straighta d) trójkę e) fulla f) karetę g) kolor h) pokera jedakowych ciastek rozdzieloo między czwórkę dzieci w sposób losowy. Oblicz prawdopodobieństwo tego, iż a) Jacek otrzymał dokładie 1 ciastko b) Jacek otrzymał co ajmiej 1 ciastko c) każde z dzieci otrzymało co ajmiej 1 ciastko 1

2 8. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że w lotto spośród 49 liczb wylosowaa będzie szóstka ie zawierająca dwu kolejych liczb. 9. a) Ile różych słów (iekoieczie sesowych) moża utworzyć permutując litery słowa MATEMATYKA? b) Jeśli wybierzemy losowo któreś z tych słów jakie jest prawdopodobieństwo tego, że litery T ie stoją obok siebie? 1. Klasa liczy 15 ucziów, a każdej lekcji do odpowiedzi jest losoway jede uczeń. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że w ciągu 16 lekcji każdy uczeń będzie przepytay. 11. W szafie zajduje się par butów, a chybił trafił wybieramy z ich k butów przy czym k. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) wśród wylosowaych butów jest coajmiej jeda para, b) wśród wylosowaych butów jest dokładie jeda para. 12. a) Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że przy losowym umieszczeiu N listów w N zaadresowaych kopertach żade list ie trafi do właściwego adresata? b) Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że dokładie k listów trafi do właściwych adresatów? 2

3 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Z przedziału [, 1] wybrao w sposób losowy dwa pukty, które podzieliły go a trzy odciki. Jaka jest szasa, że z tych odcików da się zbudować trójkąt? 2. (Igła Buffoa) Igłę o długości l rzucoo w sposób losowy a płaszczyzę z zazaczoymi liiami rówoległymi. Odległość między sąsiedimi liiami wyosi d > l. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że igła przetie którąś z liii. 3. (Paradoks Bertrada) Z okręgu wybrao w sposób losowy cięciwę. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że ma oa długość większą od długości boku trójkąta rówoboczego wpisaego w okrąg. 4. Odciek P Q jest średicą okręgu. Na okręgu wybieramy a chybił trafił dwa pukty A i B. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że jede z łuków AB zawiera oba pukty P i Q? 5. Na ieskończoą szachowicę o boku 1 rzucoo moetę o średicy 2 3. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że moeta a) zajdzie się całkowicie we wętrzu jedego z pól, b) przetie się z dwoma bokami szachowicy? 6. Załóżmy, że P(A B) = 1/2, P(A B) = 1/4, P(A \ B) = P(B \ A). Oblicz P(A) i P(B \ A). 7. Załóżmy, że A B C = Ω, P(B) = 2P(A), P(C) = 3P(A), P(A B) = P(B C) = P(A C). Wykaż, że 1/6 P(A) 1/4. 8. Załóżmy, że P(A) 2/3, P(B) 2/3, P(C) 2/3 i P(A B C) =. Oblicz P(A). 9. Wykaż, że dla dowolych zdarzeń A 1,..., A zachodzą ierówości i=1 ( ) P(A i ) P A i i=1 1. Wyzacz σ ciało geerowae przez a) dwa zbiory A i B; b) trzy zbiory A, B i C. 11. Czy istieje σ-ciało złożoe z 7-elemetów? P(A i ) P(A i A j ). i=1 1 i<j 3

4 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Grupę dzieci ustawioo w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) Jacek stoi bezpośredio przed Agatką, jeśli Agatka stoi bezpośredio przed Dorotką; b) Jacek stoi przed Agatką, jeśli Agatka stoi przed Dorotką; c) Jacek stoi przed Agatką, jeśli wiemy, że Agatka ie stoi ostatia. 2. Z talii 24 kartowej losujemy 5 kart bez zwracaia. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że wylosowaliśmy dokładie 3 asy, jeśli wiadomo, że a) mamy co ajmiej jedego asa; b) mamy co ajmiej jedego asa czarego koloru; c) mamy asa pik; d) pierwszą wylosowaą kartą jest as; e) pierwszą wylosowaą kartą jest czary as; f) pierwszą wylosowaą kartą jest as pik. 3. Z odcika [, 1] wylosowao a chybił trafił dwie liczby. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że a) większa z liczb jest miejsza iż 1/2; b) większa z liczb jest miejsza iż 1/2, jeśli wiadomo, że miejsza z liczb jest większa iż 1/4; c) większa z liczb jest miejsza iż 1/2, jeśli wiadomo, że któraś z liczb jest większa iż 1/4. 4. W urie zajduje się b kul białych i c kul czarych. Losujemy z ury po jedej kuli a astępie zwracamy ją do ury dokładając a kul tego samego koloru. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) pierwsza i druga wylosowaa kula będzie biała; b) druga wylosowaa kula będzie biała; c) za pierwszym razem wylosowao kulę białą, jeśli wiemy, że za drugim razem wylosowao kulę białą; d) w pierwszych trzech losowaiach wylosujemy kule tego samego koloru. 5. Test a rzadką chorobę, którą dotkiętą jest jeda osoba a 5 tysięcy, daje fałszywą pozytywą odpowiedź u osoby zdrowej w 2% przypadków, a u osoby chorej zawsze daje pozytywy wyik. Jakie jest prawdopodobieństwo, że osoba u której test przyiósł wyik pozytywy jest faktyczie chora? 6. W populacji jest 15% dyslektyków. Jeśli w teście diagostyczym uczeń popełi 6 lub więcej błędów, to zostaje uzay za dyslektyka. Każdy dyslektyk a pewo popełi co ajmiej 6 błędów w takim teście, ale rówież ie-dyslektyk może popełić więcej 4

5 iż 5 błędów z prawdopodobieństwem 1/1. Jasio popełił w teście 6 błędów - jakie jest prawdopodobieństwo tego, że jest dyslektykiem? Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że w kolejym teście popełi co ajmiej 6 błędów? 7. Prawdopodobieństwo, że losowo wybraa rodzia ma dzieci jest rówe { αp dla = 1, 2,... p = 1 =1 αp = 1 αp 1 p dla =. Zakładając, że wszystkie 2 rozkładów płci dzieci w rodziie o dzieciach jest rówoprawdopodobe oblicz prawdopodobieństwo tego, że losowo wybraa rodzia ma a) co ajmiej jedą córkę; b) dokładie jedą córkę? c) Losowo wybraa rodzia ma przyajmiej jedą córkę, jakie jest prawdopodobieństwo tego, że jest oa jedyaczką? 8. W Małej Większej są dwie szkoły podstawowe - SP1 i SP2. Przeprowadzoe pod koiec roku szkolego egzamiy wykazały, że większy procet dziewczyek w SP1 potrafi rozłożyć liczbę 215 a czyiki pierwsze iż w SP2 podobie większy procet chłopców z SP1 potrafi to zrobić iż w SP2. Czy zaczy to, że statystycze dziecko ze szkoły r 1 lepiej wypadło w rozkładaiu liczby 215 od statystyczego dziecka ze szkoły r 2? 5

6 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Rzucamy dwa razy kostką. Rozważmy zdarzeia: A za pierwszym razem wypadła liczba oczek podziela przez trzy, B za drugim razem wylosowao liczbę oczek podzielą przez trzy, C suma wyrzucoych oczek jest parzysta. Czy zdarzeia A, B, C są parami iezależe? Czy są iezależe? 2. Na kartkach zapisao różych liczb rzeczywistych, astępie kartki włożoo do pudełka, wymieszao i losowao kolejo bez zwracaia. Niech A k ozacza zdarzeie, że k-ta z wylosowaych liczb jest większa od wszystkich poprzedich. Wykaż, że P(A k ) = 1/k oraz zdarzeia A 1, A 2,..., A są iezależe. 3. Rzucoo kostkami do gry. Określmy zdarzeia A k - a k-tej kostce wypadła szóstka, 1 k oraz A +1 - suma wyrzucoych oczek jest podziela przez 6. Wykaż, że dowole spośród zdarzeń A 1,..., A +1 jest iezależych, ale łączie zdarzeia A 1,..., A ie są iezależe. 4. Wyzacz ajbardziej prawdopodobą liczbę sukcesów w schemacie Beroulliego. 5. Rzucoo 1 razy kostką. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że w pierwszym rzucie wypadła szóstka, jeśli wiadomo, że a) w 1 rzutach wypadło dokładie 7 szóstek b) w 9 astępych rzutach wypadło dokładie 7 szóstek. 6. Rzucamy szóstką do mometu aż wypadie piątka lub po raz trzeci szóstka. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że rzucimy dokładie razy. 7. Prawdopodobieństwo tego, że w ciągu jedego dia a autostradzie będzie k wypadków jest rówe 5 k e 5 /k!, k = 1, 2,.... Prawdopodobieństwo tego, że w daym wypadku będzie uczesticzył samochód czerwoy jest 1/3. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że w ciągu jedego dia a autostradzie będzie k wypadków z udziałem samochodów czerwoych. 8. Niech X ozacza ajdłuższą serię orłów w rzutach moetą symetryczą. Wykaż, że a) P(X a log 2 ) przy dla a < 1, b) P(X a log 2 ) 1 przy dla a > 1. 6

7 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Rzucamy ieskończeie wiele razy kostką. Udowodij, że z prawdopodobieństwem 1 wystąpi ieskończeie wiele serii złożoych z 215 szóstek pod rząd. 2. Rzucamy ieskończeie wiele razy moetą a której orzeł wypada z prawdopodobieństwem p. Przez A ozaczmy zdarzeie, że w pierwszych rzutach wypadło tyle samo orłów, co reszek. Wykaż, że i) jeśli p 1/2, to z prawdopodobieństwem 1 zajdzie skończeie wiele spośród zdarzeń A 1, A 2,... ii*) jeśli p = 1/2, to z prawdopodobieństwem 1 zajdzie ieskończeie wiele spośród zdarzeń A 1, A 2, Zdarzeia A 1, A 2,... są iezależe oraz P(A ) < 1 dla wszystkich. Wykaż, że astępujące waruki są rówoważe: i) z prawdopodobieństwem 1 zajdzie przyajmiej jedo ze zdarzeń A, ii) z prawdopodobieństwem 1 zajdzie ieskończeie wiele zdarzeń A. 4. Dwaj gracze grają w orła i reszkę moetą symetryczą. Jeśli wypadie orzeł, gracz A płaci B 1 zł., a jeśli reszka, to B płaci A 1 zł. Gra się kończy, gdy któryś z graczy zostaie bez pieiędzy. Na początku gry gracz A ma a zł., a B b zł. a) Wykaż, że z prawdopodobieństwem 1 gra się zakończy. b) Oblicz prawdopodobieństwo tego, że grę wygra gracz A. 5. Prawdopodobieństwo wygraia w pewej loterii jest rówe 1 6. W loterii zagrało 5 tysięcy osób. Jakie jest dokłade prawdopodobieństwo tego, że i) ktoś wygrał, ii) wygrała więcej iż jeda osoba? iii) Oszacuj prawdopodobieństwa z i) i ii). iv) Czy odpowiedź w i) się zmiei, jeśli wiemy, że każda z osób obstawiała iy wyik losowaia? 6. Do pewej tabeli wpisao = 1 liczb. Prawdopodobieństwo, że pojedycza liczba została błędie wpisaa wyosi, 5. Wprowadzoe liczby są sprawdzae przez kotrolera, który ie wychwytuje błędu z prawdopodobieństwem, 2. Oszacuj prawdopodobieństwo tego, że po weryfikacji tabela zawiera przyajmiej dwie błęde liczby. 7. Jaś i Małgosia raz w tygodiu grają w teisa. Prawdopodobieństwo, że w pojedyczym meczu zwycięży Małgosia jest rówe p (, 1). Niech X ozacza umer meczu w którym Małgosia wygrała z Jasiem po raz k-ty. Zajdź rozkład X. 8. Rzucamy dwa razy kostką. Niech X ozacza miimum, a Y maksimum z uzyskaych liczb oczek. Zajdź rozkłady zmieych X i Y i sprawdż, że 7 X ma te sam rozkład co Y. Jak się zmiei odpowiedź, gdy będziemy rzucać 1 razy? 7

8 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Na przestrzei losowej Ω = [, 1] z prawdopodobieństwem geometryczym określamy zmiee losowe. X(t) = t(1 t), Y (t) = 1 [,1/2] (t). i) Wykaż, że X i Y są zmieymi losowymi ii) Wyzacz σ-ciała σ(x) i σ(y ). iii) Czy zmiea Y jest σ(x)-mierzala? Czy zmiea X jest σ(y )-mierzala? iv) Wyzacz dystrybuaty zmieych X i Y. 2. Niech X 1, X 2,..., X będą zmieymi losowymi a pewej przestrzei probabilistyczej oraz S k = X X k dla 1 k. Wykaż, że σ(x 1, X 2,..., X ) = σ(s 1, S 2,..., S ). 3. Zmiea losowa X ma dystrybuatę dla t < 1 1 F X (t) = 7 + 2t dla t < t dla 1 14 t < dla t 3 7. Oblicz P(X 3 7 ), P( < X < ), P(X = ), P( 14 X 3 7 ). 4. Dystrybuata zmieej losowej X ma postać dla t < 1 F X (t) = 2t dla t < 2 1 dla t 2. Zajdź dystrybuatę zmieych mi(1, X) i max(x, X 2 ). 5. Na pewym skrzyżowaiu zieloe światło dla pieszych świeci się przez 3 sekud, a czerwoe przez 2 miuty (ie ma światła żółtego). Pa Abacki przychodzi a skrzyżowaie w losowym momecie czasu. a) Zajdź dystrybuatę czasu oczekiwaia przez paa Abackiego a zieloe światło. b) Pa Abacki czeka już miutę a zieloe światło. Jakie jest prawdopodobieństwo tego, że będzie musiał czekać jeszcze poad pół miuty? 6. Niech F : R [, 1] będzie prawostroie ciągłą, iemalejącą fukcją taką, że lim t F (t) = 1 oraz lim t F (t) =. Wykaż, że F jest dystrybutą pewej zmieej losowej. Wskazówka. Określmy Ω = (, 1) z prawdopodobieństwem geometryczym, zaś zmieą losową X jako X(t) = sup{s: F (s) t}, t (, 1). 8

9 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Zajdź wszystkie zmiee losowe X o wartościach aturalych, takie, że P(X ) > oraz P(X + m X ) = P(X m) dla wszystkich liczb aturalych, m. 2. Podaj przykład zmieej o rozkładzie dyskretym, której dystrybuata jest ściśle rosąca. 3. Zmiea losowa X ma gęstość cx 2 1 [,5] (x). Zajdź liczbę c oraz dystrybuatę zmieej X. 4. Załóżmy, że dystrybuata F zmieej losowej X jest ciągła i kawałkami klasy C 1. Wykaż, że X ma rozkład ciągły (z gęstością g = F ). 5. Zajdź rozkład zmieej ax + b oraz e X, gdy X ma rozkład wykładiczy z parametrem λ. 6. Zajdź rozkłady zmieych bx + c, e X i X 2, gdy X ma rozkład ormaly N (a, σ 2 ). 7. Podaj przykład zmieej X o ciągłej dystrybuacie, która ie ma rozkładu ciągłego (tz. ie ma gęstości). 8. Zmiea losowa ma ciągłą, ściśle rosącą dystrybuatę X. Zajdź rozkład zmieej F X (X). Czy odpowiedź się zmiei, gdy dystrybuata ie jest ściśle rosąca? A gdy jest ieciągła? 9. Załóżmy, że X jest ieujemą zmieą losową oraz P(X > t) > dla wszystkich t. Wykaż, że P(X > t + s X > s) = P(X > t) wtedy i tylko wtedy, gdy X ma rozkład wykładiczy z pewym parametrem λ. 1. Zmiea losowa X ma rozkład wykładiczy z parametrem 1. Wyzacz rozkłady zmieych X oraz {X}. Czy zmiee te są iezależe? 9

10 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Z talii 52 kartowej losujemy 5 razy ze zwracaiem po jedej karcie. Niech X ozacza liczbę wyciągiętych pików, Y - kierów, a Z - waletów. Czy zmiee X i Y są iezależe? Czy zmiee X i Z są iezależe? 2. Zmiee X 1, X 2,..., X są iezależe oraz P(X i = ±1) = 1/2. i) Czy zmiee X 1 + X 2, X 1 X 2 są iezależe? ii) Czy zmiee X 1 + X 2, X 3, X 4 + X 5 X 6 są iezależe? iii) Czy zmiee X 1, X 1 X 2,..., X 1 X 2 X są iezależe? 3. Dla t [, 1] i = 1, 2,... iech X (t) ozacza -tą cyfrę rozwiięcia dwójkowego liczby t (w przypadku dwu rozwiięć wybieramy to ze skończoą liczbą 1). Udowodij, że X 1, X 2,... są iezależymi zmieymi losowymi a ([, 1], B([, 1]), ). 4. Zmiea X jest iezależa od samej siebie. Wykaż, że istieje liczba c taka, że P(X = c) = Zmiee losowe X 1,..., X są iezależe, przy czym X i ma rozkład wykładiczy z parametrem λ i. Zajdź rozkład zmieej max{x 1,..., X }. 6. Zmiee losowe X i Y są iezależe oraz mają rozkłady geometrycze z parametrami odpowiedio p i q. Oblicz P(X Y ). 7. Zmiee losowe X i Y są iezależe oraz mają rozkłady wykładicze z parametrami odpowiedio λ i µ. Oblicz P(X Y ). 8. Zmiee losowe X i Y są iezależe, przy czym dystrybuata X jest ciągła. Wykaż, że P(X = Y ) =. 9. Niech X 1,..., X będą iezależymi zmieymi losowymi o jedakowym rozkładzie z ciągłą dystrybuatą F. Dla ω Ω iech X 1 (ω),..., X (ω) będzie ustawieiem X 1 (ω),..., X (ω) w porządku rosącym X 1 (ω) X 2 (ω)... X (ω) (czyli w szczególości X 1 = mi{x 1,..., X }, X = max{x 1,..., X }. Zajdź dystrybuatę X k dla k = 1,..., (X k azywamy k-tą statystyką porządkową ciągu X 1,..., X ). 1. Zmiee X i Y są iezależe i mają rozkład N (, 1). Zajdź łączy rozkład wektora losowego (X + Y, X Y ). Co moża powiedzieć o jego współrzędych? 1

11 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Dwuwymiarowy wektor losowy (X, Y ) ma rozkład z gęstością g(x, y) = cxy1 { x y 1}. i) Zajdź stałą c oraz rozkłady zmieych X i Y. ii)czy zmiee X, Y są iezależe? iii) Oblicz P(X + Y 1). iv) Zajdź rozkład zmieej X/Y. Czy zmiea X/Y jest iezależa od Y? 2. X, Y są iezależymi zmieymi losowymi o rozkładzie wykładiczym z parametrami λ i µ, zajdź rozkład zmieej X/Y. 3. Zmiee X, Y są iezależe i mają rozkład jedostajy a przedziale [ 1, 1]. Oblicz P(X 2 + Y 2 1). 4. Zmiee losowe X 1,..., X są iezależe i mają rozkłady Poissoa z parametrami λ 1,..., λ. Wykaż, że X 1 + X X ma rozkład Poissoa z parametrem λ 1 + λ λ. 5. Zmiee X i Y są iezależe i mają rozkład geometryczy z parametrami odpowiedio p i q. Zajdź rozkład X + Y oraz X Y. 6. Mówimy, że zmiea X ma rozkład Γ z parametrem r > (oz. X Γ(r)), jeśli X ma gęstość g r (x) = 1 Γ(r) xr 1 e x I {x }, gdzie Γ(r) = x r 1 e x dx. a) Wykaż, że jeśli zmiee X 1,..., X są iezależe oraz X i Γ(r i ), to X X Γ(r r ). b) Wykaż, że jeśli zmiee X 1,..., X są iezależe oraz każda z ich ma rozkład wykładiczy z parametrem λ, to X X 1 λγ(). (Uwaga. Rozkład aγ(r) w zależości od przyjetej kowecji się ozacza jako rozkład Γ(r, a) lub Γ(r, 1/a).) c) Wykaż, że jeśli zmiee X 1,..., X są iezależe oraz X i N (, 1), to X X 2 2Γ(/2). (Uwaga. Rozkład te występuje w wielu zastosowaiach statystyczych i się azywa rozkładem chi kwadrat o stopiach swobody.) 7. Zmiee X 1, X 2, ε 1, ε 2 są iezależe, przy czym X i mają rozkład wykładiczy z parametrem λ, a P(ε i = ±1) = 1/2. Zajdź rozkład ε i X i, X 1 X 2 oraz ε 1 X 1 + ε 2 X 2. 11

12 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Załóżmy, że P(X = ) = P(X = 1) = 1 4 oraz P(X = 5) = Oblicz EX, E X+1, E si(πx) i Var(X). 2. Oblicz Et X dla t R i X o rozkładzie Poissoa z parametrem λ. 3. Zmiea losowa X ma gęstość g(x) = 3 8 x2 I [,2] (x). Oblicz EX, E 1 2+X oraz Var(X2 ). 4. Oblicz wartość oczekiwaą i wariację rozkładu geometryczego z parametrem p. 5. Zmiea losowa X ma dystrybuatę dla t < 1 F X (t) = 2t dla t < dla 1 t < 5 1 dla t 5. Oblicz E(1X + 2). 6. Roztrzepaa sekretarka umieściła w sposób losowy N listów w N uprzedio zaadresowaych kopertach. Niech X ozacza liczbę listów, które trafiły do właściwej koperty. Zajdź wartość oczekiwaą i wariację X. 7. Do klasy chodzi 2 ucziów. Nauczyciel a każdej lekcji pyta losowo wybraego uczia. Zajdź wartość oczekiwaą i wariację liczby ucziów przepytaych w ciągu 15 lekcji. 8. Każdy bok i przekątą siedmiokąta pomalowao w sposób losowy a jede z trzech kolorów (zakładamy, że kolory różych odcików są dobierae iezależie i każdy z trzech dostępych kolorów jest wybieray z jedakowym prawdopodobieństwem). Oblicz wartość oczekiwaą liczby jedobarwych trójkątów o wierzchołkach bedących wierzchołkami siedmiokąta. 9. Niech (π(1),..., π()) ozacza losową permutację zbioru {1,..., }. Niech N ozacza ajwiększą liczbę taką, że π(k) > π(k 1) dla k N. Oblicz EN. 1. Zmiee X, X 1,... są iezależe i mają jedakowy rozkład z ciągłą dystrybuatą. Niech N := if{ : X > X }. Zajdź rozkład N i oblicz EN. 11. Kij o długości 1 złamao w losowym pukcie. Oblicz wartość oczekiwaą stosuku i) długości kawałka prawego do długości lewego, ii) długości kawałka krótszego do długości kawałka dłuższego. 12. Zmiee losowe X, Y spełiają waruki Var(X) = 2, Var(Y ) = 4, Cov(X, Y ) = 1. Oblicz Var(2X 3Y ) i Cov(5X + 2Y, X 3Y ). 12

13 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Zajdź wartość oczekiwaą i wariację astępujących rozkładów probabilistyczych: i) dwumiaowego z parametrami, p, ii) Poissoa z parametrem λ, iii) geometryczego z parametrem p, iv) jedostajego a przedziale [a, b], v) wykładiczego z parametrem λ, vi) ormalego N (a, σ 2 ). 2. Zmiea X ma stadardowy rozkład ormaly. Oblicz EX k, E X k dla k = 1, 2, Załóżmy, że P(X = 1) = P(X = 1) = 1/4 oraz P(X = ) = 1/2. Zajdź mediaę X oraz X. 4. Zajdź mediaę rozkładu wykładiczego z parametrem λ. 5. Udowodij, że dla dowolej rzeczywistej zmieej losowej X i p >, E X p = p t p 1 P( X t)dt. 6. Wykaż, że jeśli zmiea losowa X przyjmuje tylko wartości całkowite ieujeme, to EX = P(X k) = k=1 P(X > k). 7. Mówimy, że zmiea losowa X jest symetrycza, jeśli zmiee X i X mają te sam rozkład. Wykaż, że astępujące waruki są rówoważe: i) X jest symetrycza, ii) X ma te sam rozkład, co εx, gdzie ε jest iezależe od X i P(ε = ±1) = 1/2, iii) Ef(X) = dla dowolej ieparzystej, ograiczoej fukcji f. k= 13

14 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Wykaż, że jeśli zmiee X 1, X 2,... są iezależe oraz mają jedakowy rozkład taki, że EXi 2 <, to X X EX 1 wg prawdopodobieństwa. 2. Wykaż, że jeśli zmiee X 1, X 2,... są iezależe oraz mają jedakowy rozkład taki, że EXi 4 <, to X X EX 1 p... Wskazówka. Sprowadź do przypadku EX 1 = i oblicz E(X X ) Ciągi zmieych losowych (X ) 1 oraz (Y ) 1 są zbieże według prawdopodobieństwa odpowiedio do X i Y. Udowodij, że i) ciąg X + Y jest zbieży do X + Y według prawdododobieństwa, ii) ciąg X Y jest zbieży do XY według prawdododobieństwa. 4. Daa jest całkowala zmiea losowa X. Określamy dla 1, dla X (ω) < X (ω) = X(ω) dla X (ω) dla X (ω) >. Czy ciąg X jest zbieży prawie a pewo? Czy jest zbieży w L 1? 5. Zmiee X 1, X 2,... są iezależe, mają te sam rozkład oraz P( X i < 1) = 1. Wykaż, że ciąg R = X 1 X 2 X zbiega do p Zmiee (X ) 1 są iezależe, przy czym X ma rozkład Poissoa ze średią 1/. Zbadaj zbieżość ciągu X i) według prawdopodobieństwa; ii) prawie a pewo; iii) w L 2 i L 3/2. 7. Liczby p, q > 1 spełiają waruek 1/p + 1/q = 1. Wykaż, że jeśli X zbiega do X w L p oraz Y zbiega do Y w L q, to X Y zbiega do XY w L 1. 14

15 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I Wykaż, że, jeśli X P X oraz X P Y, to P(X = Y ) = Wykaż, że X P X wtedy i tylko wtedy, gdy E mi( X X, 1). 3. Niech X 1, X 2,... będzie ciągiem zmieych iezależych o jedakowym rozkładzie takim, że E X <. Wykaż, że 1 max i X i P. 4. Zmiee (ε ) 1 są iezależymi zmieymi Rademachera, tz. P(ε i = ±1) = 1/2. Zajdź wszystkie ciągi a takie, że szereg =1 a ε jest zbieży p Zmiee X 1, X 2,... są iezależe, ieujeme, mają te sam rozkład oraz P( X i = ) < 1. Wykaż, że =1 X = p Zmiee losowe X 1, X 2,... są iezależe o wspólym rozkładzie wykładiczym z parametrem λ. Pokaż, że ciągi zmieych losowych a) X 1X 2 + X 2 X X X +1, b) X 1 + X X X1 2 + X X2 są zbieże prawie a pewo i wyzacz ich graice. 7. Day jest ciąg (X ) 1 iezależych zmieych losowych o rozkładzie Poissoa z parametrem 216. Wykaż, że ciąg zmieych losowych X 1 X 2 X 3 + X 2 X 3 X X X +1 X +2 jest zbieży prawie a pewo i zajdź jego graicę. 8. Zmiee X 1, X 2,... są iezależe o wspólym rozkładzie jedostajym a [, 2]. Czy ciąg M = (X 1 X 2 X ) 1/ jest zbieży p..? Jeśli tak, to do jakiej graicy? 9. Oblicz graice 1 1 x 2 1 a) lim x2 dx 1... dx, x x b) lim... x x2 dx 1... dx, 1 c) lim d) lim ( x x f e (x x ) dx 1... dx. + x x ) dx 1... dx, gdzie f : [, 1] R jest fukcją ciągłą, 15

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo

Zadania 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 szczegółowo

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1 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 szczegółowo

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Grupę n dzieci ustawiono w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo

Zadania 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 szczegółowo

Zadania z rachunku prawdopodobieństwa I* Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo

Zadania 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 szczegółowo

Trochę zadań kombinatorycznych. 1. na ile sposobów można siedmiu stojących na peronie pasażerów umieścić w trzech wagonach?

Trochę zadań kombinatorycznych. 1. na ile sposobów można siedmiu stojących na peronie pasażerów umieścić w trzech wagonach? Trochę zadań kombiatoryczych 1. a ile sposobów moża siedmiu stojących a peroie pasażerów umieścić w trzech wagoach? 2. Na szachowicy o wymiarach umieszczamy 8 ierozróżialych wież szachowych tak aby żade

Bardziej szczegółowo

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

1 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 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

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1. a) Jacek i Agatka stoją koło siebie; b) Jacek, Placek i Agatka stoją koło siebie.

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1. a) Jacek i Agatka stoją koło siebie; b) Jacek, Placek i Agatka stoją koło siebie. Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1 1. Grupę n dzieci ustawiono w sposón losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) Jacek i Agatka stoją koło siebie; b) Jacek, Placek i Agatka stoją

Bardziej szczegółowo

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

Zadanie 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 szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

będą 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 szczegółowo

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe Metody probabilistycze i statystyka Wykład 1 Zdarzeia losowe, defiicja prawdopodobieństwa, zmiee losowe Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki

Bardziej szczegółowo

Lista 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. 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 szczegółowo

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Trzeba 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 szczegółowo

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

Niezależność 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 szczegółowo

P = 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 +

P = 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 szczegółowo

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE

ZBIEŻNOŚĆ 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 szczegółowo

1 Układy równań liniowych

1 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 szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka 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 szczegółowo

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

θx 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 szczegółowo

12DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych

12DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych Definicja.. Jeśli h : R R, a X, Y ) jest wektorem losowym o gęstości fx, y) to EhX, Y ) = hx, y)fx, y)dxdy. Jeśli natomiast X, Y ) ma rozkład dyskretny skupiony

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Estymacja punktowa

Lista 6. Estymacja punktowa Estymacja puktowa Lista 6 Model metoda mometów, rozkład ciągły. Zadaie. Metodą mometów zaleźć estymator iezaego parametru a w populacji jedostajej a odciku [a, a +. Czy jest to estymator ieobciążoy i zgody?

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo 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 szczegółowo

są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X

są 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 szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo 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 szczegółowo

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Charakterystyki 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 szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA Elemetarym pojęciem w rachuku prawdopodobieostwa jest zdarzeie elemetare tz. możliwy wyik pewego doświadczeia p. rzut moetą: wyrzuceie orła lub reszki arodziy człowieka: urodzeie

Bardziej szczegółowo

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK 0.1. ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK 1 0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK Zadaia 0.1.1. Niech X 1,..., X będą iezależymi zmieymi losowymi o tym samym rozkładzie. Obliczyć ES 2 oraz D 2 ( 1 i=1 X 2 i ). 0.1.2.

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka

Prawdopodobieństwo i statystyka Wykład VI: Metoda Mote Carlo 17 listopada 2014 Zastosowaie: przybliżoe całkowaie Prosta metoda Mote Carlo Przybliżoe obliczaie całki ozaczoej Rozważmy całkowalą fukcję f : [0, 1] R. Chcemy zaleźć przybliżoą

Bardziej szczegółowo

p k (1 p) n k. k c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula amarantowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

p k (1 p) n k. k c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula amarantowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem; 05DRAP - Niezależność zdarzeń, schemat Bernoulliego Definicja.. Zdarzenia A i B nazywamy niezależnymi, jeżeli zachodzi równość P(A B) = P(A) P(B). Definicja. 2. Zdarzenia A,..., A n nazywamy niezależnymi

Bardziej szczegółowo

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

ma 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 szczegółowo

c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula antracytowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula antracytowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem; 05DRAP - Niezależność zdarzeń, schemat Bernoulliego A Zadania na ćwiczenia Zadanie A.. Niech Ω = {ω, ω 2, ω, ω, ω 5 } i P({ω }) = 8, P({ω 2}) = P({ω }) = P({ω }) = 6 oraz P({ω 5}) = 5 6. Niech A = {ω,

Bardziej szczegółowo

Zadanie 3. ( ) Udowodnij, że jeśli (X n, F n ) jest martyngałem, to. X i > t) E X n. . t. P(sup

Zadanie 3. ( ) Udowodnij, że jeśli (X n, F n ) jest martyngałem, to. X i > t) E X n. . t. P(sup Szkice rozwiązań zadań z serii dwuastej oraz części zadań z kartkówki. Zadaie 1. Niech (X, F ) będzie martygałem. Czy X jest domykaly, jeśli ciąg EX l X jest zbieży? X jest zbieży prawie a pewo? X jest

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo 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 szczegółowo

Podstawowe rozkłady zmiennych losowych typu dyskretnego

Podstawowe 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 szczegółowo

Rozkład normalny (Gaussa)

Rozkład 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 szczegółowo

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

ZADANIA 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 szczegółowo

Egzaminy. na wyższe uczelnie 2003. zadania

Egzaminy. na wyższe uczelnie 2003. zadania zadaia Egzamiy wstępe a wyższe uczelie 003 I. Akademia Ekoomicza we Wrocławiu. Rozwiąż układ rówań Æ_ -9 y - 5 _ y = 5 _ -9 _. Dla jakiej wartości parametru a suma kwadratów rozwiązań rzeczywistych rówaia

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Statystyka 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 szczegółowo

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa Dana jest przestrzeń probabilistyczna (Ω, F, P ), gdzie Ω jest zbiorem przeliczalnym

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa Dana jest przestrzeń probabilistyczna (Ω, F, P ), gdzie Ω jest zbiorem przeliczalnym Zadania z Rachunku rawdopodobieństwa - 1 1. Dana jest przestrzeń probabilistyczna (Ω, F, ), gdzie Ω jest zbiorem przeliczalnym i F = 2 Ω. Udowodnij, że istnieją liczby p ω 0, ω Ω p ω = 1 takie, że (A)

Bardziej szczegółowo

Kurs Prawdopodobieństwo Wzory

Kurs 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 szczegółowo

1. Dany odcinek podzielić dwoma punktami na trzy części. Jakie jest prawdopodobieństwo, że z tych części da się zbudować trójkąt?

1. 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 szczegółowo

1 Przedziały ufności. ). Obliczamy. gdzie S pochodzi z rozkładu B(n, 1 2. P(2 S n 2) = 1 P(S 2) P(S n 2) = 1 2( 2 n +n2 n +2 n ) = 1 (n 2 +n+2)2 n.

1 Przedziały ufności. ). Obliczamy. gdzie S pochodzi z rozkładu B(n, 1 2. P(2 S n 2) = 1 P(S 2) P(S n 2) = 1 2( 2 n +n2 n +2 n ) = 1 (n 2 +n+2)2 n. Przedziały ufości W tym rozdziale będziemy zajmować się przede wszystkim zadaiami związaymi z przedziałami ufości Będą as rówież iteresować statystki pozycyje oraz estymatory ajwiększej wiarygodości (Eg

Bardziej szczegółowo

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204.

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204. Liczby rzeczywiste dodatie a 1, a 2, a 3,...a spełiają waruek a 1 +a 2 +a 3 +...+a =. Wpisać w kratkę zak lub i udowodić podaą ierówość bez korzystaia z gotowych twierdzeń (moża korzystać z wcześiejszych

Bardziej szczegółowo

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

STATYSTKA 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 szczegółowo

P ( i I A i) = i I P (A i) dla parami rozłącznych zbiorów A i. F ( ) = lim t F (t) = 0, F (+ ) = lim t + F (t) = 1.

P ( i I A i) = i I P (A i) dla parami rozłącznych zbiorów A i. F ( ) = lim t F (t) = 0, F (+ ) = lim t + F (t) = 1. Podstawy teorii miary probabilistyczej. Zbiory mierzale σ ciało zbiorów Załóżmy, że mamy jakiś zbiór Ω. Niech F będzie taką rodzią podzbiorów Ω, że: Ω F A F A F i I A i F i I A i F Wtedy rodzię F azywamy

Bardziej szczegółowo

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005 Iteretowe Kółko Matematycze 2004/2005 http://www.mat.ui.toru.pl/~kolka/ Zadaia dla szkoły średiej Zestaw I (20 IX) Zadaie 1. Daa jest liczba całkowita dodatia. Co jest większe:! czy 2 2? Zadaie 2. Udowodij,

Bardziej szczegółowo

X 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.

X 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 szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R Kresy zbiorów. Ćwiczeia 21.11.2011: zad. 197-229 Kolokwium r 7, 22.11.2011: materiał z zad. 1-249 Defiicja: Zbiór Z R azywamy ograiczoym z góry, jeżeli M R x Z x M. Każdą liczbę rzeczywistą M R spełiającą

Bardziej szczegółowo

c) Zaszły oba zdarzenia A i B; d) Zaszło zdarzenie A i nie zaszło zdarzenie B;

c) Zaszły oba zdarzenia A i B; d) Zaszło zdarzenie A i nie zaszło zdarzenie B; Rachunek prawdopodobieństwa rozwiązywanie zadań 1. Rzucamy dwa razy symetryczną sześcienną kostką do gry. Zapisujemy liczbę oczek, jakie wypadły w obu rzutach. Wypisz zdarzenia elementarne tego doświadczenia.

Bardziej szczegółowo

R_PRACA KLASOWA 1 Statystyka i prawdopodobieństwo.

R_PRACA KLASOWA 1 Statystyka i prawdopodobieństwo. R_PRACA KLASOWA 1 Statystyka i prawdopodobieństwo. Zadanie 1. Wyznacz średnią arytmetyczną, dominantę i medianę zestawu danych: 1, 5, 3, 2, 2, 4, 4, 6, 7, 1, 1, 4, 5, 5, 3. Zadanie 2. W zestawie danych

Bardziej szczegółowo

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

z 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 szczegółowo

WYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

WYKŁAD 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 szczegółowo

I. Ciągi liczbowe. , gdzie a n oznacza n-ty wyraz ciągu (a n ) n N. spełniający warunek. a n+1 a n = r, spełniający warunek a n+1 a n

I. Ciągi liczbowe. , gdzie a n oznacza n-ty wyraz ciągu (a n ) n N. spełniający warunek. a n+1 a n = r, spełniający warunek a n+1 a n I. Ciągi liczbowe Defiicja 1. Fukcję określoą a zbiorze liczb aturalych o wartościach rzeczywistych azywamy ciągiem liczbowym. Ciągi będziemy ozaczać symbolem a ), gdzie a ozacza -ty wyraz ciągu a ). Defiicja.

Bardziej szczegółowo

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D. Arkusz ćwiczeiowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE W zadaiach od. do. wybierz i zazacz poprawą odpowiedź. Zadaie. ( pkt) Liczbę moża przedstawić w postaci A. 8. C. 4 8 D. 4 Zadaie. ( pkt)

Bardziej szczegółowo

Szereg geometryczny. 5. b) b n = 4n 2 (b 1 = 2, r = 4) lub b n = 10 (b 1 = 10, r = 0). 2. jest równa 1 x dla x = 1+ Zad. 3:

Szereg geometryczny. 5. b) b n = 4n 2 (b 1 = 2, r = 4) lub b n = 10 (b 1 = 10, r = 0). 2. jest równa 1 x dla x = 1+ Zad. 3: Szereg geometryczy Zad : Suma wszystkich wyrazów ieskończoego ciągu geometryczego jest rówa 4, a suma trzech początkowych wyrazów wyosi a) Zbadaj mootoiczość ciągu sum częściowych tego ciągu geometryczego

Bardziej szczegółowo

a n 7 a jest ciągiem arytmetycznym.

a n 7 a jest ciągiem arytmetycznym. ZADANIA MATURALNE - CIĄGI LICZBOWE - POZIOM PODSTAWOWY Opracowała mgr Dauta Brzezińska Zad.1. ( pkt) Ciąg a określoy jest wzorem 5.Wyzacz liczbę ujemych wyrazów tego ciągu. Zad.. ( 6 pkt) a Day jest ciąg

Bardziej szczegółowo

c) ( 13 (1) (2) Zadanie 2. Losując bez zwracania kolejne litery ze zbioru AAAEKMMTTY, jakie jest prawdopodobieństwo Odp.

c) ( 13 (1) (2) Zadanie 2. Losując bez zwracania kolejne litery ze zbioru AAAEKMMTTY, jakie jest prawdopodobieństwo Odp. Zadania na kolokwium nr Zadanie. Spośród kart w tali wylosowano. Jakie jest prawdopodobieństwo: pików, kierów, trefli i karo otrzymania wszystkich kolorów otrzymania dokładnie pików a ( b ( ( c ( ( ( (

Bardziej szczegółowo

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) =

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) = Zestaw : Zmienne losowe. Które z poniższych funkcji są dystrybuantami? Odpowiedź uzasadnij. Wskazówka: naszkicuj wykres. 0, x 0,, x 0, F (x) = x, F (x) = x, 0 x

Bardziej szczegółowo

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic).

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic). Materiały dydaktycze Aaliza Matematycza Wykład Ciągi liczbowe i ich graice. Graice ieskończoe. Waruek Cauchyego. Działaia arytmetycze a ciągach. Podstawowe techiki obliczaia graic ciągów. Istieie graic

Bardziej szczegółowo

a 1, a 2, a 3,..., a n,...

a 1, a 2, a 3,..., a n,... III. Ciągi liczbowe. 1. Defiicja ciągu liczbowego. Defiicja 1.1. Ciągiem liczbowym azywamy fukcję a : N R odwzorowującą zbiór liczb aturalych N w zbiór liczb rzeczywistych R i ozaczamy przez { }. Używamy

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2 (LUX), lato 2017/18. a n n = 10.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2 (LUX), lato 2017/18. a n n = 10. Czy istieje ciąg (a ) taki, że (podać przykład lub dowieść, że ie istieje) : 576. a > 1 dla ieskończeie wielu, a > 0, szereg a jest zbieży. N 577. a = 1 2 dla ieskończeie wielu, a = 10. 578. a 2 = 1 N,

Bardziej szczegółowo

Materiał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012

Materiał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012 Materiał ćwiczeiowy z matematyki Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr zad 3 5 6 7 8 9 0

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi. Jarosław Wróblewski Aaliza Matematycza 1A, zima 2012/13 Ciągi. Ćwiczeia 5.11.2012: zad. 140-173 Kolokwium r 5, 6.11.2012: materiał z zad. 1-173 Ćwiczeia 12.11.2012: zad. 174-190 13.11.2012: zajęcia czwartkowe

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. (odp. a) B A C, b) A, c) A B, d) Ω)

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. (odp. a) B A C, b) A, c) A B, d) Ω) ZADANIA - ZESTAW 1 Zadanie 1.1 Rzucamy trzy razy monetą. A i - zdarzenie polegające na tym, że otrzymamy orła w i - tym rzucie. Określić zbiór zdarzeń elementarnych. Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające

Bardziej szczegółowo

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi O liczbach aturalych, których suma rówa się iloczyowi Lew Kurladczyk i Adrzej Nowicki Toruń UMK, 10 listopada 1998 r. Liczby aturale 1, 2, 3 posiadają szczególą własość. Ich suma rówa się iloczyowi: Podobą

Bardziej szczegółowo

Lista zadania nr 4 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Lista zadania nr 4 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie Lista zadania nr 4 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie Jarosław Kotowicz Instytut Matematyki Uniwersytet w

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa

Estymacja 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 szczegółowo

rachunek prawdopodobieństwa - zadania

rachunek prawdopodobieństwa - zadania rachunek prawdopodobieństwa - zadania ogólna definicja prawdopodobieństwa, własności - 6.10.2012 1. (d, 1pkt) Udowodnić twierdzenie 2 tj. własności prawdopodobieństwa (W1)-(W7). 2. Niech Ω = [0,1] oraz

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

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 2: RENTY. PRZEPŁYWY PIENIĘŻNE. TRWANIE ŻYCIA 1. Rety Retą azywamy pewie ciąg płatości. Na razie będziemy je rozpatrywać bez żadego związku z czasem życiem człowieka.

Bardziej szczegółowo

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski Wektory Fukcje rzeczywiste wielu zmieych rzeczywistych Matematyka Studium doktorackie KAE SGH Semestr leti 2008/2009 R. Łochowski Wektory pukty w przestrzei R Przestrzeń R to zbiór uporządkowaych -ek liczb

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości Sceariusz lekcji: Kombiatoryka utrwaleie wiadomości 1 1. Cele lekcji a) Wiadomości Uczeń: za pojęcia: permutacja, wariacja i kombiacja, zdarzeie losowe, prawdopodobieństwo, za iezbęde wzory. b) Umiejętości

Bardziej szczegółowo

Zmienna losowa N ma rozkład ujemny dwumianowy z parametrami (, q) = 7,

Zmienna 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 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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. WYKŁAD 0 (powt. wiadomości z r. p-stwa)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. WYKŁAD 0 (powt. wiadomości z r. p-stwa) STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 0 (powt. wiadomości z r. p-stwa) Literatura M. Cieciura, J. Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 005 R.Leiter, J.Zacharski, "Zarys

Bardziej szczegółowo

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12 Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu

Bardziej szczegółowo

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Komputerowa analiza danych doświadczalnych Komputerowa aaliza daych doświadczalych Wykład 7 8.04.06 dr iż. Łukasz Graczykowski lgraczyk@if.pw.edu.pl Semestr leti 05/06 Cetrale twierdzeie graicze - przypomieie Sploty Pobieraie próby, estymatory

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne

Metody probabilistyczne Metody probabilistyczne 2. Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 10.10.2017 1 / 33 Klasyczna definicja prawdopodobieństwa

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian

Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian Zad. 1. Zdarzenia A, B, C oznaczają, że wzięto co najmniej po jednej książce odpowiednio z pierwszych, drugich i trzecich dzieł zebranych. Każde z dzieł zebranych

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 1. Klasyczna definicja prawdopodobieństwa, prawdopodobieństwo geometryczne, własności prawdopodobieństwa, wzór włączeń i wyłączeń

Ćwiczenia 1. Klasyczna definicja prawdopodobieństwa, prawdopodobieństwo geometryczne, własności prawdopodobieństwa, wzór włączeń i wyłączeń Agata Boratyńska Ćwiczenia z rachunku prawdopodobieństwa 1 Ćwiczenia 1. Klasyczna definicja prawdopodobieństwa, prawdopodobieństwo geometryczne, własności prawdopodobieństwa, wzór włączeń i wyłączeń UWAGA:

Bardziej szczegółowo

02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w

02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w 02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w A Zadania na ćwiczenia Zadanie A.1. Niech Ω = R oraz F będzie σ-ciałem generowanym przez rodzinę wszystkich przedziałów otwartych typu (,

Bardziej szczegółowo

Ciągi liczbowe wykład 3

Ciągi liczbowe wykład 3 Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel semestr zimowy, r akad 204/205 Defiicja ciągu liczbowego) Ciagiem liczbowym azywamy fukcję odwzorowuja- ca zbiór liczb aturalych w zbiór liczb rzeczywistych

Bardziej szczegółowo

I kolokwium z Analizy Matematycznej

I kolokwium z Analizy Matematycznej I kolokwium z Aalizy Matematyczej 4 XI 0 Grupa A. Korzystając z zasady idukcji matematyczej udowodić ierówość dla wszystkich N. Rozwiązaie:... 4 < + Nierówość zachodzi dla, bo 4

Bardziej szczegółowo

WYK LAD Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I

WYK LAD Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I WYK LAD Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I ADAM OS EKOWSKI 1. Aksjomatyka Rachuku Prawdopodobieństwa Przypuśćmy, że wykoujemy pewie eksperymet losowy. Powstaje atychmiast pytaie: w jaki sposób opisać go matematyczie?

Bardziej szczegółowo

Tematy zadań 2 razy 33 przykładowe zadania maturalne. Matura podstawowa

Tematy zadań 2 razy 33 przykładowe zadania maturalne. Matura podstawowa Tematy zadań razy przykładowe zadaia maturale Matura podstawowa Porówaj liczby: 54 + 5 oraz 4 W klasie jest 9 ucziów o średiej wieku 6 lat Średia wieku wzrośie o rok, jeżeli doliczy się wiek wychowawcy

Bardziej szczegółowo

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa Statystyka i rachuek prawdopodobieństwa Filip A. Wudarski 22 maja 2013 1 Wstęp Defiicja 1. Statystyka matematycza opisuje i aalizuje zjawiska masowe przy użyciu metod rachuku prawdopodobieństwa. Defiicja

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Ćwiczenie 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 szczegółowo

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc 5.3. Zagadieia estymacji 87 Rozważmy teraz dokładiej zagadieie szacowaia wartości oczekiwaej m zmieej losowej X o rozkładzie ormalym N(m, F), w którym odchyleie stadardowe F jest zae. Niech X, X,..., X

Bardziej szczegółowo

(x 1 y 1 ) (x n y n ) 2. 1<j<m x i y i. x2 y 2 gdy x 1 = y 1 x 2 y 2 + x 1 + y 1 gdy x 1 = y 1. gdy x, y, 0 nie są współliniowe

(x 1 y 1 ) (x n y n ) 2. 1<j<m x i y i. x2 y 2 gdy x 1 = y 1 x 2 y 2 + x 1 + y 1 gdy x 1 = y 1. gdy x, y, 0 nie są współliniowe . Metrka Zadaie.. Pokazać, że metrka jest fukcją ieujemą. Zadaie.2. Odowodić, że poiższe wzor defiiuja metrki. a) (metrka euklidesowa) X = R. d e (, ) := ( ) 2 +... + ( ) 2 b) (metrka taksówkowa) X = R

Bardziej szczegółowo

Liczebnośd (w tys.) n

Liczebnośd (w tys.) n STATYSTYKA Statystyka bada prawidłowości w zjawiskach masowych (tz. takich, które mogą występowad ieograiczoą ilośd razy). Przedmiotem badao statyki są zbiory (populacje), których elemetami są wszelkiego

Bardziej szczegółowo

3. Funkcje elementarne

3. Funkcje elementarne 3. Fukcje elemetare Fukcjami elemetarymi będziemy azywać fukcję tożsamościową x x, fukcję wykładiczą, fukcje trygoometrycze oraz wszystkie fukcje, jakie moża otrzymać z wyżej wymieioych drogą astępujących

Bardziej szczegółowo

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO Lekcja 3 Definicja prawdopodobieństwa Kołmogorowa. Prawdopodobieństwa warunkowe i niezależne. ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko

Bardziej szczegółowo

a. zbiór wszystkich potasowań talii kart (w którym S dostaje 13 pierwszych kart, W - 13 kolejnych itd.);

a. zbiór wszystkich potasowań talii kart (w którym S dostaje 13 pierwszych kart, W - 13 kolejnych itd.); 03DRAP - Przykłady przestrzeni probabilistycznych Definicja 1 Przestrzeń probabilistyczna to trójka (Ω, F, P), gdzie Ω zbiór zdarzeń elementarnych, F σ ciało zdarzeń (podzbiorów Ω), P funkcja prawdopodobieństwa/miara

Bardziej szczegółowo

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011 Egzami maturaly z matematyki CZERWIEC 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Poziom podstawowy czerwiec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr

Bardziej szczegółowo

RP dla bioinformatyki, seria II 1. Gramy w brydża (jest przed licytacją). a) Wśród pierwszych siedmiu kart nie mamy asa.

RP dla bioinformatyki, seria II 1. Gramy w brydża (jest przed licytacją). a) Wśród pierwszych siedmiu kart nie mamy asa. RP dla bioinformatyki, seria I 1. Z liczb {1, 2, 3,..., 98, 99} losujemy jedną. Jakie jest prawdopodobieństwo, że będzie ona podzielna przez 2? Przez 3? Przez 2 i przez 3? Przez 2 lub przez 3? Przez 2,

Bardziej szczegółowo

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Wykład 11. a, b G a b = b a, Wykład 11 Grupy Grupą azywamy strukturę algebraiczą złożoą z iepustego zbioru G i działaia biarego które spełia własości: (i) Działaie jest łącze czyli a b c G a (b c) = (a b) c. (ii) Działaie posiada

Bardziej szczegółowo

ZADANIA Z TOPOLOGII I. PRZESTRZENIE METRYCZNE. II. ZBIORY OTWARTE I DOMKNIĘTE.

ZADANIA Z TOPOLOGII I. PRZESTRZENIE METRYCZNE. II. ZBIORY OTWARTE I DOMKNIĘTE. ZADANIA Z TOPOLOGII I. PRZESTRZENIE METRYCZNE. 1. Niech (X, ρ) będzie przestrzeią metryczą zaś a liczbą rzeczywistą dodatią. Wykaż, że fukcja σ: X X R określoa wzorem σ(x, y) = mi {ρ(x, y), a} jest metryką

Bardziej szczegółowo

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim. Damia Doroba Ciągi. Graice, z których korzystamy. k. q.. 5. dla k > 0 dla k 0 0 dla k < 0 dla q > 0 dla q, ) dla q Nie istieje dla q ) e a, a > 0. Opis. Pierwsza z graic powia wydawać się oczywista. Jako

Bardziej szczegółowo

Lista zadania nr 2 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Lista zadania nr 2 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie Lista zadania nr 2 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie Jarosław Kotowicz Instytut Matematyki Uniwersytet w

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA ZADANIA Z ROZWIĄZANIAMI. Uwaga! Dla określenia liczebności zbioru (mocy zbioru) użyto zamiennie symboli: Ω lub

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA ZADANIA Z ROZWIĄZANIAMI. Uwaga! Dla określenia liczebności zbioru (mocy zbioru) użyto zamiennie symboli: Ω lub RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA ZADANIA Z ROZWIĄZANIAMI Uwaga! Dla określenia liczebności zbioru (mocy zbioru) użyto zamiennie symboli: Ω lub 1. W grupie jest 15 kobiet i 18 mężczyzn. Losujemy jedną osobę

Bardziej szczegółowo