Rachunek Prawdopodobieństwa MAP4702

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rachunek Prawdopodobieństwa MAP4702"

Transkrypt

1 Wydział Mechaniczny 2014/2015 Rachunek Prawdopodobieństwa MAP4702 Listy zadań opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz Literatura podstawowa 1. J.Jakubowski, R.Sztencel, Rachunek prawdopodobieństwa dla prawie każdego,script, Warszawa J.Koronacki, J.Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa Literatura uzupełniająca 1. T.Inglot, T.Ledwina, Z.Ławniczak, Materiały do ćwiczeń z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej, Wyd.Politechniki Wrocławskiej W.Krysicki, J.Bartos, W.Dyczka, K.Królikowska, M.Wasilewski, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, Cz.I i II, PWN, Warszawa L.Gajek, M.Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody, WNT, Warszawa J.Greń, Statystyka matematyczna. Modele i zadania, PWN, Warszawa LISTA 1 1. Urządzenie składa się z 3 elementów. Każdy z elementów może mieć jedną z trzech jakości. Opisać zbiór zdarzeń elementarnych. Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające zdarzeniu: a) A - wszystkie elementy są takiej samej jakości; b) B - co najmniej dwa elementy są takiej samej jakości; c) C - każdy element jest innej jakości. Czy zdarzenia A oraz C są przeciwne?, czy zdarzenia A oraz C są rozłączne?, czy B oraz C są przeciwne?, czy zdarzenia A B oraz C są równe? 2. Niech A, B, C oznaczają dowolne zdarzenia w (Ω, F, P ). Wykazać,że: a) P (A B C) = = P (A) + P (B) + P (C) P (A B) P (A C) P (B C) + P (A B C); b) jeśli A B to P (Ā) P ( B); c) dla C = A B Ā B (C oznacza: zaszło tylko jedno ze zdarzeń A,B) zachodzi P (C) = P (A) + P (B) 2P (A B). 3. Dla zdarzeń A, B w (Ω, F, P ) mamy: P (Ā) = 1 4, P (A B) = 1 6, P (A B) = 5 6. Obliczyć: P ( B), P (A B), P (B A), P (Ā B). 4. Zdarzenia A, B są rozłączne oraz P (A) = 1, P (B) = 1. Obliczyć: P (A B), P (Ā B), 3 4 P (A B), P (Ā B), P (Ā B). 5. Wśród m losów; m 5 jest 5 wygrywających. Dla jakich m prawdopodobieństwo zdarzenia: zakupione 2 losy będą wygrywające jest mniejsze niż Hasło dostępu składa się z 6 małych liter alfabetu o 25 znakach i 2 cyfr na końcu. Jakie jest prawdopodobieństwo odgadnięcia hasła dla osoby, która wie, że ostatnia cyfra jest nieparzysta i hasło zawiera dokładnie 2 litery w. 1

2 7. W pudle są kule białe i czarne. Razem jest ich n, n > 2. Ile powinno być kul czarnych, aby prawdopodobieństwo wylosowania (bez zwracania) dwóch kul różnych kolorów było takie samo jak prawdopodobieństwo wylosowania dwóch kul tego samego koloru? 8. Rzucamy kostką sześcienną dopóki pojawi się 1 lub 6. Opisać zbiór zdarzeń elementarnych tego doświadczenia. Obliczyć prawdopodobieństwo zdarzenia: a) 1 lub 6 pojawi sie po raz pierwszy w siódmym rzucie; b) 1 lub 6 pojawi się po raz pierwszy w rzucie o numerze parzystym. 9. O pracę w pewnej firmie ubiega się n osób. Poproszono 3 specjalistów, aby każdy niezależnie uszeregował je według przydatności do pracy. Do pracy zostanie przyjęta osoba, którą przynajmniej 2 specjalistów umieści na pierwszym miejscu. Obliczyć prawdopodobieństwo zdarzenia, że jedna z n osób zostanie przyjęta. Dla jakiego n to prawdopopdobieństwo jest równe W produkcji firmy A jest 1% braków, zaś w produkcji firmy B jest ich 2%.Kupujemy jeden produkt firmy A oraz jeden firmy B. Jakie jest prawdopodobieństwo, że: a) przynajmniej jeden jest dobry; b) obydwa są dobre; c) tylko jeden z nich jest dobry. 11. Dwie osoby umawiają się na spotkanie. Każda z nich przychodzi w losowej chwili między godziną 16 a 17 i czeka 15 min. Jakie jest prawdopodobieństwo, że się spotkają? Ile czasu powinna czekać każda z osób, aby prawdopodobieństwo spotkania było większe niż 0.75? 12. Pręt długości 40 cm zgięto w losowo wybranym punkcie pod kątem prostym, a następnie zgięto jeszcze w 2 punktach tak, aby powstała prostokątna ramka o obwodzie 40 cm. Jakie jest prawdopodobieństwo, że pole obszaru ograniczonego ramką jest: a) większe niż 75 cm 2?; b) równe 75 cm 2? Odpowiedzi do Listy 1. zad.1 Zdarzenia A, C są rozłączne; nie są przeciwne. Zdarzenia B, C są przeciwne; A B = C zad.2 Wsk. a) A B C = (A B) C i zast. dwukrotnie wzór na sumę zdarzeń b)a B B Ā. c)zdarzenia A B oraz Ā B są rozłączne i A = (A B) (A B) to P (A B)+P (A B) = P (A). zad.3 3, 7, 1, zad.4 7, 2, 3, 1, zad.5 m 7; zad ; zad.7 n n 2 = n( n 1) 2 lub n+ n 2, zadanie ma rozwiazanie gdy n jest kwadratem liczby naturalnej. zad , ; zad.9 3n 2 ; n = 1 lub n = 2 n 2 zad.10 a) 09998; b) ; c)

3 7 zad.11 odp., (wykorzystać prawdopodobieństwo geometryczne) 16 zad.12 odp. a) 1 ; b) 0, (wykorzystać prawdopodobieństwo geometryczne) 2 LISTA 2 1. Wśród wyrobów firmy A jest 0.5% wadliwych, firmy B jest 2% wadliwych zaś firma C ma 1% wadliwych. Z partii towaru zawierającej 500 elementów firmy A,300 firmy B oraz 200 firmy C losujemy jeden element.obliczyć prawdopodobieństwo, że a) jest on dobry, b) jest dobry i pochodzi z firmy B, c) wyprodukowała go firma C, jeśli wiemy,że jest dobry. 2. Dwie wyrzutnie W1 oraz W2 specjalnymi pociskami gaszą reaktor. W tym samym czasie gdy wyrzutnia W1 wyrzuca 9 pocisków to W2 wyrzuca 10. W1 trafia w cel z prawdopodobieństwem 0.8, zaś W2 z prawdopodobieństwem 0.7. Reaktor ugaszono. Jakie jest prawdopodobieństwo, że zrobiła to W2? 3. Test na obecność pewnego wirusa w organizmie daje wynik pozytywny z prawdopodobieństwem 0.98, jeśli wirus jest w organizmie. Jeśli wirusa w organizmie nie ma to prawdopodobieństwo wyniku pozytywnego wynosi Zakłada się, że 1 % populacji jest zarażona wirusem. Obliczyć prawdopodobieństwo, że: a) test dał wynik pozytywny u losowo wybranej osoby z tej populacji; b) losowo wybrana osoba jest zarażona wirusem, jeśli test dał wynik pozytywny. 4. Przesyłamy sygnał 0 albo 1. Przy przesyłaniu 0 przekłamanie następuje w 1 przypadku na 15, przy przesyłaniu 1 w 2 przypadkach na 40. Wiedząc, że odebrano 0 oraz, że stosunek liczby wysyłanych 0 do 1 jest równy 5 do 3, obliczyć prawdopodobieństwo, że wysłano Wiadomo,że przeciętnie 5 % badanych elementów ma wadę. Do wykrycia wady wykorzystuje się następujący test. Jeśli element ma wadę to test w 90 % wskazuje jej istnienie ( wynik testu jest pozytywny) i w 90 % nie wskazuje wady,gdy element jej nie ma. Jakie jest prawdopodobieństwo, że element ma wadę,jeśli wynik testu jest pozytywny? Jakie będzie powyższe prawdopodobieństwo, jeśli element zostanie poddany testowi dwukrotnie i w obu przypadkach wynik testu będzie pozytywny? 6. Podać przykład przestrzeni probabilistycznej (Ω, A, P ), i wskazać dwa zdarzenia niezależne. 7. Wykazać,że jeśli zdarzenia A i B są niezależne to niezależne są A i B. 8. Uzasadnić,że jeśli P (A B) = P (A B) to zdarzenia A i B są niezależne. 9. Grupie studentów zadano pytanie: "czy ściągają na egzaminach?" i poproszono o odpowiedź z wykorzystaniem następujacej metody losowej. Polega ona na tym,że każdy student rzuca monetą :jeśli wypadnie orzeł i student nie ściąga to odpowiada :"NIE" w pozostałych przypadkach odpowiada :"TAK". Przyjmując,że 40% studentów ściąga,obliczyć prawdopodobieństwo,że losowo wybrana osoba odpowie "NIE".Jak oszacować procent studentów ściągających, jeśli w grupie było 20% odpowiedzi "NIE". 10. Zdarzenia A, B są niezależne oraz P (Ā) = 1 3, P (B) = 1 4. Obliczyć P (A B), P (A B); 3

4 P (Ā B), P (A B A). Odpowiedzi do Listy 2 zad.1 a) ; b) 0.294; c) 0.2 zad zad.3 a) ; b) zad zad.5 a) 9 ; b) 0.81; 28 zad.7 P (A)P ( B) = P (A)(1 P (B)) = P (A) P (A B) = P (A B) bo A,B są niezależne oraz A B i A B są rozłączne i ich sumą jest A. zad.9 P("NIE")=0.3; P(ściąga)=0.6; zad , 3 4, 5 6, 3 4. LISTA 3 1. Z talii 52 kart losujemy bez zwracania 2 karty. Jeśli wśród nich będą : 2 piki to wygrywamy 20 punktów, jeśli tylko jeden pik wygrywamy 10 pkt,jeśli żadnego pika przegrywamy 5 pkt (wygrywamy -5 pkt). Niech zmienna losowa X oznacza wartość wygranej.wyznaczyć rozkład prawdopodobieństwa oraz dystrybuantę X. 2. Spośród 3 dobrych i 2 wadliwych elementów losujemy jednocześnie 3 elementy.wyznaczyć rozkład prawdopodobieństwa oraz dystrybuantę zmiennej losowej X, gdzie X jest liczbą wylosowanych elementów wadliwych. Z wykresu dystrybuanty odczytać: P (X > 1), P (1 X < 4). 3. Rzucamy kostką tak długo, aż pojawi się szóstka. Niech zmienna losowa X oznacza numer rzutu, w którym szóstka pojawi się po raz pierwszy. Wyznaczyć rozkład prawdopodobieństwa oraz dystrybuantę X. Obliczyć a) P( X 10); b) P (X 10). 4. Sprawdzić, że podana funkcja F (x) jest dystrybuantą pewnej zmiennej losowej X F (x) = Obliczyć P (0 < X < 4), P (X = 4), P (X > 1). 5. Dla jakich stałych c, d funkcja 1 8 0, x 0 x + 1, gdy 0 < x , x > 4 x 2 0, x 0 F (x) = cx 2 + d, gdy 0 < x 1 1, x > 1 a) jest dystrybuantą i funkcją ciągłą; b) narysować F (x) dla c = 1, d = 1 i dla zmiennej losowej X o takiej dystrybuancie obliczyć 2 4 P (0 X < 1), P (X = 0), P (X > 1), P ( 1 X < 2)

5 6. Sprawdzić, że jeśli gęstość zmiennej losowej X jest funkcją parzystą to dystrybuanta F (t) tej zmiennej spełnia: a) F (0) = 0.5 b) F ( t) = 1 F (t) c) P ( X < c) = 2F (c) 1 d) P ( X c) = 2F ( c) 7. Czasy pracy każdego z n elementów są niezależne i mają taki sam o dystrybuancie F (x). Niech zmienna losowa X oznacza czas pracy układu złożonego z n elementów połączonych równolegle, zaś zmienna losowa Y czas pracy układu złożonego z n elementów połączonych szeregowo. Wyznaczyć dystrybuantę i gęstość X oraz Y. Odpowiedzi do Listy 3 zad.1 P (X = 5) = , P (X = 10) =, P (X = 20) = , gdy t 5, 57, gdy 5 < t 10, F (t) = , gdy 10 < t , gdy t>20 zad.2 P(X=0)=0.1; P(X=1)=0.6; P(X=2)=0.3 P (X > 1) = 0.3; P (1 X < 4) = 0.9 F (t) = 0, gdy t 0, 0.1, gdy 0 < t 1, 0.7, gdy 1 < t 2 1, gdy t>2 zad.3 X-numer rzutu w którym szóstka pojawi się po raz pierwszy P (X = k) = 1 6 ( 5 6 )k 1, F (t) = k<t 1 6 ( 5 6 )k 1, k = 1, 2,...; t R, a) 1 F (10) = ( 5 6 )9 ; b) P (X 10) = F (11) = 1 ( 5 6 )10 ; zad.4 F (x) jest funkcją lewostronnie ciągłą, lim x F (x) = 0, lim x F (x) = 1, F (x) jest niemalejąca gdyż F (x) 0 dla x 0, x 4 i F (0) = 0 F (0 + ) = 1 4 i F (4) = 0.5 F (4 + ) = P (0 < X < 4) = = 0.25, P (X = 4) = F (4 + ) F (4) = 7 16, P (X > 1) = 1 F (1 + ) = 5 8, zad.5 a) c = 1, d = 0; b) 3 8, 1 4, 0, 5 8. zad.7 F X (t) = F n (t), F Y (t) = 1 (1 F (t)) n, f X (t) = nf n 1 (t)f (t) f Y (t) = n(1 F (t)) n 1 F (t). 5

6 LISTA 4 1. Spośród liczb 1, 2, 3,..., 20 losujemy 4 razy ze zwracaniem po jednej liczbie.obliczyć prawdopodobieństwo, że wśród 4 wylosowanych liczb będą: a) co najmniej 2 liczby mniejsze od 16; b) 2 liczby podzielne przez 5; c) żadnej liczby większej niż 5. W każdym przypadku wykorzystać rozkład dwumianowy z odpowiednimi parametrami. 2. Prawdopodobieństwo,że w każdej sekundzie pojawi się sygnał wynosi 3. Obliczyć prawdopodobieństwo: 5 a) w ciągu 2 minut pojawią się 3 sygnały; b) w ciągu 2 minut pojawią się co najmniej 2 sygnały. Jaka jest najbardziej prawdopodobna liczba pojawień się sygnału w przeciągu 121s, 122s a jaka w przeciagu 124 s? 3. Partia towaru zawiera 1 % braków. Ile elementów należy sprawdzić, aby prawdopodobieństwo wykrycia co najmniej jednego braku było większe niż W biurze jest zainstalowanych 15 niezależnie pracujacych drukarek. Kaźda z nich pracuje przeciętnie 50 minut na godzinę. Jakie jest prawdopodobieństwo,że w losowej momencie pracuje: a) 12 drukarek b) co najmniej jedna c) przynajmniej jedna nie pracuje. Jaka jest najbardziej prawdopodobna liczba pracujących drukarek. 5. Prawdopodobieństwo, że wyprodukowana płytka będzie wadliwa wynosi p=0.02. Jakie jest prawdopodobieństwo, że w partii 100 płytek są co najwyżej 2 wadliwe? Podaj rozwiązanie dokładne i przybliżone rozkładem Poissona. Jaka jest najbardziej prawdopodobna liczba wadliwych płytek w partii 100 płytek. 6. Prawdopodobieństwo, że adresat zakupi towar z otrzymanej pocztą reklamy wynosi Reklamę wysłano do 500 osób. Jakie jest prawdopodobieństwo, że a) towar zakupią 4 osoby b) mniej niż 4 osoby. Podać rozwiązanie dokładne i przybliżone rozkładem Poissona. 7. Liczba samochodów, które ulegają wypadkowi w ciągu jednego dnia w danym mieście i wymagają naprawy w warsztacie ma rozkład Poissona z parametrem λ = 10. Ile miejsc do naprawy należy przygotować, aby z prawdopodobieństwem większym niż 0.95 było wolne miejsce dla uszkodzonego samochodu. 8. Liczba awarii w pracowni komputerowej, w ciągu dnia jest zmienną losową o rozkładzie Poissona z parametrem λ = 4. Jaka jest najbardziej prawdopodobna liczba awarii? Jakie jest prawdopodobieństwo, że w ciągu 10 dni będą 2 dni, z liczbą awarii równą 8? 9*. Liczba komputerów, które mogą być zarażone wirusem poprzez pewną sieć ma rozkład Poissona z parametrem λ. Prawdopodobieństwo,że wirus uaktywni się w zarażonym komputerze wynosi p. Jakie jest prawdopodobieństwo,że wirus uaktywni się w m komputerach? Wykonaj obliczenia dla λ = 8, p=0.125, m=10. 6

7 Odpowiedzi do Listy 4 zad.1 a) "sukces"-wylosowanie liczby mniejszej niż 16; X-liczba sukcesów wśród wylosowanych 4 liczb; X B(4, ); P (X 2) = ; b) Y B(4, 1 ), P (Y = 2) = 96/625; 5 c) Z B(4, 1 ), P (Z = 4) = 1/256 4 zad.2 X-liczba sygnałów w ciągu 2 min. X B(120, 3 ), najbardziej prawdopodobna liczba sygnałów 5 to odpowiednio: 73; 73; 74 lub 75. zad.3 n 230, zad.4 a) ( ) ( 5 6 )12 ( 1 6 ) b)1 ( 1 6 )15 c)1 ( 5 6 ) d) k 0 = 13 zad.5 X-liczba elementów wadliwych wśród 100 elementów; X B(100; 0.02); P (X 2) = (0.98) (0.98) (0.02) 2 (0.98) z rozkładu Poissona z λ = 2 mamy P (X 2) = , k 0 = 2. zad.7 X-liczba uszkodzonych samochodów P (X n) > 0.95, z tablic rozkładu Poissona dla λ = 10 odczytujemy : n 15. zad.8 Niech X- liczba awarii komputerów w ciągu dnia, p = P (X = 8) = , Y-liczba dni wsród 10 dni z liczba awarii komputerów równą 8, Y B(10, p) P (Y = 2) = zad.9* z wzoru na prawdopodobieństwo całkowite mamy (pλ)m m!e pλ. LISTA 5 1. Dla jakiej { stałej a funkcja a(2 x), gdy 1 < x < 2 a) f(x) = 0, gdy x 1 lub x 2 b) f(x) = ae x jest gęstością pewnej zmiennej losowej X. W przykładach a), b) znaleźć dystrybuntę zmiennej losowej X, naszkicować wykres gęstości oraz dystrybuantę. Obliczyć P (1 < X < 5), P (X < 0 X > 1). 2. Czas pracy diody jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z α = Wiadomo, że dioda pracowała bezawaryjnie przez 1000h, jakie jest prawdopodobieństwo, że popracuje co najmniej 6000h? 3. Prawdopodobieństwo wykrycia awarii urządzenia w czasie krótszym niż t minut wynosi F (t) = 1 e 5t. Jakie jest prawdopodobieństwo, że na wykrycie awarii potrzeba: a) więcej niż 4 7

8 min. b) więcej niż 4,ale mniej niż 6 min. c) co najwyżej 5 min. Ile potrzeba czasu na wykrycie awarii z prawdopodobieństwem większym niż 0.5? 4. Narysować funkcję gęstości zmiennej losowej X o rozkładzie normalnym N(-3,2). Obliczyć, korzystając z tablic statystycznych : P ( 1 X 1), P (X > 2), P ( 3 X 1), P (X 5), P (X > 10), P ( X > 2). Zaznaczyć na wykresie funkcji gęstości przedział z prawa trzech σ. 5. Dla zmiennej losowej X o rozkładzie normalnym N(m,σ) obliczyć P ( X m < σ), obliczyć P ( X m < 2σ). 6. Czas sprawnej pracy mierników pewnego typu (w dniach) ma rozkład N(1000,100).Jaki powinien być okres gwarancji, aby na 99% miernik działał przynajmniej przez okres gwarancji? 7. Czas działania (w dniach) drukarek pewnego typu ma rozkład N(1000,σ).Dobrać σ,aby drukarka działała co najmniej 900 dni z prawdopodobieństwem większym niż W windach osobowych jest napis: "maksymalne obciążenie 7 osób albo 500 kg". Zakładając,że waga pasażera ma rozkład N(70,4) obliczyć prawdopodobieństwo, że waga 7 osób przekroczy dopuszczalne obciążenie 500 kg. Odpowiedzi do Listy 5 zad.1 a) a=2/9 0, gdy t 1, 4 F (t) = 9 t 1 9 t2 + 5, gdy 1 < t 2, 9 1, gdy t > 2. P (1 < X < 5) = 1 9, P (X < 0 X > 1) = 2 3 ; b) a=1/2 { 1 F (t) = 2 et, gdy t e t, gdy t > 0 P (1 < X < 5) = 1 2 (e 1 e 5 ), P (X < 0 X > 1) = 1 2 (1 + e 1 ). zad.2 P (X > 5000) = e.5 ; zad.3 a) P (X > 4) = e 20 ; b) P (4 < X < 6) = e 20 e 30 ; c) P (X 5) = 1 e 25 ; P (X < T ) 0.5 dla T 0.2 ln(2). zad.4 P ( 1 < X < 1) = Φ(2) Φ(1) = P (X > 2) = 1 Φ(0.5) = 03085; P ( 3 < X < 1) = ; P (X < 5) = Φ(4) = 1; P (X > 10) = 1; P ( X > 2) = 1 Φ(2.5) + Φ(0.5) zad.5 2Φ(1) 1 = , 2Φ(2) 1 = zad.6 co najwyżej 767 dni zad.7 Φ( 100 ) 0.95, σ 61, σ 8

9 zad , LISTA 6 1. Obliczyć wartość oczekiwaną i wariancję dla następujących zmiennych losowych: a) zmienna losowa X każdą z wartości 1,2,3,4 przyjmuje z takim samym prawdopodobieństwem; b) P (Y = 2) = P (Y = 0) = 0.1 ; P (Y = 2) = 0.8; c) W jest wygraną loterii gdzie jest n 1 losów na które pada wygrana x 1, n 2 losów na które pada wygrana x 2,..., n k losów na które pada wygrana x k. 2. Obliczyć wartość oczekiwaną i wariancję zmiennej losowej o dystrybuancie : 0, gdy x 2, 0.4, gdy 2 < x 1 a) F (x) = 0.7, gdy 1 < x 4 0.8, gdy 4 < x 5 1, gdy x > 5 3. Obliczyć wartość oczekiwaną i wariancję zmiennej losowej o dystrybuancie : 0, gdy x 1, 0, gdy x 1, a) F (x) = x 1, gdy 1 < x < 4 1 b) F (x) = (x + 1), gdy 1 < x < 2 4 1, gdy x 4 1 1, gdy x 2 x 2 4. Obliczyć wartość oczekiwaną i wariancję zmiennej losowej o gęstosci: { 8, gdy 1 < x < 2 0, gdy x 0 a) f(x) = 3x 3 b) f(x) = x, gdy 0 < x 1 0, gdy x 1 lub x 2 3, gdy x > 1 2x 4 5. Wiemy,że: EX = 1, EX 2 = 3. Ile wynosi : varx, E(4X 1), var(3x 1), E( 2X 2), var( 2X 2). 6. Zmienna losowa X ma rozkład B(n,p). Dla jakich p wariancja X jest największa? 7. Dla zmiennej losowej o rozkładzie wykładniczym z α = 2 wyznaczyć medianę oraz kwantyl rzędu 3. Jaka jest interpretacja otrzymanych wartości? 4 8. Dla zmiennej losowej X o rozkładzie normalnym N(10, 2) wyznaczyć: a) medianę; b)kwantyl rzędu 0.95; c) kwantyl rzędu 0.2 i zaznaczyć te wielkości na wykresie gęstości X. 9. Czy { dla zmiennej losowej X o funkcji gęstości 0, gdy x < 0 f(x) = 2 1, gdy x 0 π 1+x 2 istnieje EX? Wyznaczyć medianę zmiennej losowej X. 10. Zmienne losowe X, Y są niezależne, X ma rozkład N(8, 3), Y ma rozkład jednostajny na [-1,5]. Ile wynosi wartość oczekiwana i wariancja zmiennej: a) Z = 2 X, b) W = 3X 2Y. Odpowiedzi do Listy 6 9

10 zad.1 a) EX = 5, varx = 5; 2 4 b) EY = 1.4, vary = 1.64 c) EW = 1 ki=1 x N i n i,, V arw = 1 N zad.2 EX = 0.9, varx = 7.69; zad.3 a) EX= 7 34, varx= ; 3 45 ki=1 x 2 i n i (EW ) 2, gdzie N = k i=1 n i zad.4 a) EX = 4, V arx = 8 ln b) EX = 1 0 x2 dx x 3 dx = 13, 12 EX 2 = 1 0 x3 dx x 2 dx = 7 4 V arx = zad.5 2; -5; 18; 0; 8. zad.6 p=0.5 zad.7 mediana=ln 2, kwantyl rzędu 3 4 = ln 2 zad.8 a) 10, b) c) zad.9 EX nie istnieje, mediana wynosi 1. zad.10 a) EZ = 6, V arz = 9, b) EW = 20, V arw = 93 LISTA 7 1. Zmienna losowa X ma następujacy rozkład prawdpodobieństwa P (X = 2) = P (X = 1) = 0.2; P (X = 1) = 0.1; P (X = 4) = 0.5. Wyznaczyć rozkład prawdopodobieństwa zmiennej losowej Y = X 2 1 oraz obliczyć EY. 2. Zmienna losowa X ma rozkład jednostajny na przedziale [a,b]. Dla jakich stałych A, B zmienna losowa Y = AX + B ma rozkład jednostajny na przedziale [0,1]. 3. Wartości zmiennej losowej X o rozkładzie jednostajnym na przedziale [0, 1] generuje standardowy pakiet. Dla jakich stałych A, B zmienna losowa Y = AX+B ma rozkład jednostajny na [ 7, 1]? 4. Zmienna losowa X ma rozkład wykładniczy z parametrem α. Wyznaczyć dystrybuantę oraz wartość oczekiwaną zmiennej losowej Y = X. 5. Zmienna losowa X ma rozkład jednostajny na przedziale [0,a]. Obliczyć: a) EX k, k = 1, 2, 3,...; b) Ee X ; c)ecosx. 6. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają rozkład jednostajny na przedziale [-1,5]. Dla zmiennej losowej Z = max(x 1, X 2 ) wyznaczyć funkcję gęstości oraz obliczyć EZ. 7*. Układ składa się z n elementów połączonych równolegle. Czasy działania kolejnych elementów to niezależne zmienne losowe X 1,..., X n o takim samym rozkładzie jednostajnym na przedziale 10

11 [0,10]. Jaka jest najmniejsza liczba elementów n, dla której wartość oczekiwana czasu Y działania całego układu jest większa lub równa 8? Odpowiedź uzasadnij. 8. Czasy pracy każdego z n elementów są niezależne i mają taki sam rozkład wykładniczy z parametrem α = Niech zmienna losowa X oznacza czas pracy układu złożonego z n elementów połączonych równolegle, zaś zmienna losowa Y czas pracy układu złożonego z n elementów połączonych szeregowo. Wyznaczyć dystrybuantę i gęstość X oraz Y. 9. Czas oczekiwania na połączenie z serwerem dla każdego użytkownika ma rozkład wykładniczy z α =0.2 s. Z serwera korzysta jednocześnie i niezależnie 100 użytkowników. Obliczyć prawdopodobieństwo, że: najkrótszy z czasów oczekiwania na połączenie jest większy niż 5s; najdłuższy mniejszy niż 10s. 10. Zmienne losowe X 1, X 2,..., X n są niezależne i każda ma rozkład N(m, σ). Jaki rozkład prawdopodobieństwa ma zmienna losowa Y n = 1 nk=1 X k m n. σ 11. Energia kinetyczna K poruszającego się ciała o masie m wyraża się wzorem K = 1 2 mv 2, gdzie V jest prędkością. Wyznaczyć dystrybuantę K, jeśli V jest zmienną losową o rozkładzie N(0, σ). Obliczyć P (K > 2m), P (K < m σ 2 ). Odpowiedzi do Listy 7 zad.1 P (Y = 0) = 0.3; P (Y = 3) = 0.2; P (Y = 15) = 0.5; EY = 8.1; V ary = zad.2 A = 1 b a albo A = 1 b a ; zad.3 A = 8, B = 7 albo A = 8, B = 1 { 0, gdy t < 0 zad.4 F Y (t) = 1 e αt2, gdy t 0 ; EY = π 2 α. zad.5 a) EX k = ak k+1 b) Ee X = ea 1 a c) EcosX = sina. a zad.6 f Z (t) = EZ=3. { t+1 18, gdy 1 < t < 5 0, poza B = 1 A (a + b). 2 2 zad.8 X = { max(x 1, X 2,..., X n ); Y = min(x 1, X 2,..., X n ) 0, gdy t < 0 F X (t) = (1 e tα ) n, gdy t 0 { 0, gdy t < 0 f X (t) = nαe tα (1 e tα ) n 1, gdy t > 0 { 0, gdy t < 0 F Y (t) = 1 e ntα, gdy t 0 11

12 f Y (t) = { 0, gdy t < 0 nαe ntα, gdy t > 0 zad.9 a) , b) zad.10 N(0, 1) zad.11 F (t) = 2Φ( 2t σ m ) 1 P (K > 2m) = 2Φ( 2 σ ); P (K < m σ 2 ) = 2Φ( 2) 1. LISTA 8 1. Prawdopodobieństwo porażki w jednej próbie wynosi 0.9. Oszacować: a) wykorzystując nierówność Czebyszewa; b) centralne twierdzenie graniczne prawdopodobieństwo,że w 400 niezależnych próbach liczba porażek będzie większa niż 320 i mniejsza niż Prawdopodobieństwo, że aparat zepsuje się w czasie jego konserwacji wynosi Jakie jest prawdopodobieństwo, że w trakcie konserwacji 100 aparatów zepsuje się: a) przynajmniej 6 aparatów: b) więcej niż 1 i mniej niż 4 aparaty ; c) 1 aparat. 3. Prawdopodobieństwo sukcesu w jednej próbie wynosi Ile prób należy wykonać,aby prawdopodobieństwo,że liczba sukcesów odchyla się od swojej wartości oczekiwanej o mniej niż 20% wszystkich prób było większe od 0.8? 4. Prawdopodobieństwo,że wyprodukowany detal okaże się dobry wynosi 0.9. Ile elementów należy wyprodukować,aby prawdopodobieństwo, że będzie wśród nich co najmniej 50 dobrych było większe niż Komputer dodaje 1200 liczb rzeczywistych przedtem każdą zaokrąglając do najbliższej liczby całkowitej.zakładamy, że błędy zaokrągleń są niezależne i mają rozkład jednostajny na przedziale [-0.5; 0.5]. Jakie jest prawdopodobieństwo, że błąd w obliczaniu sumy będzie większy niż 5 i mniejszy niż 10? 6. Czas pracy diody (w godz.) jest wykładniczy z α = Jakie jest prawdopodobieństwo,że zapas 100 diod wystarczy na co najmniej godzin pracy? 7. Czas pracy elementu X i jest zmienną losową o EX i = 20, V arx i = 4. Obliczyć prawdopodobieństwo, że łączny czas pracy partii 100 takich elementów wystarczy na przynajmniej 1950 godzin pracy 8. Korzystając ze zdjęć satelitarnych mierzono odległości między 2 obiektami. Niech X 1, X 2,..., X n będą niezależnymi zmiennymi losowymi opisującymi wyniki kolejnych pomiarów. Założono,że EX k = d, varx k = 1, k=1.2,...,n. Za oszacowanie odległości d przyjęto Y n = 1 n X k n 12 k=1

13 Ile pomiarów należy wykonać, aby P ( Y n d 0.1) Jeśli gracz wyrzuci kostką sześcienną 6 oczek to wygrywa 4 zł, w przypadku innej liczby oczek przegrywa 1 zł. Jakie jest prawdopodobieństwo, że przy 500 rzutach przegra więcej niż 200 zł? 10. Liczba awarii sieci energetycznej w ciagu doby jest zmienną losową X k, k = 1, 2,...o rozkładzie Poissona z parametrem λ = 4. a) Jakie jest prawdopodobieństwo, że w ciagu 200 dób liczba awarii będzie większa niż 700 i mniejsza niż 850? (Zast.centralne tw.graniczne). b) Do czego zmierza według prawdopodobieństwa 1 n nk=1 X k gdy n? 11. Tygodniowe wypłaty z pewnego funduszu są niezależnymi zmiennymi losowymi o wartości oczekiwanej 1000 zł i wariancji 400. Fundusz dysponuje kwotą zł. Wyznacz maksymalny okres czasu ( w tygodniach) na jaki wystarczy ta kwota z prawdopodobieństwem co najmniej 70 %. 12. Czas kontroli (w sek.) jednego wyrobu jest zmienną losową o gęstości 0, gdy x 0 f(x) = x, gdy 0 < x 1 3, gdy x > 1 2x 4 Przerwa po kontroli (w sek.) każdego wyrobu jest zmienną losową o rozkładzie jednostajnym na przedziale [0,2]. Czasy kontroli wyrobów oraz czasy przerw tworzą niezależne ciągi niezależnych zmiennych losowych. Oszacuj prawdopodobieństwo, że kontrola 144 wyrobów wraz z 144 przerwami będzie trwała krócej niż 320 sek. 13*. Dana jest funkcja f(x) całkowalna na przedziale [0,1]; 0 < f(x) < 1 oraz niech I = 1 0 f(x)dx. Ciąg (X n, Y n ); n = 1, 2,... jest ciągiem punktów losowo wybranych z kwadratu o wierzchołkach (0, 0); (0, 1); (1, 1); (1, 0). Niech Z n oznacza liczbę tych punktów (X k, Y k ); 1 k n, które leżą pod wykresem funkcji f(x). Jaki rozkład prawdopodobieństwa ma zmienna losowa Z n? Wykazać, że dla każdego ɛ > 0 zachodzi lim n P ( Zn I < ɛ) = 1. n Odpowiedzi do Listy 8 zad.1 a)większe niż ; b) 1 za.2 a) 1-Φ(2.5) = b)φ( c) Φ( 5 15 ) Φ( ) = zad.3 z nierówności Czebyszewa n 24 zad.4 n 70 zad.5 Φ(1) Φ(0.5) = zad.6 Φ(2)= zad.7 1-Φ(2.5) = ) Φ( ) =

14 zad.8 z nierówności Czebyszewa n 10000, z centralnego tw.granicznego n 666 zad.9 Φ( 2.8) = zad.10) Φ(1, 77) Φ( 3.53) = 0, 96, b) 4 zad.11 co najwyżej 199 tygodni. zad.12 Φ(1, 75) = 0, 9599 LISTA 9 1. Łączny rozkład wektora losowego (X, Y ), gdzie zmienna losowa X jest liczbą spalonych zasilaczy w pracowni w ciagu dnia, zmienna losowa Y jest liczbą przepięć w sieci energetycznej opisuje tabela X/ Y a) Obliczyć P ((X, Y ) {(0, 0), (2, 1)}). b) Wyznaczyć rozkłady brzegowe zmiennej losowej X oraz Y. Ile wynosi P (X = 1), P (Y = 0). Obliczyć EX, EY. c) Czy zmienne losowe X, Y są niezależne? d) Oliczyć kowariancję i wspólczynnik korelacji zmiennych X, Y. 2. Gęstośc wektora losowego (X,Y)jest postaci: f(x, y) = { 3 8 (x2 y + y), gdy 0 x 1, 0 y 2 0, poza tym Obliczyć P (0.5 < X < 1, 1 < Y < 2), P (Y > 1), P (X > 0.5 Y < 1), P (Y > X). 3. Czy można dobrać stałą c, aby funkcja { cy f(x, y) = 2 cosx, gdy π x π, 0 y 2 2 0, poza tym była gęstością dwuwymiarowej zmiennej losowej? Jeśli tak, to: a) znaleźć rozkłady brzegowe b) wyznaczyć kowariancję oraz współczynnik korelacji zmiennych X,Y. Czy X,Y są niezależne? 4. Wektor losowy (X,Y) ma funkcję gęstości postaci: Obliczyć EX. f(x, y) = { 2ye x, gdy x > 0, 0 < y < 1 0, poza tym 14

15 5. Wektor losowy (X,Y) ma funkcję gęstości postaci: { 16 f(x, y) = xy, gdy 0 < x < 1, 3 x3 < y < 1 0, poza tym Obliczyć P (X < 1, Y < 1 ), P (Y < X), EY Dwuwymiarowa zmienna losowa ma rozkład jednostajny na trójkącie o wierzchołkach w punktach (-1,0); (1,0); (0,2). Wyznaczyć gęstość wektora losowego (X,Y). Sprawdzić, czy zmienne losowe X oraz Y są niezależne? Jaki jest ich współczynnik korelacji? 7. Gęstość wektora losowego (X, Y ) dana jest wzorem f(x, y) = 1 x 2 +y 2 2π e 2. a)czy zmienne losowe X, Y są niezależne? b)obliczyć P (X > 1.) c)obliczyć P (X, Y ) A gdzie A = (x, y) : x 2 + y 2 < 1. d)jaki jest współczynnik korelacji zmiennych losowych X,Y? 8. Współczynnik korelacji zmiennych losowych X,Y wynosi Jaki współczynnik korelacji mają zmienne losowe 4X 3, 2Y + 4? Odpowiedzi do Listy 9 zad.1 a) 0.93 b) P (X = 1) = 0.04, P (Y = 0) = 0.93 EX = 0.14, EY = 0.1, c) X, Y nie są niezależne. X/ Y rozklad X rozklad Y d) cov(x, Y ) = E(XY ) EX EY = varx = , vary = 0.15, ρ(x, Y ) = zad.2 P (0.5 < X < 1, 1 < Y < 2) = 57 ; P (Y > 1) = 0.75; 128 P (X > 0.5 Y < 1) = 19 ; P (Y > X) = 0.9 zad.3 c = { -cosx, gdy π f X (x) = < x < π 2 0, poza tym { 3 f Y (y) = 8 y2, gdy 0 < y < 2 0, poza tym Zmienne losowe są niezależne zatem cov(x, Y ) = ρ(x, Y ) = 0. zad.4 EX=1; 15

16 zad.5 P (X < 0.5, Y < 0.5) = , P (Y < X) = 1 3, EY = y8 dy = zad.6 { 1, gdy (x, y)ɛ f(x, y) = 2 0, (x, y) / x + 1, gdy 1 x 0 f X (x) = x + 1, gdy 0 x 1 0, poza { 1 y f Y (y) =, gdy 0 < y < 2 2 0, poza tym Zmienne X,Y są zależne. cov(x,y)=0, ρ(x, Y ) = 0 zad.7 a)x, Y sa niezależne, b) c) 1 1 e, d) ρ(x, Y ) = 0 zad.8 ρ(x, Y ) = 0.25 LISTA Zmierzono grubość (w µm) warstwy krzemu nanoszonej przez pewien automat otrzymując : 5.2, 4.6, 6.1, 6.0, 5.0, 5.3, 4.0, 4.0, 5.4, 6.1, 7.2, 5.0, 4.0, 5.4, 6.0, 4.0, 3.5, 6.2, 5.0, 6.2, 5.0, 7.1, 5.0,5.0, 5.1, 5.0, 4.0, 5.0, 6.1, 5.0, 5.2, 5.0, 5.0, 3.0, 6.0, 5.0, 4.0, 6.0, 4.3, 4.0. Dla podanej próby: a) zbudować szereg rozdzielczy; b) narysować histogram i dystrybuantę empiryczną c) wyznaczyć średnią, wariancję, odchylenie standardowe, współczynnik zmienności. d) wyznaczyć medianę, kwartyl dolny i górny, rozstęp międzykwartylowy, modalną e) sporządzić wykres pudełkowy, f) ocenić symetrię, skośność histogramu. 2. W pewnym przedsiębiorstwie komunikacyjnym przez 180 dni obserwowano liczbę (k) awarii autobusów. Zebrane obserwacje podaje następująca tabela: k y k gdzie y k oznacza liczbę dni z k awariami. Dla podanej próby wyznaczyć wielkości opisane w punktach a) - f) zad Dla podanych prób obliczyć średnią i wariancję: a) 18, 19, 22, 17, 24; b) -1, 2, 3, -4, -8, 2; c) 2, -3, -1, 2, -4, Dla podanej próby; 6, 5, 7, 4, 5.5, 7, 7.5, 6 obliczyć; a) średnią i odchylenie standardowe; b) medianę i rozstęp międzykwartylowy. c) zastąpić obserwację 7.5 przez 10.5 i powtórzyć punkt a) oraz b) 16

17 d) które z charakterystyk są odporne na takie zmiany, a które nie? 5. W następującej tabeli zebrano obserwacje o czasie rozmów telefonicznych (w min ) poprzez sieć stacjonarną w pewnej firmie: gdzie a b w pierwszym wierszu tabeli oznacza, że czas rozmowy jest z przedziału (a, b]; drugi wiersz podaje liczbę rozmów trwających czas a b. Obliczyć średnią i odchylenie standardowe czasu rozmowy telefonicznej w tej firmie. LISTA W oparciu o 2n elementową próbę prostą z populacji o średniej m i wariancji σ 2 oszacowano wartość oczekiwaną używając dwóch estymatorów: Y 1 = 1 2n 2n k=1 X k, oraz Y 2 = 1 nk=1 X n k. Który z nich jest lepszy i dlaczego? 2. W celu oszacowania wartości przeciętnej czasu bezawaryjnej pracy urządzenia pewnego typu, obserwowano czasy do momentu awarii 7 losowo wybranych urządzeń. Uszkodzenia nastąpiły w godzinach: 51, 115, 150, 190, 217, 228, 350. Wiedząc, że czas bezawaryjnej pracy urządzenia ma rozkład wykładniczy oszacować : wartość przeciętną bezawaryjnej pracy maszyny oraz parametr α tego rozkładu. 3. Wykazać, że jeżeli niezależne zmienne losowe X k, k = 1,..., n mają taki sam rozkład wykładniczy to nk=1 1 X 2 2n k jest nieobciążonym estymatorem dla wariancji tego rozkładu. 4. Zmienne losowe X k mają rozkład jednostajny na przedziale [a; a+1]; parametr a jest nieznany. Sprawdzić, że dla n niezależnych obserwacji estymator: T n = n X k n k=1 jest nieobciążonym i zgodnym estymatorem parametru a. Oszacować P ( T n a 0.1) gdy: n = 20 oraz n = Wykazać, że n+1 n max 1 k nx k jest lepszym nieobciążonym estymatorem dla parametru a,w rozkładzie jednostajnym na przedziale [0 ; a] niż 2 n Σn k=1x k. Oszacować parametr a dla następujących obserwacji: 3.7, 1.2, 4.0, 5.7, 8.1, 6.6, 7.0, 2.8, Metodą największej wiarogodności wyznaczyć estymatory parametrów: a) λ w rozkładzie Poissona ; b) p w rozkładzie geometrycznym ; c) α w rozkładzie wykładniczym. 7. Wykorzystując metodę momentów wyznaczyć estymatory dla parametrów a oraz b w rozkładzie jednostajnym na przedziale [a,b]. Obliczyć estymatory tych parametrów dla następujacych obserwacji z rozkładu jednostajnego: 2.1, 0.6, 4.3, 5.4, 2.2, Następujące obserwacje pochodzą z rozkładu Gamma z parametrami α, β, gdzie EX= 1 2 α, VarX= α β 2. Metodą momentów wyznaczyć estymatory tych parametrów oraz obliczyć je dla obserwa- 17

18 cji: 3.5, 2.8, 5.3, 1.9,.5, 2.6, 2.7, 4.1,.1, 2.5. LISTA Dokonano 8 pomiarów pewnej odległości i otrzymano (w m): 201, 195, 207, 203, 191, 208, 198, 210. Wiadomo,że rozkład błędu pomiaru jest normalny o średniej 0 i wariancji 4. Wyznaczyć przedział ufności dla mierzonej odległości na poziomie ufności Ponadto, wykonano 5 dodatkowych pomiarów i otrzymano:201, 196, 200, 195, 208. Korzystając ze wszystkich pomiarów wyznaczyć jeszcze raz przedział ufności dla mierzonej odległości oraz porównać długości przedziałów. 2. Na podstawie 100 prób oszacowano średni czas pracy potrzebny do wyprodukowania elementu i uzyskano (w s): x = 5.5 oraz s = 1.7.Wyznaczyć przedział ufności dla wartości oczekiwanej czasu produkcji na poziomie ufności: a) 0.90 oraz b) Który jest dłuższy? 3. Dla 10 obserwacji cechy o rozkładzie normalnym otrzymano: 7; 7.5; 8.5; 8; 6; 7.5; 6.5; 5.5; 7.5; 6. Na tym samym poziomie ufności (wybrać dowolny), wyznaczyć i porównać przedziały ufności dla m gdy: a) σ = 0.5, b) σ nieznane. 4. Klasa przyrządu jest związana z odchyleniem standardowym pomiarów nim wykonywanych. W celu zbadania klasy przyrządu służącego do pomiaru odległości wykonano nim 12 pomiarów długości tego samego odcinka otrzymując (w m): 101, 103, 98, 96, 100, 102, 100, 97, 98, 101, 99, 101. Przy założeniu, że wyniki pomiaru mają rozkład normalny wyznaczyć 95% przedział ufności dla odchylenia standardowego. 5. Zmierzono wytrzymałość ( w kg/cm2) pewnego typu belek i otrzymując 8, 10, 15, 12, 18, 9, 10, 12, 14, 12. Przyjmując poziom ufności 0.95 wyznaczyć przedział ufności dla wartości oczekiwanej oraz dyspersji (odchylenia standardowego) wytrzymałości belek. Jakie założenia o rozkładzie wytrzymałości należy przyjąć? 6. Błąd pomiaru wysokości komina ma rozkład normalny o wariancji 0.04 m 2. Ile pomiarów należy wykonać, aby na poziomie ufności 0.95 oszacować wysokość komina w przedziale ufności długości 0.05 m? 7. Aby oszacować ile procent wyborców (p%) jest zdecydowanych poprzeć danego kandydata w najbliższych wyborach przeprowadzono ankietę wśród n losowo wybranych osób (n 100). Na pytanie: czy będziesz głosować na danego kandydata; ankieta przewidywała 2 odpowiedzi: "TAK" albo "NIE". Wyznacz przedział ufności dla p na poziomie ufności 1 α. Przy jakim n długość przedziału ufności będzie mniejsza niż Wykonaj obliczenia dla: n = 200, 180 odpowiedzi "TAK", α = W badaniu niezawodności pewnego czujnika w 100 niezależnych próbach 94 razy reagował prawidłowo. Wyznaczyć przedział ufności dla prawdopodobieństwa prawidłowej reakcji na poziomie ufności LISTA 13 18

19 1. Zbadano zależność między ilością pewnej substancji dodawanej do produkcji wyrobu a jego twardością: ilość substancji twardość wyrobu a) czy istnieje zależność między ilością dodawanej substancji a twardością wyrobu? b) wyznaczyć równanie prostej regresji c) obliczyć spodziewaną twardość wyrobu, gdy do produkcji dodamy 5 jednostek substancji d) obliczyć współczynnik determinacji e) wyznaczyć przedział ufności dla wspólczynnika kierunkowego prostej regresji na poziomie ufności α = W następującej tabeli x i określa miesięczne zużycie pewnego surowca (w tonach)w produkcji wyrobu, zaś y i określa wielkość produkcji (w tonach) w tym miesiącu: x i y i Przedstawić podane obserwacje na płaszczyźnie. Obliczyć współczynnik korelacji liniowej. Czy zależność cechy Y od cechy X jest dodatnia czy ujemna i co to oznacza? Co można powiedzieć o sile zależnosci miedzy tymi cechami? Wyznaczyć: a) prostą regresji cechy Y względem cechy X; b) prostą regresji cechy X względem cechy Y; c) narysować obie proste regresji na płaszczyżnie; d) czy punkt ( x, ȳ) jest punktem przecięcia tych prostych; e) oszacować wielkość produkcji gdy zużycie surowca wyniesie 3 tony; 5.5 tony; f) o ile wzrośnie produkcja gdy zużycie surowca wzrośnie o 1 tonę; I to już wszystko. 19

Rachunek Prawdopodobieństwa MAP1151, kurs 15h

Rachunek Prawdopodobieństwa MAP1151, kurs 15h Wydział Elektroniki 015/016 Rachunek Prawdopodobieństwa MAP1151, kurs 15h LISTA 1 Listy zadań opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz 1. Urządzenie składa się z 3 elementów. Każdy z elementów może mieć jedną z

Bardziej szczegółowo

5.Dzienne zużycie energii (1=100kWh) pewnej firmy jest zmienną losową. 0, gdy x 0 lub x 3

5.Dzienne zużycie energii (1=100kWh) pewnej firmy jest zmienną losową. 0, gdy x 0 lub x 3 LISTA 4 1.Liczba komputerów, które mogą być zarażone wirusem poprzez pewną sieć ma rozkład Poissona z parametrem λ = 7. Prawdopodobieństwo,że wirus uaktywni się w zarażonym komputerze wynosi p. Jakie jest

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA LISTA 1 1.Urządzenie składa się z 3 elementów. Każdy z elementów może mieć jedną z trzech jakości. Opisać zbiór zdarzeń elementarnych. Wypisać zdarzenia

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA STOSOWANA MAP1079

STATYSTYKA STOSOWANA MAP1079 STATYSTYKA STOSOWANA MAP1079 LISTY ZADAŃ opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz Literatura podstawowa 1.J.Koronacki, J.Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa

Bardziej szczegółowo

4.Zmienne losowe X 1, X 2,..., X 100 są niezależne i mają rozkład wykładniczy z α = 0.25 Jakie jest prawdopodobieństwo, że 1

4.Zmienne losowe X 1, X 2,..., X 100 są niezależne i mają rozkład wykładniczy z α = 0.25 Jakie jest prawdopodobieństwo, że 1 LISTA 7 W rozwiązaniu zadań 1-4 wykorzystać centralne twierdzenie graniczne. 1.Prawdopodobieństwo, że aparat zepsuje się w czasie jego konserwacji wynosi 0.02. Jakie jest prawdopodobieństwo, że w trakcie

Bardziej szczegółowo

I STATYSTYKA STOSOWANA, LISTA 1

I STATYSTYKA STOSOWANA, LISTA 1 I STATYSTYKA STOSOWANA, LISTA 1 1.Urządzenie składa się z 3 elementów. Każdy z elementów może mieć jedną z trzech jakości. Opisać zbiór zdarzeń elementarnych. Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO 2017/2018 STATYSTYKA STOSOWANA, MAT1505 LISTY ZADAŃ opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO 2017/2018 STATYSTYKA STOSOWANA, MAT1505 LISTY ZADAŃ opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO 2017/2018 STATYSTYKA STOSOWANA, MAT1505 LISTY ZADAŃ opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz Literatura podstawowa 1.J.Koronacki, J.Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY 2018/2019 STATYSTYKA STOSOWANA, MAT1501 LISTY ZADAŃ opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY 2018/2019 STATYSTYKA STOSOWANA, MAT1501 LISTY ZADAŃ opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY 2018/2019 STATYSTYKA STOSOWANA, MAT1501 LISTY ZADAŃ opracowanie W. Wawrzyniak-Kosz Literatura podstawowa 1.J.Koronacki, J.Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków technicznych

Bardziej szczegółowo

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów LISTA 4 1.Na pewnym obszarze dokonano 40 pomiarów grubości warstwy piasku otrzymując w m.: 54, 58, 64, 69, 61, 56, 41, 48, 56, 61, 70, 55, 46, 57, 70, 55, 47, 62, 55, 60, 54,57,65,60,53,54, 49,58,62,59,55,50,58,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3 STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3 1. Aby zweryfikować hipotezę o symetryczności monety; H: p = 0.5 przeciwko K: p 0.5 wykonano nią n = 100 rzutów. Wyznaczyć obszar krytyczny i zweryfikować hipotezę H gdy

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

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA LISTA 10 1.Dokonano 8 pomiarów pewnej odległości (w m) i otrzymano: 201, 195, 207, 203, 191, 208, 198, 210. Wiedząc,że błąd pomiaru ma rozkład normalny

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ Opracowała: Milena Suliga Wszystkie pliki pomocnicze wymienione w treści

Bardziej szczegółowo

Lista zadania nr 7 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Lista zadania nr 7 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie Lista zadania nr 7 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

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 ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA Zadanie 0.1 Zmienna losowa X ma rozkład określony funkcją prawdopodobieństwa: x k 0 4 p k 1/3 1/6 1/ obliczyć EX, D X. (odp. 4/3;

Bardziej szczegółowo

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych Rozdział 1 Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki 1.1 Definicja zmiennej losowej Niech Ω będzie przestrzenią zdarzeń elementarnych. Definicja 1 Rodzinę S zdarzeń losowych (zbiór S podzbiorów zbioru

Bardziej szczegółowo

Lista 5. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

Lista 5. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym Lista 5 Zadania na zastosowanie nierównosci Markowa i Czebyszewa. Zadanie 1. Niech zmienna losowa X ma rozkład jednostajny na odcinku [0, 1]. Korzystając z nierówności Markowa oszacować od góry prawdopodobieństwo,

Bardziej szczegółowo

Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa 1 ] 2016/2017 Zimowy. [ Laboratorium Grupa 2 ] 2016/2017 Zimowy

Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa 1 ] 2016/2017 Zimowy. [ Laboratorium Grupa 2 ] 2016/2017 Zimowy Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa ] 206/207 Zimowy Lp Numer indeksu Pkt Kol Suma Popr Ocena Data Uwagi 97574 6 7 Db + 2 9758 ++0,9 5 7,9 Db + 3 99555 0,9+0,9 2,8 Dst + 4 97595 0,8++ 0 2,8 Dst + 5

Bardziej szczegółowo

Jednowymiarowa zmienna losowa

Jednowymiarowa zmienna losowa 1 Jednowymiarowa zmienna losowa Przykład Doświadczenie losowe - rzut kostką do gry. Obserwujemy ilość wyrzuconych oczek. Teoretyczny model eksperymentu losowego - przestrzeń probabilistyczna (Ω, S, P ),

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną Definicja 1 Jednowymiarowa zmienna losowa (o wartościach rzeczywistych), określoną na przestrzeni probabilistycznej

Bardziej szczegółowo

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 7 - Zmienna losowa i jej rozkład. Parametry rozkładu.

Ćwiczenia 7 - Zmienna losowa i jej rozkład. Parametry rozkładu. Ćwiczenia 7 - Zmienna losowa i jej rozkład. Parametry rozkładu. A Teoria Definicja A.1. Niech (Ω, F, P) będzie przestrzenią probabilistyczną. Zmienną losową określoną na przestrzeni Ω nazywamy dowolną

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

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 2 ZADANIA - ZESTAW 2

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 2 ZADANIA - ZESTAW 2 ZADANIA - ZESTAW 2 Zadanie 2.1 Zmienna losowa X ma rozkład określony funkcją prawdopodobieństwa: x k 1 0 2 p k 1/ 1/6 1/2 a) wyznaczyć dystrybuantę tej zmiennej losowej i naszkicować jej wykres, b) obliczyć

Bardziej szczegółowo

Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2

Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2 Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2 Zadania zestaw 3. 1 Rozkład zmiennej losowej skokowej X przedstawia tabela. x i m 0 n p i 0,4 0,3 0,3 a) Wyznacz m i n jeśli: są całkowite, m

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 ZADANIA - ZESTAW 3 Zadanie 3. L Prawdopodobieństwo trafienia celu w jednym strzale wynosi 0,6. Do celu oddano niezależnie 0 strzałów. Oblicz prawdopodobieństwo, że cel został trafiony: a) jeden raz, b)

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

zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych

zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych 1. [E.A 5.10.1996/zad.4] Funkcja gęstości dana jest wzorem { 3 x + 2xy + 1 y dla (x y) (0 1) (0 1) 4 4 P (X > 1 2 Y > 1 2 ) wynosi:

Bardziej szczegółowo

Rozkłady statystyk z próby

Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Przypuśćmy, że wykonujemy serię doświadczeń polegających na 4 krotnym rzucie symetryczną kostką do gry, obserwując liczbę wyrzuconych oczek Nr kolejny

Bardziej szczegółowo

g) wartość oczekiwaną (przeciętną) i wariancję zmiennej losowej K.

g) wartość oczekiwaną (przeciętną) i wariancję zmiennej losowej K. TEMAT 1: WYBRANE ROZKŁADY TYPU SKOKOWEGO ROZKŁAD DWUMIANOWY (BERNOULLIEGO) Zadanie 1-1 Prawdopodobieństwo nieprzekroczenia przez pewien zakład pracy dobowego limitu zużycia energii elektrycznej (bez konieczności

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

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średniej Wrocław, 21 grudnia 2016r Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja 10.1 Przedziałem

Bardziej szczegółowo

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...

Bardziej szczegółowo

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna. Wykład 4 Rozkłady i ich dystrybuanty Dwa typy zmiennych losowych Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

Bardziej szczegółowo

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych Rozkład dwumianowy Rozkład normalny Marta Zalewska Zmienna losowa dyskretna (skokowa) jest to zmienna, której zbór wartości jest skończony lub przeliczalny.

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich Wrocław, 5 grudnia 2014 Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja Przedziałem ufności dla paramertu

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

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa Spis treści Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis treści Spis treści 1 Wstęp Bardzo często interesujący

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss

Bardziej szczegółowo

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/ Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, p. 221 bud. CIW, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty Agata Boratyńska Agata Boratyńska Rachunek prawdopodobieństwa, wykład 4 / 9 Przekształcenia zmiennej losowej X

Bardziej szczegółowo

Przykłady do zadania 3.1 :

Przykłady do zadania 3.1 : Rachunek prawdopodobieństwa MAP5 Wydział Elektroniki, rok akad. /, sem. letni Wykładowca: dr hab. A. Jurlewicz Przykłady do listy 3: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala,

Bardziej szczegółowo

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić). Egzamin ze Statystyki Matematycznej, WNE UW, wrzesień 016, zestaw B Odpowiedzi i szkice rozwiązań 1. Zbadano koszt 7 noclegów dla 4-osobowej rodziny (kwatery) nad morzem w sezonie letnim 014 i 015. Wylosowano

Bardziej szczegółowo

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas: ROZWIĄZANIA I ODPOWIEDZI Zadanie A1. Można założyć, że przy losowaniu trzech kul jednocześnie kolejność ich wylosowania nie jest istotna. A więc: Ω = 20 3. a) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań

Bardziej szczegółowo

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady Statystyka i opracowanie danych W3 Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok47 adan@agh.edu.pl Plan wykładu Rozkład Poissona. Zmienna losowa ciągła Dystrybuanta i funkcja gęstości

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Przestrzeń probabilistyczna Niech Ω będzie dowolnym zbiorem, zwanym przestrzenią zdarzeń elementarnych. Elementy ω tej przestrzeni nazywamy zdarzeniami elementarnymi.

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki. 1.1 Definicja zmiennej losowej

Rozdział 1. Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki. 1.1 Definicja zmiennej losowej Rozdział 1 Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki 1.1 Definicja zmiennej losowej Zbiór możliwych wyników eksperymentu będziemy nazywać przestrzenią zdarzeń elementarnych i oznaczać Ω, natomiast

Bardziej szczegółowo

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych: W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych: Zmienne losowe skokowe (dyskretne) przyjmujące co najwyżej przeliczalnie wiele wartości Zmienne losowe ciągłe

Bardziej szczegółowo

Lista 1 - Prawdopodobieństwo

Lista 1 - Prawdopodobieństwo Lista 1 - Prawdopodobieństwo Zadanie 1. Niech A, B, C będą zdarzeniami. Zapisać za pomocą działań na zbiorach następujące zdarzenia: a) zachodzi dokładnie jedno ze zdarzeń A, B, C; b) zachodzą dokładnie

Bardziej szczegółowo

Przestrzeń probabilistyczna

Przestrzeń probabilistyczna Przestrzeń probabilistyczna (Ω, Σ, P) Ω pewien niepusty zbiór Σ rodzina podzbiorów tego zbioru P funkcja określona na Σ, zwana prawdopodobieństwem. Przestrzeń probabilistyczna (Ω, Σ, P) Ω pewien niepusty

Bardziej szczegółowo

Rozkłady zmiennych losowych

Rozkłady zmiennych losowych Rozkłady zmiennych losowych Wprowadzenie Badamy pewną zbiorowość czyli populację pod względem występowania jakiejś cechy. Pobieramy próbę i na podstawie tej próby wyznaczamy pewne charakterystyki. Jeśli

Bardziej szczegółowo

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka W 2. Probabilistyczne modele danych Zmienne losowe. Rozkład prawdopodobieństwa i dystrybuanta. Wartość oczekiwana i wariancja zmiennej losowej Dr Anna ADRIAN Zmienne

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Zwiększenie wartości zmiennej losowej o wartość stałą: Y=X+a EY=EX+a D 2 Y=D 2 X

Zwiększenie wartości zmiennej losowej o wartość stałą: Y=X+a EY=EX+a D 2 Y=D 2 X Własności EX, D 2 X i DX przy przekształceniach liniowych Zwiększenie wartości zmiennej losowej o wartość stałą: Y=X+a EY=EX+a D 2 Y=D 2 X Przemnożenie wartości zmiennej losowej przez wartość stałą: Y=a*X

Bardziej szczegółowo

Niech X i Y będą niezależnymi zmiennymi losowymi o rozkładach wykładniczych, przy czym Y EX = 4 i EY = 6. Rozważamy zmienną losową Z =.

Niech X i Y będą niezależnymi zmiennymi losowymi o rozkładach wykładniczych, przy czym Y EX = 4 i EY = 6. Rozważamy zmienną losową Z =. Prawdopodobieństwo i statystyka 3..00 r. Zadanie Niech X i Y będą niezależnymi zmiennymi losowymi o rozkładach wykładniczych, przy czym Y EX 4 i EY 6. Rozważamy zmienną losową Z. X + Y Wtedy (A) EZ 0,

Bardziej szczegółowo

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka - W3 Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok47 adan@agh.edu.pl Plan wykładu Zmienna losowa ciągła Dystrybuanta i unkcja gęstości rozkładu

Bardziej szczegółowo

P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)

P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A) Wykład 3 Niezależność zdarzeń, schemat Bernoulliego Kiedy dwa zdarzenia są niezależne? Gdy wiedza o tym, czy B zaszło, czy nie, NIE MA WPŁYWU na oszacowanie prawdopodobieństwa zdarzenia A: P (A B) = P

Bardziej szczegółowo

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014 Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014 Zmienne losowe i ich rozkłady Doświadczenie losowe: Rzut monetą Rzut kostką Wybór losowy n kart z talii 52 Gry losowe

Bardziej szczegółowo

Rozkłady i ich dystrybuanty 16 marca F X (t) = P (X < t) 0, gdy t 0, F X (t) = 1, gdy t > c, 0, gdy t x 1, 1, gdy t > x 2,

Rozkłady i ich dystrybuanty 16 marca F X (t) = P (X < t) 0, gdy t 0, F X (t) = 1, gdy t > c, 0, gdy t x 1, 1, gdy t > x 2, Wykład 4. Rozkłady i ich dystrybuanty 6 marca 2007 Jak opisać cały rozkład jedną funkcją? Aby znać rozkład zmiennej X, musimy umieć obliczyć P (a < X < b) dla dowolnych a < b. W tym celu wystarczy znać

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna

Statystyka matematyczna Statystyka matematyczna Wykład 6 Magdalena Alama-Bućko 8 kwietnia 019 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 8 kwietnia 019 1 / 1 Rozkłady ciagłe Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 8

Bardziej szczegółowo

Rozkłady prawdopodobieństwa

Rozkłady prawdopodobieństwa Tytuł Spis treści Wersje dokumentu Instytut Matematyki Politechniki Łódzkiej 10 grudnia 2011 Spis treści Tytuł Spis treści Wersje dokumentu 1 Wartość oczekiwana Wariancja i odchylenie standardowe Rozkład

Bardziej szczegółowo

Zmienne losowe zadania na sprawdzian

Zmienne losowe zadania na sprawdzian Zmienne losowe zadania na sprawdzian Zad. 1. Podane poniżej dane dotyczą zawartości suchej masy (w %) i sosu (w %) w 24 konserwach ze śledzia w pomidorach: Zawartość suchej masy: 12,0 13,0 14,5 14,0 12,0

Bardziej szczegółowo

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka Wybrane rozkłady zmiennych losowych Statystyka Rozkład dwupunktowy Zmienna losowa przyjmuje tylko dwie wartości: wartość 1 z prawdopodobieństwem p i wartość 0 z prawdopodobieństwem 1- p x i p i 0 1-p 1

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Próba i populacja. Estymacja parametrów z wykorzystaniem metody bootstrap

Wykład 1 Próba i populacja. Estymacja parametrów z wykorzystaniem metody bootstrap Wykład 1 Próba i populacja. Estymacja parametrów z wykorzystaniem metody bootstrap Magdalena Frąszczak Wrocław, 21.02.2018r Tematyka Wykładów: Próba i populacja. Estymacja parametrów z wykorzystaniem metody

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ

Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ Zadanie 1. Zmienna losowa przyjmuje wartości -1, 0, 1 z prawdopodobieństwami równymi odpowiednio: ¼, ½, ¼. Należy: a. Wyznaczyć rozkład prawdopodobieństwa

Bardziej szczegółowo

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Spis treści 3 SPIS TREŚCI Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe

Bardziej szczegółowo

Rozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 2015/16, semestr letni, Grupy dla powtarzających (C15; C16)

Rozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 2015/16, semestr letni, Grupy dla powtarzających (C15; C16) Rozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 05/6, semestr letni, Grupy powtarzających (C5; C6) Lp Grupa C5 Grupa C6 Liczba godzin 0046 w godz 600-000 C03 0046 w godz 600-000 B05 4 6046 w godz

Bardziej szczegółowo

a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2, 1, 1, 3, 2, 1. Obliczyć wartość średnią i wariancję.

a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2, 1, 1, 3, 2, 1. Obliczyć wartość średnią i wariancję. Zad Rozkład zmiennej losowej dyskretnej : a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2,,, 3, 2,. Obliczyć wartość średnią i wariancję. b)oceny z pracy klasowej w tabeli: Ocena 2 3 4 5 6 Liczba uczniów

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 2 i 3 Zmienna losowa

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 2 i 3 Zmienna losowa WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 2 i 3 Zmienna losowa Agata Boratyńska Agata Boratyńska Rachunek prawdopodobieństwa, wykład 2 i 3 1 / 19 Zmienna losowa Definicja Dana jest przestrzeń probabilistyczna

Bardziej szczegółowo

SIMR 2017/18, Statystyka, Przykładowe zadania do kolokwium - Rozwiązania

SIMR 2017/18, Statystyka, Przykładowe zadania do kolokwium - Rozwiązania SIMR 7/8, Statystyka, Przykładowe zadania do kolokwium - Rozwiązania. Dana jest gęstość prawdopodobieństwa zmiennej losowej ciągłej X : { a( x) dla x [, ] f(x) = dla pozostałych x Znaleźć: i) Wartość parametru

Bardziej szczegółowo

4,5. Dyskretne zmienne losowe (17.03; 31.03)

4,5. Dyskretne zmienne losowe (17.03; 31.03) 4,5. Dyskretne zmienne losowe (17.03; 31.03) Definicja 1 Zmienna losowa nazywamy dyskretna (skokowa), jeśli zbiór jej wartości x 1, x 2,..., można ustawić w ciag. Zmienna losowa X, która przyjmuje wszystkie

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Wektory losowe. 1.1 Wektor losowy i jego rozkład

Rozdział 1. Wektory losowe. 1.1 Wektor losowy i jego rozkład Rozdział 1 Wektory losowe 1.1 Wektor losowy i jego rozkład Definicja 1 Wektor X = (X 1,..., X n ), którego każda współrzędna jest zmienną losową, nazywamy n-wymiarowym wektorem losowym (krótko wektorem

Bardziej szczegółowo

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład - Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych Parametry zmiennej losowej EX wartość oczekiwana D X wariancja DX odchylenie standardowe inne, np. kwantyle,

Bardziej szczegółowo

Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego

Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego Matematyka Finansowa sem. letni 2011/2012 Spis treści Zajęcia 1 3 1.1 Przestrzeń probabilistyczna................................. 3 1.2 Prawdopodobieństwo warunkowe..............................

Bardziej szczegółowo

Dyskretne zmienne losowe

Dyskretne zmienne losowe Dyskretne zmienne losowe dr Mariusz Grządziel 16 marca 2009 Definicja 1. Zmienna losowa nazywamy dyskretna (skokowa), jeśli zbiór jej wartości x 1, x 2,..., można ustawić w ciag. Zmienna losowa X, która

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych

Bardziej szczegółowo

1.1 Wstęp Literatura... 1

1.1 Wstęp Literatura... 1 Spis treści Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Wstęp................................ 1 1.2 Literatura.............................. 1 2 Elementy rachunku prawdopodobieństwa 2 2.1 Podstawy..............................

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

Statystyka i eksploracja danych

Statystyka i eksploracja danych Wykład II: i charakterystyki ich rozkładów 24 lutego 2014 Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa,

Bardziej szczegółowo

Rozkłady zmiennych losowych

Rozkłady zmiennych losowych Rozkłady zmiennych losowych 1 Zmienne losowe dyskretne 1.1 Rozkład dwumianowy Zad.1.1.1 Prawdopodobieństwo dziedziczenia pewnej cechy wynosi 0,7. Jakie jest prawdopodobieństwo, że spośród pięciu potomków

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5 Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających

Bardziej szczegółowo

ćwiczenia z rachunku prawdopodobieństwa

ćwiczenia z rachunku prawdopodobieństwa ćwiczenia z rachunku prawdopodobieństwa 9.10.2010 ogólna definicja prawdopodobieństwa, własności 1. Niech Ω = [0, 1] oraz niech Σ będzie pewną σ-algebrą podzbiorów odcinka [0, 1]. Udowodnić, że funkcja

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

Ważne rozkłady i twierdzenia

Ważne rozkłady i twierdzenia Ważne rozkłady i twierdzenia Rozkład dwumianowy i wielomianowy Częstość. Prawo wielkich liczb Rozkład hipergeometryczny Rozkład Poissona Rozkład normalny i rozkład Gaussa Centralne twierdzenie graniczne

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Magdalena Jakubek. kwiecień 2017

Statystyka. Magdalena Jakubek. kwiecień 2017 Statystyka Magdalena Jakubek kwiecień 2017 1 Nauka nie stara się wyjaśniać, a nawet niemal nie stara się interpretować, zajmuje się ona głównie budową modeli. Model rozumiany jest jako matematyczny twór,

Bardziej szczegółowo

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych Prowadząca: dr inż. Hanna Zbroszczyk e-mail: gos@if.pw.edu.pl tel: +48 22 234 58 51 konsultacje: poniedziałek, 10-11, środa: 11-12 www: http://www.if.pw.edu.pl/~gos/students/kadd

Bardziej szczegółowo

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka Wybrane rozkłady zmiennych losowych Statystyka Rozkład dwupunktowy Zmienna losowa przyjmuje tylko dwie wartości: wartość 1 z prawdopodobieństwem p i wartość 0 z prawdopodobieństwem 1- p x i p i 0 1-p 1

Bardziej szczegółowo

6. Zmienne losowe typu ciagłego ( ) Pole trapezu krzywoliniowego

6. Zmienne losowe typu ciagłego ( ) Pole trapezu krzywoliniowego 6. Zmienne losowe typu ciagłego (2.04.2007) Pole trapezu krzywoliniowego Przypomnienie: figurę ograniczoną przez: wykres funkcji y = f(x), gdzie f jest funkcją ciągłą; proste x = a, x = b, a < b, oś OX

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd Agata Boratyńska Agata Boratyńska Statystyka matematyczna, wykład 2 1 / 20 MIARY ROZPROSZENIA, Wariancja Wariancją z próby losowej X

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych. Wykład 3 Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 19 października 2016r Momenty zmiennych losowych Wartość oczekiwana - przypomnienie Definicja 3.1: 1 Niech X będzie daną zmienną losową. Jeżeli X jest zmienną

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych. Wykład 3 Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 18 października 2017r Momenty zmiennych losowych Wartość oczekiwana - przypomnienie Definicja 3.1: 1 Niech X będzie daną zmienną losową. Jeżeli X jest zmienną

Bardziej szczegółowo

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe Statystyka i opracowanie danych W4 Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Rozkład normalny wykres funkcji gęstości

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna

Statystyka matematyczna Statystyka matematyczna Wykład 5 Magdalena Alama-Bućko 1 kwietnia 2019 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 1 kwietnia 2019 1 / 19 Rozkład Poissona Po(λ), λ > 0 - parametr tzw. rozkład zdarzeń

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 2013/2014 Wykład 3 Zmienna losowa i jej rozkłady Zdarzenia losowe Pojęcie prawdopodobieństwa

Bardziej szczegółowo

Przykłady do zadania 6.1 :

Przykłady do zadania 6.1 : Rachunek prawdopodobieństwa MAP64 Wydział Elektroniki, rok akad. 28/9, sem. letni Wykładowca: dr hab. A. Jurlewicz Przykłady do listy 6: Zmienna losowa. Rozkład zmiennej losowej. Dystrybuanta. Przykłady

Bardziej szczegółowo

07DRAP - Zmienne losowe: dyskretne i ciągłe

07DRAP - Zmienne losowe: dyskretne i ciągłe 07DRAP - Zmienne losowe: dyskretne i ciągłe Słynne rozkłady dyskretne Rozkład parametry P (X = k dla k = E(X Var(X uwagi ( dwumianowy n, p n k p k ( p n k 0,,, n np np( p liczba sukcesów w n próbach Bernoulliego

Bardziej szczegółowo

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa 1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej

Bardziej szczegółowo

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa Elementy rachunku prawdopodobieństwa Rachunek prawdopodobieństwa zajmuje się analizą praw rządzących zdarzeniami losowymi Pojęciami pierwotnymi są: zdarzenie elementarne ω oraz zbiór zdarzeń elementarnych

Bardziej szczegółowo

Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/

Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/ Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/ Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Akademicka 15, p.211a bud. Agro II, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl

Bardziej szczegółowo