Zmienna losowa X to funkcja odwzorowująca przestrzeń zdarzeń elementarnych Ω w zbiór liczb rzeczywistych R, czyli X: Ω R.
|
|
- Urszula Sobolewska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Prof. Dauta Makowe Istytut Fzyk Teoretyzej Astrofzyk, UG Kotakt: pok. 353, tel.: , e-mal dauta.makowe at gmal.om Zmea losowa to fukja odwzorowująa przestrzeń zdarzeń elemetaryh Ω w zbór lzb rzezywstyh R, zyl : Ω R. Jeżel zbór wartoś zmeej losowej jest skońzoy lub przelzaly to mówmy o dyskretej zmeej losowej. Dyskretą zmeą losową dyskretą harakteryzuje zbór wartoś: {x,x,.., x, } zbór prawdopodobeństw p =P=x, =,, p =., opsująyh szase uzyskaa daej wartoś. Zestaw prawdopodobeństw jest azyway fukją masy. Skumuloway rozkład prawdopodobeństwa dystrybuata zmeej losowej : prawdopodobeństwo zdarzea P< x Wartość ozekwaa zmeej losowej dyskretej to E= = =,, x p. Waraja zmeej losowej to Var = E - = = =,, x p -. D.Makowe: Bostatystka 5
2 Populaja: Dze w weku 0- lata. Zestaw wyków pomaru: 0,,, 3, 4, 5, 6. Fukja masy E= 0*0.9 + *0.64+ * * * * *0.7=.038 Var= 0*0.9 + * * 0.7+9* * * * =.967 σ=.40 średo dzeko będze horowało razy a zapalee uha środkowego w swoh dwóh perwszyh latah żya. Skumuloway rozkład prawdopodobeństwa: 95% dze będze horowało od -* do +*, zyl od do 4.84 o tłumazy sę 0,,4 razy. D.Makowe: Bostatystka 53 Test: jeda z ćwartek ma yh kolor- wskaż która? Test z daą osobą przeprowadzamy 4razy. Wyk pomaru: zestaw poprawyh odpowedz zyl 0,,,3 4. Pytae: jake jest prawdopodobeństwo, ze daltosta dobrze rozpoza kolor w 0,,,3 zy 4 próbah? Jak zamodelować taką populaję pomarów? Załóżmy, że daltosta losowo wybera ćwartkę. Zatem prawdopodobeństwo, że losowo wybray kolor jest dobry jest p=0.5 Szukamy rozkładu prawdopodobeństwa P=k uzyskaa k dobryh wyków spośród 4 przeprowadzoyh ezależyh prób, jeśl prawdopodobeństwo sukesu w jedej próbe jest 0.5. D.Makowe: Bostatystka 54
3 Rozkład dwumaowy prawdopodobeństwa to rozkład opsująy prawdopodobeństwo uzyskaa k sukesów w ezależyh próbah, przy zym prawdopodobeństwo sukesu w jedej próbe jest p. P k k k k p p wartość ozekwaa waraja E p Var p p Kombaja to lzba sposobów wyboru k elemetów spośród, przy zym kolejość wyboru e odgrywa rol:... k C k k k k... Sla to lzba sposobów uporządkowaa elemetów!... 0! D.Makowe: Bostatystka 55 Dla p=/: wartość maksymala jest dla /. rozkład jest symetryzy względem / 3
4 Dla p << /: wartość maksymala jest dla 0. rozkład jest prawoskośy Dla p >> /: wartość maksymala jest dla. rozkład jest lewoskośy D.Makowe: Bostatystka 57 Tabla rozkładu dwumaowego: Róże,k p from spy.stats mport bom p= D.Makowe: Bostatystka 58 4
5 D.Makowe: Bostatystka 59 D.Makowe: Bostatystka 60 5
6 Grupa 00 kobet w weku lata zaszzepła sę a grypę ową szzepoką. W roku astępym pęć z h zmarło. Czy jest to zdarzee ezwykłe zy zgode ze statystykę pł weku, jeśl wadomo, że śmertelość kobet w tym weku to table USA z 004? Jeśl p=0.009 dla kobety, to prawdopodobeństwo, że umrze k spośród 00 jest: 00 k k P k k dla k=5 Zasada : Aby oeć zy dae zdarzee jest zgode ze statystyką ależy wyzazyć skumulowae prawdopodobeństwo wszystkh rówyh wększyh zdarzeń od daego. Zdarzee uzajemy za statystyze uzasadoe jeśl to prawdopodobeństwo jest wększe ż 5% Zatem, trzeba polzyć skumulowaą śmertelość wystąpea pęu węej zgoów P 00 k k k 5 00 k D.Makowe: Bostatystka 6 Przykład: prawdopodobeństwo pojawea sę w szptalu owego horego z dość rzadkm typem raka Jeżel: Możemy wskazać jedostkę zasu Δt, w której dokouje sę obserwaję zlzee Prawdopodobeństwo pojawea sę zdarzea jest proporjoale do Δt, zyl Pzdarzee = λδt, przy zym prawdopodobeństwo ezaobserwowaa zdarzea w zase Δt moża przyblżyć jako Pbrak zdarzea = -λδt. Zaobserwowae węej ż zdarzee w tym zase jest zaedbywale małe. Iterwał obserwayjy powe być odpowedo krótk, aby moża było ejsze założea uzyć Lzba zdarzeń w jedoste zasu Δt e zmea sę w okrese t. założee o stajoaroś. Może być trude do spełea jeśl okres t jest duży Każde zdarzee pojawa sę w jedoste zasu ezależe od pojawea sę tyh zdarzeń w yh okresah zasu. założee o ezależoś pojawaa sę opsywayh zdarzeń. 6
7 Ozekwaa lość zdarzeń w jedoste zasu Rozkład Possoa prawdopodobeństwa to rozkład opsująy prawdopodobeństwo pojawea sę k zdarzeń w zase t : P k k t t k! Wartość ozekwaa waraja zmeej o rozkładze Possoa z parametrem =λt wyos e Ozekwaa lość zdarzeń w okrese zasu D.Makowe: Bostatystka 63 Przypuśćmy, że rejestrujemy owego horego w przeągu h lat. Nagle pojawły sę w jedym roku 3 owe osoby hore. Czy jest to wyjątkowe zdarzee zy zgode ze statystyką? Prawd. 3 owyh horyh w roku P k k! k 8 e k 3 e węej owyh horyh w roku P 3 P 0 P P e % Opsae zdarzee jest statystyze eprawdopodobe, bowem prawdopodobeństwo wystąpea takego ydetu jest mejsze of 5%. Zatem jest to zdarzee wyjątkowe- INCYDENT 7
8 from spy.stats mport posso posso.pmfk,µ # fukja masy posso.dfk, µ # skumuloway rozklad Przykład: Zgoy z powodu duru brzuszego. Przyjmjmy, że lzba zgoów z tego powodu w jedym roku to średo 4.6. Jak jest rozkład tyh zgoów w okrese półrozym, zy kwartalym? Neh = lość zgoów w ągu 6 mesęy. λ =4.6 zgoów a Δt= rok. Szukamy rozkładu prawdopodobeństwa zgoów dla t=0.5 k 4.6*0.5 P k e k! 4.6*0.5 zy dla t= trzeh mesęy k 4.6*0.5 P k e k! 4.6*0.5 D.Makowe: Bostatystka 65 Słye trzęsee Zem w Los Ageles w 994r. W tygodu poprzedzająym trzęsee, średo obserwowao dzee 5.6 zgoów z powodów kardologzyh. W du trzęsea Zem zdarzyło sę h 5.. Jake jest prawdopodobeństwo pojawea sę 5 zgoów w du przy opsaej powyżej śmerteloś? P 5 e 5!. Czy pojawee sę 5 zgoów jest zdarzeem adzwyzajym? 7.75*0 P 5 P Jaka jest maksymala lzba zgoów, która może sę pojawć jedego da, aby być w zgodze z rozkładem zgoów z przed trzęsea Zem? 3 D.Makowe: Bostatystka 66 8
9 Przykłady Fakt: Przy dużym małym p rozkład dwumaowy B,p jest dobrze przyblżay przez rozkład Possoa z =p D.Makowe: Bostatystka 67 Defja: Fukją gęstoś rozkładu prawdopodobeństwa zmeej losowej azywamy taką fukję, dla której powerzha pod tą krzywą, pomędzy dowolym dwoma puktam a b, jest rówa prawdopodobeństwu zdarzea Pa<<b, że wartość zmeej losowej wpada do tego zboru. wartoś DBP u ludz w weku A ezaze adśee B średe adśee C wysoke adśee A B C wartoś trójglerydów: tkaka tłuszzowa W Polse za wartoś prawdłowe stężea trójglerydów w surowy lub osozu krw przyjmuje sę: mg/dl u kobet mg/dl u mężzyz <00 mg/dl u dze D.Makowe: Bostatystka 69 9
10 Modeluje wele zborów dayh w sposób satysfakjoująy! Cetrale Twerdzee Graze wyjaśa dlazego jest tak powszehy, tak jest uwersaly. Defja: Mówmy, że zmea losowa ma rozkład ormaly, jeśl gęstość rozkładu prawdopodobeństwa tej zmeej opsuje sę wzorem: f x x exp przy zym =E a = Var Pytho: from spy.stats mport orm Wysokość: Pukt przegęa = moda, medaa, wartość ozekwaa Pukt przegęa Ozazee: N =50, =00 D.Makowe: Bostatystka 7 0
11 f x x e parametr położea parametr kształtu, skala Pytho: orm.pdfx, mu=0, sale= D.Makowe: Bostatystka 73 f x e x Pytho: orm.pdfx, mu=0, sale= x P x f x dx x Pytho: orm.dfx, mu=0, sale= D.Makowe: Bostatystka 74
12 Defja: u-ty peretyl dla N0, to taka wartość z u, że zahodz P zu z u e dx u x Pytho: orm.ppfx, mu=0, sale= peret pot futo D.Makowe: Bostatystka 75 Neh to zmea losowa o stadardowym rozkładze ormalym. Wówzas P x =Φx P>x =-Φx P0 x =Φx-/ P-x x =Φx-Φ-x x x Warto pamętać!!! D.Makowe: Bostatystka 76
13 D.Makowe: Bostatystka 77 Twerdzee: Jeśl to zmea o rozkładze To zmea μ Z = σ ma rozkład N0, Nμ, σ Z = μ σ Z N, N0, D.Makowe: Bostatystka 78 3
14 Z = μ σ Przykład: Dae ągłe wartoś FEV atężoej objętoś wydehowa w sekudze u dze 0-4 lat Neh aormale ozaza FEV<.5L. Jake jest prawdopodobeństwo tego zdarzea Neh aormale jeśl FEV jest mejszy od 5 peretylu. Jakej wartoś FEV to odpowada? D.Makowe: Bostatystka 79 Nμ, σ Wszystke używae w Pytho fukje zakładają, że oblzea są dla stadardowego rozkładu ormalego, zyl dla N0,: orm.pdfx = orm.pdfx, lo=0, sale= = orm.pdfx, 0, orm.pdfx, lo, sale = orm.pdfz / sale μ Z = σ Lzby Z są ajbardzej użyteze przy porówywau rozkładów: Populaja A królków ma rozkład N.6,. Populaja B królków ma rozkład N.9, 0.7 Z której populaj mamy wększą szase wylosowaa królka o wadze 3. Z A = 3.-.6/sqrt. =0.57 dla Z>0 rozkład ormaly maleje Z B =3. -.9/sqrt0.7 = 0.78 D.Makowe: Bostatystka 80 4
15 Nμ, σ Wzrost mężzyz w Europe to N74,53.3 a wzrost kobet to N6.5, 34.8 Jaka jest proporja mężzyz ższyh ż 50m? Jaka jest proporja pa ższyh ż 6.5m Jaka jest proporja pań wyższyh ż 70m Jaka jest ajwyższa Pa wśród ajższyh % Jaka jest ajższa Pa wśród % ajwyższyh? Jake jest prawdopodobeństwo, że losowo wybray pa ma wzrost 75-8 m? Jake jest prawdopodobeństwo, że losowa para to pa o wzrośe 75-8 m pa o wzrośe 50-60m Paowe N75, 53.3 Pae N6.5, 34,8 Oblzee df bezpośrede Oblzee df poprzez Z Oblzee pdf poprzez Z D.Makowe: Bostatystka 8 Nμ, σ Paowe N75, 53.3 Pae N6.5, 34,8 Wysokość mężzyz w Europe to N74,53.3 Wysokość kobet w Europe to N6.5, 34.8 Jaka jest proporja paów/pań ższyh ż 50m? Jaka jest proporja paów/ pań ższyh ż 6.5m Jaka jest proporja paów/ pań wyższyh ż 70m Jaka jest ajwyższa Pa wśród ajższyh % Jaka jest ajższa Pa wśród % ajwyższyh? Jake jest prawdopodobeństwo, że losowo wybray pa/pa ma wzrost 75-8 m? Jake jest prawdopodobeństwo, że losowa para to pa o wzrośe 75-8 m a pa o wzrośe 50-60m D.Makowe: Bostatystka 8 5
16 Omówlśmy: Omówlśmy pojęe zmeej losowej, jako modelu pomaru. Rozróżlśmy zmeą losową dyskretą od zmeej losowej ągłej Wprowadzlśmy fudametale własoś zmeej losowej take jak: fukja masy zmea dyskreta rozkład gęstoś zmea ągła. rozkład skumuloway: dystrybuata W oparu o powyższe własoś wprowadzlśmy pojęa wartoś ozekwaej E waraj Var zmeej losowej. Warto też pamęta o yh harakterystykah rozkładu: skośość kurtoza. Wspomelśmy, jak te pojęa wążą sę z wześej omawaym harakterystykam opsu własoś uzyskwayh w eksperymee statystyzym, tzw. próbe skońzoej zyl z rozkładem zęstoś próby, średą z próby <x> warają z próby s. Wprowadzlśmy spejale modele prawdopodobeństwa szzególe użyteze w rozważaah statystyzyh rozkład dwumaowy B,p doskoale opsująy wyk ser ezależyh zdarzeń, gdze w pojedyzym zdarzeu są możlwe tylko dwa wyk: sukes lub porażka, prawdopodobeństwo sukesu jest p a porażk q=-p rozkład Possoa Po klasyzego modelu prawdopodobeństwa używaego do opsu zdarzeń rzadkh, =λt. D.Makowe: Bostatystka 83 Omówlśmy własoś rozkładu ormalego jako ajważejszego rozkładu używaego w opse ągłej zmeej losowej: o Rozkład ormaly jest harakteryzoway jedye przez dwa parametry średą waraję : N, o Każdy rozkład ormaly moża przekształć w stadardowy rozkład ormaly N0, Z N, N0, D.Makowe: Bostatystka 84 6
17 Day jest zestaw obserwaj pewej własoś populaj o dowolym rozkładze w populaj, przy zym jej wartość średa to μ a waraja to σ. Neh: próba_a to obserwaj z tego zestawu próba_b to obserwaj z tego zestawu.. Przy zym lzebość prób jest duża. Dla każdej próby wyzazamy jej średą: <próba_a>, <próba_b>,.. Zmea losowa średa z próby o dużej lzeboś ma rozkład ormaly o średej rówej μ waraj σ / D.Makowe: Bostatystka 85 Wykresy fukj masy prawdopodobeństwa rozkładu dwumaowego B,p dla rożyh wartoś parametrów p rozkładu Źle, bo esymetry -zy Źle, bo esymetry -zy Wykresy te sugerują kedy take przyblżee jest możlwe. B=00,p=0.0 B=00,p=0.99 Wdzmy, że mus być: stosukowo duże p e ekstremale. Wówzas rozkład dwumaowy staje sę w przyblżeu symetryzy. B=5,p=0.3 Źle, bo esymetry -zy B=5,p=0.4 Dobrze, bo symetryzy D.Makowe: Bostatystka 86 7
18 P zgode z B,p P7 = P=7+ +P== =5 p=0.4 lok=*p skala=p.sqrt*p*-p P Np,pq wyk_bom = bom.df,,p -bom.df6,,p wyk_orm = orm.df,lok,skala - orm.df7,lok,skala =0.77 =0.68 D.Makowe: Bostatystka ZA MAŁO 87 bozk D.Makowe: Bostatystka 88 8
19 Reguły: Jeśl jest zmeą o rozkładze B,p a, b to lzby ałkowte to: P a b PN p, pq a b B, p W szzególoś: przypadek P=0 PB, p 0 PN p, pq 0 przypadek P= P PN p, pq B, p D.Makowe: Bostatystka 89 Def: kombaja lowa zmeyh losowyh to zmea losowa posta L... gdze,,, dowole lzby rzezywste. Twerdzee: E L E E... E Twerdzee: Jeżel zmee losowe,.. są wzajeme ezależe, to Var L Var Var... Var D.Makowe: Bostatystka 9
20 Kowarają dwóh zmeyh losowyh A, B azywamy welkość CovA, B= E[A-EA] [B EB]= EAB-EAEB Korelają dwóh zmeyh losowyh A, B azywamy welkość ρ AB : D.Makowe: Bostatystka ρ AB =CorrA, B= CovA,B / A B ałkowe brak ałkowe atyskorelowae korelaj skorelowae Korelaja merzy jedye współzależość LINIOWĄ pomędzy zmeym losowym. ma rozkład N0,, Y= E=0, atomast EY= Wymuszoa objętość wydehowa w perwszej mue jest tym wększa, m złowek jest wyższy. Cholesterol we krw ezaze dodato zależy od zawartoś holesterolu w dee. Puls złoweka maleje z jego wekem. Wymuszoa objętość wydehowa w perwszej mue ezaze ujeme, zależy od loś wypalayh paperosów. D.Makowe: Bostatystka 0
21 j j j Cov Var Cov Cov Cov Cov Cov Cov Cov Cov Cov Var Var Var L Var ] [... Twerdzee: Jeżel zmee losowe,,.. e są wzajeme ezależe, to D.Makowe: Bostatystka Twerdzee: Neh zmee losowe,.. są wzajeme ezależe mają rozkłady ormale o wartośah ozekwayh : warajah. Wówzas dowola kombaja lowa L tyh zmeyh jest zmeą o rozkładze ormalym, N E E Twerdzee: Jeżel zmee losowe,,... e są wzajeme ezależe mają rozkłady ormale o parametrah to L jest zmeą losową o rozkładze ormalym waraj: ] [...,,, L Var E E D.Makowe: Bostatystka
22 Próba Beroulego Zmea losowa reprezetująa lość sukesów w ezależyh próbah Beroulego z prawd p 0 z prawd - p L,.., E p Var pq E L p Var L pq Zasada : Rozkład ormaly Np,pq moża użyć do aproksymaj rozkładu dwumaowego B,p jeśl pq 5 p=0. rośe ok ok p=0. rośe ok D.Makowe: Bostatystka Reguła: Jeśl jest zmeą o rozkładze Po to: PPo x PN, x x Przypadek P=0 PPo 0 PN, 0 µ= µ=5 µ=0 µ=0 Zasada: Przyblżee wolo stosować dla µ 0 D.Makowe: Bostatystka
[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7
6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram
będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2
Zadae. eh K będze próbką prostą z rozkładu ormalego ( μ σ ) zaś: ( ) S gdze:. Iteresuje as względy błąd estymaj: σ R S. σ rzy wartość ozekwaa E R jest rówa ( ) (A).8 (B).9 (C). (D). (E). Zadae. eh K K
POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1
POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:
ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH
ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X
ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m
Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee
będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości
Prawdopodobeństwo statystyka 4.0.00 r. Zadae Nech... będą ezależym zmeym losowym z rozkładu o gęstośc θ f ( x) = θ xe gdy x > 0. Estymujemy dodat parametr θ wykorzystując estymator ajwększej warogodośc
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość
Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.
Botatytyka, 018/019 dla Fzyk Medyczej, tuda magterke etymacja etymacja średej puktowa przedzał ufośc średej rozkładu ormalego etymacja puktowa przedzałowa waracj rozkładu ormalego etymacja parametrów rozkładu
Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne
Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2
. Wtedy E V U jest równa
Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby
N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.
3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy
( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości
Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:
Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t
W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:
Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta
ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ
ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem
będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x
Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka
Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)
Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,
W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej
Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej
Planowanie eksperymentu pomiarowego I
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak
L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH
L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze
Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)
Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?
TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).
TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne
TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych. Populacja to zborowość podlegająca badau
wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=
ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej
LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE
LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE Ćwzee r 4 Temat: Wyzazee współzyka załamaa ezy refraktometrem Abbego.. Wprowadzee Śwatło, przy przejśu przez graę dwóh ośrodków, zmea swój
Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów
Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego
INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2
KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydzał Mehazy POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2 PRZEDMIOT TEMAT OPRACOWAŁ MECHANIKA TECHNICZNA Wyzazee położee środka ężkoś układu mehazego Dr ż. K. Kęk 1.
( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min
Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego
ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji
Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz
Statystyka Inżynierska
Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe
Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki
tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga
VI. TWIERDZENIA GRANICZNE
VI. TWIERDZENIA GRANICZNE 6.. Wprowadzee Twerdzea gracze dotyczą własośc graczych cągów zmeych losowych dzelą sę a:! twerdzea lokale opsują zbeżośc cągu fukcj prawdopodobeństwa w przypadku cągu {X } zmeych
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych
Funkcja wiarogodności
Fukca warogodośc Defca: Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x; θ. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; θ f ( x ; θ L Uwaga: Fukca warogodośc to e to samo co łącza
5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA
5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe
Statystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 3.05.016 PORÓWNANIE WIĘCEJ NIŻ DWÓCH POPULACJI TESTY NIEPARAMETRYCZNE Pla a dzsaj 1. Porówywae węcej ż dwóch populacj test jedoczykowej aalzy waracj (ANOVA).
Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.
Metody probablstycze statystyka Wykład 7: Statystyka opsowa. Rozkłady prawdopodobestwa wystpujce w statystyce. Podstawowe pojca Populacja geerala - zbór elemetów majcy przyajmej jed włacwo wspól dla wszystkch
Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych
dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby
1. Relacja preferencji
dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x
Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu
Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc
k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2
Pojęce przedzału ufośc Przyład: Rozważmy pewe rzad proces (tz. ta tórego lczba zajść podlega rozładow Possoa). W cągu pewego czasu zaobserwowao =3 tae zdarzea. Oceć możlwy przedzał lczby zdarzeń tego typu
TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA
Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej
Miary statystyczne. Katowice 2014
Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących
opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn
ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.
Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym
Pomary bezpośrede pośrede obarczoe błędem przypadkowym I. Szacowae wartośc przyblŝoej graczego błędu przypadkowego a przykładze bezpośredego pomaru apęca elem ćwczea jest oszacowae wartośc przyblŝoej graczego
Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84
Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,
f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu
METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu
) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA
Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja
L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5
L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w
Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.
Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer
Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).
Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze
STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt
STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake
Wyrażanie niepewności pomiaru
Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway
dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?
Mary położea rozkładu Wykład 9 Statystyk opsowe Średa z próby, mea(y) : symbol y ozacza lczbę; arytmetyczą średą z obserwacj Symbol Y ozacza pojęce średej z próby Średa jest środkem cężkośc zboru daych
Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?
Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)
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,,,
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.
Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia
Pla wykładu Aaliza daych Wykład : Statystyka opisowa. Małgorzata Krętowska Wydział Iformatyki Politechika Białostocka. Statystyka opisowa.. Estymacja puktowa. Własości estymatorów.. Rozkłady statystyk
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)
Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja
IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE
IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję
1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:
.. Uprość ops zdarzeń: a) A B, A \ B b) ( A B) ( A' B).. Uproścć ops zdarzeń: a) A B A b) A B, ( A B) ( B C).. Uproścć ops zdarzeń: a) A B A B b) A B C ( A B) ( B C).4. Uproścć ops zdarzeń: a) A B, A B
Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.
Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.
Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych
Modelowae Aalza Dayh Przestrzeyh Wykład Adrze Leśak atedra Geoformatyk Iformatyk Stosowae Akadema Górzo-Hutza w rakowe Proesy welowymarowe ałóżmy że w tyh samyh uktah rzestrzeyh x x.x omerzoo klka ( różyh
Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk
Nepewośc pomarów DR Adrzej Bąk Defcje Błąd pomar - różca mędz wkem pomar a wartoścą merzoej welkośc fzczej. Bwa też azwa błędem bezwzględm pomar. Poeważ wartość welkośc merzoej wartość prawdzwa jest w
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,
METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH
POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych
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
Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski
Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f
Plan: Wykład 3. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wstęp do probabilistyki i statystyki. Pojęcie zmiennej losowej
--8 Wstęp do probablsty statysty Wyład. Zmee losowe ch rozłady dr hab.ż. Katarzya Zarzewsa, prof.agh, Katedra Eletro, WIET AGH Wstęp do probablsty statysty. wyład Pla: Pojęce zmeej losowej Iloścowy ops
PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1
Statystyka opsowa Statystyka zajmuje sę zasadam metodam uogólaa wyków otrzymaych z próby losowej a całą populację (czyl zborowość, z której została pobraa próba). Take postępowae azywamy woskowaem statystyczym.
Badania Maszyn CNC. Nr 2
Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,
Statystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary.
Statystyka opsowa Roma Syak Statystyka opsowa Stawa sę pytaa: pytae co? poprzedza pytae jak?. Najperw potrzeba jest mara, potem moża badać zmay tej mary. Potrzebe są mary zborcze, charakteryzujące zborowośc
Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1
Metoda Mote-Carlo e zagadea Metoda Mote-Carlo Są przypadk kedy zamast wykoać jakś eksperymet chcelbyśmy symulować jego wyk używając komputera geeratora lczb (pseudolosowych. Wększość bblotek programów
Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem
Ekstrapolacja Rchardsoa (szacowae błędu) dla daej, ustaloej metody błąd Mh zakładając, że M jest w przyblżeu ezależe od h I I + Mh h h/ / I I + Mh ekstrapolowaa wartość całk I I e I h / + Ih / ( I h )
Statystyka Opisowa Wzory
tatystyka Opsowa Wzory zereg rozdzelczy: x - wartośc cechy - lczebośc wartośc cechy - lczebość całej zborowośc Wskaźk atężea przy rysowau wykresu szeregu rozdzelczego przedzałowego o erówych przedzałach:
WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ
9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego
Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych
Wokół testu Studeta Wprowadzeie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaiu hipotez dotyczących rozkładów ormalych Rozkład ormaly N(µ, σ, µ R, σ > 0 gęstość: f(x σ (x µ π e σ Niech a R \ {0}, b
Matematyczny opis ryzyka
Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee
Indukcja matematyczna
Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya
System finansowy gospodarki
System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym
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,
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej
Rachek prawdopodobeńswa saysyka maemaycza Esymacja przedzałowa paramerów srkralych zborowośc geeralej Częso zachodz syacja, że koecze jes zbadae ogół poplacj pod pewym kąem p. średa oce z pewego przedmo.
Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka
Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej
( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
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
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
Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej
Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;