II. PEWNE SCHEMATY RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "II. PEWNE SCHEMATY RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA"

Transkrypt

1 II EWNE SCHEMATY RACHUNKU RAWDOODOBIEŃSTWA 2 Zagadieie Beroulliego rzeprowadzamy doświadczeń w tai sposób, że prawdopodobieństwo sucesu w ażdym doświadczeiu jest stałe, iezależe od wyiów poprzedich i rówe p Jest to tzw schemat (zagadieie) Beroulliego Twierdzeie 2 (Beroulliego) rawdopodobieństwo, że a przeprowadzoych doświadczeń wg schematu Beroulliego uzysa się sucesów w dowolej olejości jest dae wzorem gdzie 0 < p < i q! p Dowód Ozaczmy: U zdarzeie polegające a udaiu się doświadczeia, U zdarzeie przeciwe rawdopodobieństwo, że a doświadczeń uda się pierwszych i ie uda się! astępych jest rówe oieważ zdarzeia są iezależe, więc Kolejość występowaia udaych doświadczeń jest obojęta, więc ażdy uład udaych oraz! ieudaych doświadczeń jest sprzyjający zdarzeiu, tórego prawdopodobieństwo obliczamy Wszystich różych uładów elemetów U i! elemetów U jest tyle, ile jest permutacji z powtórzeiami rzypomieie: -elemetową permutacją z powtórzeiami azywamy zbiór sładający się z elemetów uporządowaych, wśród tórych pewe elemety powtarzają się odpowiedio, 2,, razy; liczba utworzoych w te sposób zbiorów jest rówa W aszym przypadu mamy p q,, ( U U K U U U K U) ( U) ( U) K ( U) ( U) ( U) K ( U) !! K!, 2, K,! 2

2 26 II ewe schematy rachuu prawdopodobieństwa i stąd mamy wzór poday w twier- # rawdopodobieństwo ażdego uładu jest rówe p dzeiu q Schemat Beroulliego ma prostą iterpretację urową, tóra polega a tzw losowaiu ul ze zwracaiem rzyład 2 W urie mamy N ul, wśród tórych jest M Białych i N! M czarych Losujemy razy po jedej uli, zwracając ją za ażdym razem Obliczyć prawdopodobieństwo wylosowaia ul białych rawdopodobieństwo wylosowaia białej uli jest stałe przy ażdym losowaiu i wyosi p M / N Zatem rzyład 22 Co jest bardziej prawdopodobe u zawodia rozgrywającego partię z przeciwiiem o rówej sile gry: a) wygraie 3 partii z 4, czy 5 z 8, b) wygraie ie miej iż 3 partii z 4, czy ie miej iż 5 z 8, c) wygraie ie więcej iż z 2 partii, czy więcej iż z 2, d) wygraie ie więcej iż z 2 + partii, czy więcej iż z 2 +? Z założeia prawdopodobieństwo wygraia p jest rówe prawdopodobieństwu przegraia q i wyosi /2 Rozegraie partii moża uważać za przeprowadzeie doświadczeia Wyi jedej partii ie wpływa a wyi iej, co ozacza, że doświadczeia są iezależe Ad a) Należy obliczyć 4, 3 oraz 8, 5 i porówać te wielości Mamy a więc 4, 3 > 8, 5 Ad b) rawdopodobieństwo wygraia ie miej iż 3 partii z 4 jest rówe prawdopodobieństwu wygraia 3 partii z 4 lub 4 partii z 4, czyli W drugim przypadu mamy!( )!,!, 3 M N M N 4 8 7, 85, ,, ( 43, 4, ),, (, 85 8, ),,,, Zatem bardziej prawdopodobe jest wygraie ie miej iż 5 partii z 8

3 2 Zagadieie Beroulliego 27 Ad c) Mamy ( 2, 0, ), gdyż oraz orówując oba wyii widzimy, że Ad d) Mamy i mamy rówość oraz 2 ( 2, + 2, 2) 2, K ( 2, 0, ) > ( 2, + 2, ) ( 2+, 0, ) +, oraz ( 2, 2, ) 2 2, ,

4 28 II ewe schematy rachuu prawdopodobieństwa Zadaia Obliczyć prawdopodobieństwo, że a 7 rzutów ostą co ajwyżej 3 razy wypadie liczba ocze ie miejsza od 4 2 Rzucamy cztery razy dwiema ostami Jaie jest prawdopodobieństwo, że dwa razy otrzymamy sumę ocze ie więszą od trzech? 3 Daa jest ura, w tórej są ule: 6 czarych i 9 białych Losujemy 5 razy po jedej uli, ładąc za ażdym razem wyciągiętą ulę z powrotem do ury Jaie jest prawdopodobieństwo, że otrzymamy co ajwyżej 3 razy ulę białą? 4 Mamy 2 ury typu A zawierające po 3 białe i 7 czarych ul, 3 ury typu A 2 zawierające po 2 białe, 3 czare i 5 zieloych ul oraz 5 ur typu A 3, w ażdej z tórych zajduje się biała i 9 czarych ul obieramy losowo 3 ule ze zwrotem, tz po ażdym losowaiu zwracamy ją do ury, z tórej została wyciągięta Obliczyć prawdopodobieństwo, że co ajwyżej jeda ula będzie czara 5 W urie są 4 ule białe i 6 ul czarych Losujemy 4 razy po 5 ul i po ażdym losowaiu wrzucamy je do ury Jaie jest prawdopodobieństwo, że 2 razy wylosujemy 5 taich ul, wśród tórych będą 3 ule czare? 22 Masymale prawdopodobieństwo w zagadieiu Beroulliego Defiicja 2 Ustaloy wsaźi 0, dla tórego prawdopodobieństwo, jest ie miejsze 0 od pozostałych prawdopodobieństw azywamy ajbardziej prawdopodobą liczbą sucesów w serii doświadczeń Aby zaleźć tę liczbę, rozpatrzmy ciąg prawdopodobieństw,, w tórym przy ustaloej wartości będziemy zmieiać wartość Utwórzmy iloraz Mamy, a) >, tj, >,, gdy < ( +)p,,, b) <, tj, <,, gdy > ( + )p,,, c), tj,,, gdy ( + )p,, p ( p) p ( p), + p + p

5 22 Masymale prawdopodobieństwo w zagadieiu Beroulliego 29 Zgodie z defiicją 2 ależy ustalić wsaźi 0, dla tórego Na podstawie a) i c) pierwsza ierówość jest spełioa, gdy a druga (a podstawie b) i c)), gdy 0 ( + ) p (w tym przypadu w podaych wzorach ależy podstawić 0 + ) Wartość 0 spełia zatem podwóją ierówość: Różica liczb ( + )p! i ( + )p wyosi Wyia stąd, że a) jeśli liczby te ie są całowite, to 0 [( + )p], gdzie [x] ozacza część całowitą liczby x, b) gdy obie liczby są całowite, to istieją dwie liczby ajbardziej prawdopodobych sucesów: ' ( + ) p i " ( + ) p 0 0 i,,, +, ( + ) p, 0 ( + ) p ( + ) p 0 rzyład 23 Mamy 4 ury typu A zawierające 2 białe i 8 czarych ul oraz 6 ur typu A 2 z 3 ulami białymi i 7 czarymi Losujemy cztery razy po jedej uli ze zwracaiem Obliczyć ajbardziej prawdopodobą liczbę ul białych Ozaczmy przez B zdarzeie polegające a wylosowaiu białej uli, a przez p prawdopodobieństwo otrzymaia białej uli przy jedym losowaiu Mamy oieważ 4, więc ( + )p 0,26,30, czyli ajbardziej prawdopodobą liczbą białych ul wśród czterech pobraych jest jeda ula rzyład 24 Rzucoo 77 razy ostą do gry Jaa jest ajbardziej prawdopodoba liczba wyrzucoych szóste? rawdopodobieństwo p wyrzuceia szósti w jedym rzucie wyosi /6 oieważ wartość Zadaie p ( A B+ A2 B) ( A B) + ( A2 B) ( A) ( B A) + ( A2) ( B A2) 04, 02, + 06, 03, 026, ( + ) p jest liczbą całowitą, więc ajbardziej prawdopodobe liczby wyrzuceia szóste to 2 i 3 Działo r w ciągu oreśloego czasu wyrzuca 70 pocisów z prawdopodobieństwem trafieia do celu rówym 0,8 dla ażdego strzału, a działo r 2 w ciągu tego samego czasu wyrzuca 60 pocisów z prawdopodobieństwem trafieia do celu rówym 0,9 dla ażdego strzału Dla tórego z tych dział ajbardziej prawdopodoba liczba celych strzałów jest więsza?

6 30 II ewe schematy rachuu prawdopodobieństwa 23 Zagadieie oissoa Twierdzeie 22 Jeżeli przeprowadzamy ciąg S serii doświadczeń według schematu Beroulliego, ta że liczba doświadczeń w poszczególych seriach wzrasta dążąc do iesończoości i prawdopodobieństwo p dąży do zera, ale p jest wielością stałą, sończoą, rówą 8 > 0, to Dowód Mamy Ale lim, e λ λ! (bo liczba czyiów jest sończoa i rówa ) oraz (, λ), p ( p)! ( + ) ( + ) λ 2 K λ 2! 0 λ K lim 2 K λ lim lim e e, λ λ λ λ sąd wyia teza λ # Wzór poday w twierdzeiu 22 pozwala obliczyć prawdopodobieństwo, według przybliżoego wzoru e λ λ,,! gdy liczba doświadczeń jest duża, a prawdopodobieństwo p jest ta małe, że p jest liczbą małą (w pratyce $00, a 8 # 20) Zadaia Mamy 3 maszyy typu A, 5 maszy typu B i 2 maszyy typu C Każda z ich produuje tę samą liczbę towarów i dla typu A mamy: 50% wyrobów I gatuu, 45% wyrobów II gatuu, resztę staowią brai; dla typu B: 80% wyrobów I gatuu, 7% wyrobów II gatuu, resztę staowią brai; dla typu C: 30% wyrobów I gatuu, 69% wyrobów II gatuu i % braów obieramy losowo z całej przemieszaej masy towarowej 200 sztu ze zwracaiem Obliczyć prawdopodobieństwo, że co ajwyżej jeda sztua będzie braiem 2 Test zadaia zob zad obieramy losowo 300 sztu Obliczyć ajbardziej prawdopodobą liczbę sztu wadliwych oraz prawdopodobieństwo wystąpieia tej liczby

7 24 Zagadieie ascala 3 3 Szufladę o polu powierzchi rówym m 2 podzieloo a przegródi o polach podstaw rówych cm 2 Do szuflady tej wrzucoo losowo 000 ule, przy czym załadamy, że prawdopodobieństwo wpadięcia uli do przegródi jest dla ażdej przegródi jedaowe Obliczyć prawdopodobieństwo, że do wyróżioej przegródi wpadą więcej iż dwie uli 24 Zagadieie ascala Zagadieie ascala jest trochę zmodyfiowaym zagadieiem Beroulliego W zagadieiu Beroulliego liczba doświadczeń jest z góry ustaloa i wyzacza się prawdopodobieństwo, że wśród tej ustaloej liczby będzie sucesów W zagadieiu ascala ależy obliczyć prawdopodobieństwo, że liczba doświadczeń według schematu Beroulliego będzie rówa przy założeiu, że próby przeprowadzamy ta długo, aż osiągiemy sucesów Twierdzeie 23 Jeżeli doświadczeia przeprowadzamy według schematu Beroulliego o stałym prawdopodobieństwie sucesu w ażdym doświadczeiu rówym p, aż do uzysaia z góry ustaloej liczby sucesów ( $), to prawdopodobieństwo, że liczba doświadczeń będzie rówa ( $ ) jest rówe Dowód Ozaczmy przez E zdarzeie polegające a tym, e liczba doświadczeń będzie rówa, jeśli będziemy wyoywać je ta długo, aż osiągiemy sucesów, przez E zdarzeie polegające a otrzymaiu! sucesów w! doświadczeiach (w dowolej olejości), a przez E 2 zdarzeie polegające a otrzymaiu sucesu w -tym doświadczeiu Zauważmy, że E E E2 oraz że zdarzeia E i E 2 są iezależe Zatem oieważ E ( ) p, 2, p q,, q p E ( ) E ( ) E ( ) 2 a a podstawie twierdzeia 2 mamy E ( ) p q, więc stąd wyia poday wzór # W szczególym przypadu, gdy doświadczeie przeprowadzamy tylo do chwili uzysaia pierwszego sucesu ( ), poday wzór przyjmuje prostszą postać, p q rzyład 25 Gracz wyouje rzuty moetą ta długo, aż otrzyma orła Obliczyć prawdopodobieństwo zdarzeia E, że liczba rzutów ie przeroczy czterech Mamy p /2 i q /2 oraz

8 32 II ewe schematy rachuu prawdopodobieństwa E ( ), +, +, +, +, gdzie, ozacza suces w -tym rzucie Zadaie Trzy fabryi A, B i C produują towar sztuowy ta, że fabrya A porywa 30% zapotrzebowaia ryu, fabrya B 50% oraz fabrya C 20% Jaość towaru produowaego przez poszczególe fabryi jest astępująca: w fabryce A 80% I gatuu, 8% II gatuu, 2% braów, w fabryce B 40% I gatuu, 55% II gatuu, 5% braów, w fabryce C 80% I gatuu, 5% II gatuu i 5% braów Kupujemy a ryu w sposób losowy po jedej sztuce ta długo, aż otrzymamy dwie sztui I gatuu Obliczyć prawdopodobieństwo, że zostaie zaupioych 5 sztu 25 Zagadieie ólya Zagadieie to jest związae z pewą metodą losowaia ul z ury Z ury, w tórej zajduje się b białych i c czarych ul (b + c N) losujemy ulę i astępie zwracamy ją do ury oraz wyoujemy jedą z astępujących czyości: a) dodajemy s ul tego samego oloru, co pobraa uprzedio ula (s > 0), b) wyjmujemy z ury s ul tego oloru, co pobraa uprzedio ula (s < 0), c) ie doładamy, ai ie wyjmujemy ul (s 0) Zagadieie ólya polega a obliczeiu prawdopodobieństwa, że w przypadu losowań według tego schematu otrzymamy ul białych (przypade c) jest schematem Beroulliego schematem losowaia ul z ury ze zwrotem) Twierdzeie 24 rawdopodobieństwo uzysaia sucesów a przeprowadzoych doświadczeń według schematu ólya jest rówe p ( p ) ( p ( ) ) q ( q ) ( q ( ) ) (, ), + α K + α + α K + α ( + α) ( + 2α) K ( + ( ) α) b gdzie p N q c s,, α N N Dowód Ozaczmy: B i zdarzeie polegające a wylosowaiu białej uli za i-tym razem, C i zdarzeie polegające a wylosowaiu czarej uli za i-tym razem, E wylosowaie olejo białych, a astępie! czarych ul, czyli E B B K B C C K C rawdopodobieństwo zajścia zdarzeia E jest rówe E ( ) B ( ) B ( 2 B) K B ( B B2 K B ) C ( B B K B ) K C ( B K B C K C ) + 2 +

9 25 Zagadieie ólya 33 b b+ s + b+ ( ) s c c+ s c+ ( ) s K K N N s N + ( ) s N + s N + ( + ) s N + ( ) s Wszystich możliwych ustawień białych i! czarych ul jest (jest to liczba eleme- towych permutacji, w tórych jede elemet powtarza się razy, a drugi! razy) Zatem (, ) E ( ) b ( b s) ( b ( )) s c ( c s) ( c ( )) s + K + + K + N ( N + s) K ( N + ( ) s) Dzieląc liczi i miaowi przez N otrzymujemy wzór poday w twierdzeiu # W szczególym przypadu losowaia bez zwrotu (s!) mamy Twierdzeie 25 rawdopodobieństwo uzysaia sucesów a przeprowadzoych doświadczeń przy losowaiu bez zwrotu dae jest wzorem przy czym max( 0, N + b) mi(, b) Dowód odstawiając s! we wzorze podaym w poprzedim twierdzeiu, otrzymujemy Ograiczeia wyiają z waruów, że liczba wylosowaych ul białych i czarych ie może przeroczyć liczby ul daego oloru w urie, czyli b, N b N + b, a poadto jest oczywiste, że 0 b c (, ) N,! b ( b ) K ( b + ) c ( c ) K ( c + + ) (, )!( )! N ( N ) K ( N + )! b! c! ( N )!!( )! ( b )! ( c + )! N! b b! c! c!( b )! ( )!( c + )! N! N ( N )!! rzyład 26 Z ury zawierającej 7 ul białych i 3 czare losujemy olejo trzy razy, zwracając po ażdym losowaiu ulę wraz z dwiema ulami wylosowaej uprzedio uli Obliczyć prawdopodobieństwo, że doładie dwa razy wylosujemy ulę białą #

10 34 II ewe schematy rachuu prawdopodobieństwa Mamy: 3, 2, b 7, c 3, s 2, czyli 3 7 ( 7 2) 3 ( 32, ) ( 0 + 2) ( 0 + 4) Twierdzeie 26 Jeżeli przy ustaloych wartościach i mamy to Dowód Wzór te wyia bezpośredio z poprzediego twierdzeia # Z powyższego twierdzeia wyia waży pratyczie wzór: Wzór te stosujemy, gdy wartości N, b i c są liczbami dostateczie dużymi w porówaiu z wartościami, i! Jeżeli dodatowo liczba jest bardzo duża, a p bardzo mała, to możemy zastosować wzór przybliżoy z zagadieia oissoa: rzyład 27 Z partii towaru o liczości N 200 elemetów, w tym b 20 elemetów mających cechę X, losujemy 2 elemetów bez zwrotu Obliczyć prawdopodobieństwo wylosowaia doładie 7 elemetów z cechą X stosując a) wzór dołady, b) wzór przybliżoy Ad a) o żmudych rachuach otrzymujemy ( 2, 7) 0, 234 Ad b) Mamy p b / N 20/200 0,6 < i z przybliżoego wzoru dostajemy Zadaie s b lim 0 i 0< lim p <, N N N N lim (, ) p ( p) N b (, ) p ( p), p gdzie 0< < N e λ λ b (, ), gdzie λ p i p! N 2 ( 2, 7) ( 06, ) ( 04, ) 0227, Widzimy, że otrzymae wyii różią się iewiele W urie zajduje się 25 ul białych i 45 ul czarych Losujemy 20 razy według schematu ólya dodając po ażdym losowaiu 2 ule odpowiediego oloru Obliczyć prawdopodobieństwo, że otrzymamy 7 razy ulę białą

11 26 Zagadieie Bayesa Zagadieie Bayesa Day jest uład zupeły zdarzeń A, A 2,, A oraz zdarzeie B oreśloe w tej samej przestrzei I Wiemy, że zdarzeie B zaszło Iteresuje as prawdopodobieństwo zdarzeia A (, 2,, ) obliczoe a podstawie otrzymaej już iformacji o zajściu zdarzeia B, tj (A B) Zagadieie to azywa się zagadieiem Bayesa, w tórym zdarzeia A azywa się przyczyami, a zdarzeie B sutiem Zajomość prawdopodobieństw (A ) i (B A ) pozwala am oreślić prawdopodobieństwo (A B) Mamy sąd B ( A) B ( ) A ( B) A ( ) BA ( ) A ( B), ( A) ( B A) ( A B) B ( ) Zdarzeia A, A 2,, A staowią jeda uład zupeły zdarzeń, tj B ( ) A ( B+ A B+ + A B), 2 K więc ze wzoru a prawdopodobieństwo całowite mamy B ( ) A ( ) BA ( ) i i i Zatem ostateczie ( A B) ( A ) ( B A ) i ( A) ( B A) i i Wzór te osi azwę wzoru a prawdopodobieństwo a posteriori, tz prawdopodobieństwo przyczyy Często jest też azyway wzorem Bayesa rzyład 28 Dae są dwie ury z ulami: ura A, tóra zwiera 6 czarych i 9 białych ul oraz ura A 2 z 5 czarymi i 5 białymi ulami Wylosowao ulę białą Jaie jest prawdopodobieństwo, że pochodzi oa z ury A? Zay jest fat wyciągięcia uli białej ytamy o prawdopodobieństwo, że jest oa z ury A Ze wzoru Bayesa mamy gdzie przez B ozaczyliśmy zdarzeie polegające a wyciągięciu uli białej oieważ więc ( A B) ( A) ( B A) ( A) ( B A) + ( A) ( B A), ( A), ( A2), ( B A), ( B A2),

12 36 II ewe schematy rachuu prawdopodobieństwa 9 ( A B) Zadaia Mamy 2 ury typu A zawierające po 3 białe i 7 czarych ul, 3 ury typu A 2 zawierające po 2 białe, 3 czare i 5 zieloych ul oraz 5 ur typu A 3, w ażdej z tórych zajduje się biała i 9 czarych ul Wyciągięto ulę, tóra oazała się białą Jaiemu typowi ury odpowiada ajwięsze prawdopodobieństwo pochodzeia tej uli i jaa jest jego wartość liczbowa 2 W pewym mieście są trzy lotisa A, A 2 i A 3, posiadające samoloty saitarerawdopodobieństwo, że jest do dyspozycji samolot a lotisu A jest rówe /5, że a lotisu A 2 rówe 2/5, a a lotisu A 3 rówe 4/5 rawdopodobieństwo otrzymaia połączeia telefoiczego z lotisiem A za pierwszym wybraiem umeru jest rówe 3/5, z lotisiem A 2 rówa się /5, a z lotisiem A 3 rówa się /5 Uzysao samolot saitary po pierwszym wezwaiu telefoiczym Z tórego lotisa ajprawdopodobiej uzysao samolot? 3 W urie zajduje się 5 ul, przy czym ażda z ich może być czara lub biała Losując 4 razy po jedej uli ze zwrotem wylosowaliśmy jedą ulę białą i trzy czare Jaie jest prawdopodobieństwo, że w urie zajduje się jeda ula biała i cztery czare? Zadaia dotyczące różych schematów prawdopodobieństwa Mamy 3 ury typu A, 2 ury typu A 2 i 5 ur typu A 3 Każda z ur typu A zawiera białą i 9 zieloych ul, ażda ura typu A 2 zawiera 3 białe, 6 zieloych i czarą ulę, a w ażdej urie typu A 3 zajduje się 7 ul białych, zieloa i 2 czare A Obliczyć prawdopodobieństwo, że pobraa losowo ula oaże się zieloa B Losujemy po jedej uli z ażdego typu ury Obliczyć prawdopodobieństwo, że i) ule te będą różych olorów, ii) ule będą tego samego oloru, iii) doładie dwie ule będą tego samego oloru, iv) co ajmiej dwie ule będą tego samego oloru, v) dwie ule będą białe, vi) co ajmiej jeda ula będzie biała C Losujemy trzy razy po jedej uli za ażdym razem zwracając ją Obliczyć: i) ajbardziej prawdopodobą liczbę ul białych wśród ul wylosowaych i prawdopodobieństwo wylosowaia tej liczby ul, ii) prawdopodobieństwo, że co ajwyżej jeda ula będzie czara D Wylosowao jedą ulę, tóra oazała się zieloa Obliczyć prawdopodobieństwo, że pochodzi oa z ury typu A E Co ajmiej ile ul ależy pobrać losowo, aby z prawdopodobieństwem ie miejszym od 0,9 moża było twierdzić, że ie wszystie ule są tego samego oloru? F Losujemy dwurotie po jedej uli za ażdym razem zwracając ją Obliczyć prawdopodobieństwo, że obie ule będą pochodziły z ury typu A i obie będą zieloe

13 26 Zagadieie Bayesa 37 G Losujemy urę, a potem olejo dwie ule uprzedio wylosowaej ury Obliczyć prawdopodobieństwo, że i) będą oe różych olorów, ii) obie będą białe H Obliczyć prawdopodobieństwo, e jeśli losujemy ule ze zwracaiem ta długo, aż otrzymamy dwie ule białe, to liczba losowań będzie rówa trzy 2 Na pewym ieruu studiów sład grup studecich jest astępujący: w grupie I jest 4 studete i studetów, w grupie II jest 2 studete i 2 studetów, a w grupie III jest 7 studete i 5 studetów A Z listy zawierającej alfabetyczy spis całego rou wybrao losowo jedą osobę, tóra oazała się studetą Obliczyć prawdopodobieństwo, e wybraa studeta ależy do grupy III B Z trzech list, po jedej dla ażdej grupy, losowao jedą osobę, tóra oazała się studetą Obliczyć prawdopodobieństwo, że ależy oa do grupy III 3 Urządzeie słada się z trzech zespołów typu A, trzech zespołów typu B oraz czterech zespołów typu C Urządzeie przestaje działać, jeśli działają miej iż dwa zespoły daego typu rawdopodobieństwo zepsucia się zespołu daego typu w pewym oreśloym czasie jest rówe odpowiedio (A) 0,, (B) 0, i (C) 0,2 A Obliczyć prawdopodobieństwo, że urządzeie przestaie w daym czasie działać B Urządzeie przestało działać Obliczyć prawdopodobieństwo, że zdarzeie zaszło z powodu awarii zespołów typu C 4 Z talii 52 art losujemy po olei 5 art ze zwracaiem arty po ażdym losowaiu A Obliczyć prawdopodobieństwo wylosowaia jedego pia, dwóch trefli, jedej arty aro i jedego iera B Obliczyć prawdopodobieństwo wylosowaia dwóch art jedego oloru i po jedej arcie pozostałych olorów

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

1. Dany odcinek podzielić dwoma punktami na trzy części. Jakie jest prawdopodobieństwo, że z tych części da się zbudować trójkąt? 1.5. Prawdopodoieństwo warukowe 15 Zadaia 1. Day odciek podzielić dwoma puktami a trzy części. Jakie jest prawdopodoieństwo, że z tych części da się zudować trójkąt? 2. Moetę o promieiu r rzucoo a parkiet

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Prawdopodobieństwo

Rozdział 1. Prawdopodobieństwo Wstęp Rachue prawdopodobieństwa (łac. probabilitis prawdopodoby) jest dziedzią matematyi, tóra współcześie zajduje szeroie zastosowaie zarówo w auce, ja i w pratyce. Jest dobrym arzędziem ostruowaia i

Bardziej szczegółowo

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli.

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli. KOMBINATORYKA Kombiatoryą azywamy dział matematyi zajmujący się zbiorami sończoymi oraz relacjami między imi. Kombiatorya w szczególości zajmuje się wyzaczaiem liczby elemetów zbiorów sończoych utworzoych

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego.

Wykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego. Rachue rawdoodobieństwa MAP064 Wydział Eletroii, ro aad. 008/09, sem. leti Wyładowca: dr hab. A. Jurlewicz Wyład 8: Zmiee losowe dysrete. Rozłady Beroulliego (dwumiaowy), Pascala, Poissoa. Przybliżeie

Bardziej szczegółowo

Wiadowmości wstępne z rachunku prawdopodobieństwa

Wiadowmości wstępne z rachunku prawdopodobieństwa Biotechologia, Chemia, Chemia Budowlaa - Wydział Chemiczy - 1 Wiadowmości wstępe z rachuu prawdopodobieństwa Zdecydowaa więszość procesów fizyczych, techiczych, społeczych, eoomiczych itp, przebiega w

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach,

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza Dr hab. iż. Mariusz Przybycień Literatura: Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza w zadaiach, tom I i II, W. Krysici i i., PWN 2005. Wstęp do

Bardziej szczegółowo

i statystyka matematyczna Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

i statystyka matematyczna Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza Dr hab. iż.. Mariusz Przybycień Literatura: Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza w zadaiach, tom I i II, W. Krysici i i., PWN 200. Wstęp do

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a)

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a) ZADANIA - ZESTAW 1 Zadanie 11 Rzucamy trzy razy monetą A i - zdarzenie polegające na tym, że otrzymamy orła w i - tym rzucie Oreślić zbiór zdarzeń elementarnych Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające

Bardziej szczegółowo

IV Uniwersytecka Sobota Matematyczna 14 kwietnia Funkcje tworzące w kombinatoryce

IV Uniwersytecka Sobota Matematyczna 14 kwietnia Funkcje tworzące w kombinatoryce IV Uiwersyteca Sobota Matematycza 4 wietia 208 Fucje tworzące w ombiatoryce Dla ciągu a 0 a a 2... defiiujemy fucję tworzącą: G(x) = a x = a 0 + a x + a 2 x 2 + a 3 x 3 + =0. Zajdź fucje tworzące dla poiższych

Bardziej szczegółowo

i statystyka matematyczna Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

i statystyka matematyczna Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza Dr hab. iż.. Mariusz Przybycień Literatura: Rachue prawdopodobieństwa i statystya matematycza w zadaiach, tom I i II, W. Krysici i i., PWN 200. Wstęp do

Bardziej szczegółowo

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania Aaliza I., zima 07 - wzorcowe rozwiązaia Marci Kotowsi 5 listopada 07 Zadaie. Udowodij, że dla ażdego aturalego liczba 7 + dzieli się przez 6. Dowód. Tezę udowodimy za pomocą iducji matematyczej. Najpierw

Bardziej szczegółowo

Rozkład normalny (Gaussa)

Rozkład normalny (Gaussa) Rozład ormaly (Gaussa) Wyprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowych. Rozważmy pomiar wielości m, tóry jest zaburzay przez losowych efetów o wielości e ażdy, zarówo zaiżających ja i

Bardziej szczegółowo

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

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

Bardziej szczegółowo

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 8. ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE 1 Zbieżość ciągu zmieych losowych z prawdopodobieństwem 1 (prawie apewo) Ciąg zmieych losowych (X ) jest

Bardziej szczegółowo

MACIERZE STOCHASTYCZNE

MACIERZE STOCHASTYCZNE MACIERZE STOCHASTYCZNE p ij - prawdopodobieństwo przejścia od stau i do stau j w jedym (dowolym) kroku, [p ij ]- macierz prawdopodobieństw przejść (w jedym kroku), Własości macierzy prawdopodobieństw przejść:

Bardziej szczegółowo

1 Układy równań liniowych

1 Układy równań liniowych Katarzya Borkowska, Wykłady dla EIT, UTP Układy rówań liiowych Defiicja.. Układem U m rówań liiowych o iewiadomych azywamy układ postaci: U: a x + a 2 x 2 +... + a x =b, a 2 x + a 22 x 2 +... + a 2 x =b

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością

Bardziej szczegółowo

zadań z pierwszej klasówki, 10 listopada 2016 r. zestaw A 2a n 9 = 3(a n 2) 2a n 9 = 3 (a n ) jest i ograniczony. Jest wiec a n 12 2a n 9 = g 12

zadań z pierwszej klasówki, 10 listopada 2016 r. zestaw A 2a n 9 = 3(a n 2) 2a n 9 = 3 (a n ) jest i ograniczony. Jest wiec a n 12 2a n 9 = g 12 Rozwiazaia zadań z pierwszej klasówki, 0 listopada 06 r zestaw A Ciag a ) jest zaday rekuryjie: a a, a + a a 9, a R, a

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Estymacja punktowa

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

Bardziej szczegółowo

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym Lista 5 Zadaia a zastosowaie ierówosci Markowa i Czebyszewa. Zadaie 1. Niech zmiea losowa X ma rozkład jedostajy a odciku [0, 1]. Korzystając z ierówości Markowa oszacować od góry prawdopodobieństwo, że

Bardziej szczegółowo

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

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0, Zadaie iech X, X,, X 6 będą iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), a Y, Y,, Y6 iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), gdzie, są iezaymi

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1 Wersja testu A 21 czerwca 2017 r. 1. Wskazać taką liczbę wymierną w, aby podana liczba była wymierna. w = w 2, w = 2.

1 Wersja testu A 21 czerwca 2017 r. 1. Wskazać taką liczbę wymierną w, aby podana liczba była wymierna. w = w 2, w = 2. 1 Wersja testu A 1 czerwca 017 r. 1. Wskazać taką liczbę wymierą w, aby podaa liczba była wymiera. 10 1 ) 10 +w, w = 1 5 1 ) 10 +w, w = ) 10 10 3 +w 3, w = 1 ) 5 10 3 +w 3, w = 4. Zapisać wartość podaej

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz

Bardziej szczegółowo

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

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

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Analiza matematyczna i algebra liniowa Aaliza matematycza i algebra liiowa Materiały pomocicze dla studetów do wyładów Rachue różiczowy ucji wielu zmieych. Pochode cząstowe i ich iterpretacja eoomicza. Estrema loale. Metoda ajmiejszych wadratów.

Bardziej szczegółowo

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy Wyład 7 Przestrzeie metrycze zwarte Defiicja 8 (przestrzei zwartej i zbioru zwartego Przestrzeń metryczą ( ρ X azywamy zwartą jeśli ażdy ciąg elemetów tej przestrzei posiada podciąg zbieży (do putu tej

Bardziej szczegółowo

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o 1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Przestrzenie metryczne ośrodkowe i zupełne. ρ, gdzie r

Wykład 6. Przestrzenie metryczne ośrodkowe i zupełne. ρ, gdzie r Wyład 6 Przestrzeie etrycze ośrodowe i zupełe. Przypoiay, że zbiór azyway przeliczaly, jeśli jest o rówoliczy ze zbiore wszystich liczb aturalych N, a co ajwyżej przeliczaly, jeśli jest o przeliczaly lub

Bardziej szczegółowo

Egzaminy. na wyższe uczelnie 2003. zadania

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa

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

Bardziej szczegółowo

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Rekursja Materiały pomocicze do wykładu wykładowca: dr Magdalea Kacprzak Rozwiązywaie rówań rekurecyjych Jedorode liiowe rówaia rekurecyje Twierdzeie Niech k będzie ustaloą liczbą aturalą dodatią i iech

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y Zadaie. Łącza wartość szkód z pewego ubezpieczeia W = Y + Y +... + YN ma rozkład złożoy Poissoa z oczekiwaą liczbą szkód rówą λ i rozkładem wartości pojedyczej szkody takim, że ( Y { 0,,,3,... }) =. Niech:

Bardziej szczegółowo

Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski

Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski olorowaie Dywau ierpińskiego Adrzej zablewski, Radosław Peszkowski pis treści stęp... Problem kolorowaia... Róże rodzaje kwadratów... osekwecja atury fraktalej...6 zory rekurecyje... Przekształcaie rekurecji...

Bardziej szczegółowo

Analiza I.1, zima globalna lista zadań

Analiza I.1, zima globalna lista zadań Aaliza I., zima 207 - globala lista zadań Marci Kotowsi 8 styczia 208 Podstawy Zadaie. Udowodij, że dla ażdego aturalego liczby 7 2 + oraz 7 2 dzielą się przez 6. Zadaie 2. Rozstrzygij, czy poiższe liczby

Bardziej szczegółowo

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I - 1 Zadaia z Rachuku Prawdopodobieństwa I - 1 1. Grupę dzieci ustawioo w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo tego, że a) Jacek i Agatka stoją koło siebie, b) Jacek, Placek i Agatka stoją koło

Bardziej szczegółowo

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

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,. Z adaie Niech,,, będą iezależymi zmieymi losowymi o idetyczym rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją. Wyzaczyć wariację zmieej losowej. Wskazówka: pokazać, że ma rozkład Γ, ODP: Zadaie Niech,,,

Bardziej szczegółowo

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna. Robert Rałowski

Analiza matematyczna. Robert Rałowski Aaliza matematycza Robert Rałowski 6 paździerika 205 2 Spis treści 0. Liczby aturale.................................... 3 0.2 Liczby rzeczywiste.................................... 5 0.2. Nierówości...................................

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia graniczne:

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

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17 Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo

Bardziej szczegółowo

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i = Zastosowaie symboli Σ i Π do zapisu sum i iloczyów Teoria Niech a, a 2,..., a będą dowolymi liczbami. Sumę a + a 2 +... + a zapisuje się zazwyczaj w postaci (czytaj: suma od k do a k ). Zak Σ to duża grecka

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna Kombinatoryka

Matematyka dyskretna Kombinatoryka Matematya dysreta Kombiatorya Adrzej Szepietowsi 1 Ci agi Zastaówmy siȩ, ile ci agów d lugości moża utworzyć z elemetów zbioru zawieraj acego symboli. Jeżeli zbiór symboli zawiera dwa elemety: to moża

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki 1 Twierdzeia o graiczym przejściu pod zakiem całki Ozaczeia: R + = [0, ) R + = [0, ] (X, M, µ), gdzie M jest σ-ciałem podzbiorów X oraz µ: M R + - zbiór mierzaly, to zaczy M Twierdzeie 1.1. Jeżeli dae

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

H brak zgodności rozkładu z zakładanym

H brak zgodności rozkładu z zakładanym WSPÓŁZALEŻNOŚĆ PROCESÓW MASOWYCH Test zgodości H : rozład jest zgody z załadaym 0 : H bra zgodości rozładu z załadaym statystya: p emp i p obszar rytyczy: K ;, i gdzie liczba ategorii p Przyład: Wyoujemy

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa

Estymacja przedziałowa Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze

Bardziej szczegółowo

I. Podzielność liczb całkowitych

I. Podzielność liczb całkowitych I Podzielość liczb całkowitych Liczba a = 57 przy dzieleiu przez pewą liczbę dodatią całkowitą b daje iloraz k = 3 i resztę r Zaleźć dzieik b oraz resztę r a = 57 = 3 b + r, 0 r b Stąd 5 r b 8, 3 więc

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości

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

Bardziej szczegółowo

f '. Funkcja h jest ciągła. Załóżmy, że ciąg (z n ) n 0, z n+1 = h(z n ) jest dobrze określony, tzn. n 0 f ' ( z n

f '. Funkcja h jest ciągła. Załóżmy, że ciąg (z n ) n 0, z n+1 = h(z n ) jest dobrze określony, tzn. n 0 f ' ( z n Metoda Newtoa i rówaie z = 1 Załóżmy, że fucja f :C C ma ciągłą pochodą. Dla (prawie) ażdej liczby zespoloej z 0 tworzymy ciąg (1) (z ) 0, z 1 = z f ( z ), ciąg te f ' (z ) będziemy azywać orbitą liczby

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia o funkcjach ciągłych

Twierdzenia o funkcjach ciągłych Automatya i Robotya Aaliza Wyład 5 dr Adam Ćmiel cmiel@aghedupl Twierdzeia o ucjach ciągłych Tw (Weierstrassa Jeżeli ucja : R [ R jest ciągła a [, to ograiczoa i : ( sup ( i ( i ( [, Dowód Ograiczoość

Bardziej szczegółowo

Ciągi liczbowe wykład 3

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone Zadaia z algebry liiowej - sem. I Liczby zespoloe Defiicja 1. Parę uporządkowaą liczb rzeczywistych x, y azywamy liczbą zespoloą i ozaczamy z = x, y. Zbiór wszystkich liczb zespoloych ozaczamy przez C

Bardziej szczegółowo

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji http://www.ii.ui.wroc.pl/ sle/teachig/a-apr.pdf Aaliza umerycza Staisław Lewaowicz Grudzień 007 r. Aproksymacja fukcji Pojęcia wstępe Defiicja. Przestrzeń liiową X (ad ciałem liczb rzeczywistych R) azywamy

Bardziej szczegółowo

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik Pierwiastki z liczby zespoloej Autorzy: Agieszka Kowalik 09 Pierwiastki z liczby zespoloej Autor: Agieszka Kowalik DEFINICJA Defiicja : Pierwiastek z liczby zespoloej Niech będzie liczbą aturalą. Pierwiastkiem

Bardziej szczegółowo

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1 Tekst a iebiesko jest kometarzem lub treścią zadaia. Zadaie 1. Zbadaj mootoiczość i ograiczoość ciągów. a = + 3 + 1 Ciąg jest mootoiczie rosący i ieograiczoy poieważ różica kolejych wyrazów jest dodatia.

Bardziej szczegółowo

LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY

LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY Zgodie z dążeiami filozofii pitagorejsiej matematyzacja abstracyjego myśleia powia być dooywaa przy pomocy liczb. Soro ta, to liczby ależy tworzyć w miarę

Bardziej szczegółowo

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} =

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} = Definicja.5 (Kombinacje bez powtórzeń). Każdy -elementowy podzbiór zbioru A wybrany (w dowolnej olejności) bez zwracania nazywamy ombinacją bez powtórzeń. Twierdzenie.5 (Kombinacje bez powtórzeń). Liczba

Bardziej szczegółowo

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005

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

Bardziej szczegółowo

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i = Zastosowaie symboli Σ i Π do zapisu sum i iloczyów Teoria Niech a, a,, a będą dowolymi liczbami Sumę a + a + + a zapisuje się zazwyczaj w postaci (czytaj: suma od do a ) Za Σ to duża greca litera sigma,

Bardziej szczegółowo

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 + Zadaia róże W tym rozdziale zajdują się zadaia ietypowe, często dotyczące łańcuchów Markowa oraz własości zmieych losowych. Pojawią się także zadaia z estymacji Bayesowskiej.. (Eg 8/) Rozważamy łańcuch

Bardziej szczegółowo

Wyższe momenty zmiennej losowej

Wyższe momenty zmiennej losowej Wyższe momety zmieej losowej Deiicja: Mometem m rzędu azywamy wartość oczeiwaą ucji h( dla dysretej zm. losowej oraz ucji h( dla ciągłej zm. losowej: m E P m E ( d Deiicja: Mometem cetralym µ rzędu dla

Bardziej szczegółowo

n k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

n k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wyższe momety zmieej losowej Deiicja: Mometem m rzędu azywamy wartość oczeiwaą ucji h() dla dysretej zm. losowej oraz ucji h() dla ciągłej zm. losowej: m E P m E ( ) d Deiicja: Mometem cetralym µ rzędu

Bardziej szczegółowo

Wykład 11. a, b G a b = b a,

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

Bardziej szczegółowo

Dwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011

Dwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011 Dwumia Newtoa Agiesza Dąbrowsa i Maciej Nieszporsi 8 styczia Wstęp Wzory srócoego możeia, tóre pozaliśmy w gimazjum (x + y x + y (x + y x + xy + y (x + y 3 x 3 + 3x y + 3xy + y 3 x 3 + y 3 + 3xy(x + y

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadaie. Wykoujemy rzuty symetryczą kością do gry do chwili uzyskaia drugiej szóstki. Niech Y ozacza zmieą losową rówą liczbie rzutów w których uzyskaliśmy ie wyiki iż szóstka a zmieą losową rówą liczbie

Bardziej szczegółowo

5. Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

5. Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne. Notatki do lekcji, klasa matematycza Mariusz Kawecki, II LO w Chełmie 5. Zasada idukcji matematyczej. Dowody idukcyje. W rozdziale sformułowaliśmy dla liczb aturalych zasadę miimum. Bezpośredią kosekwecją

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego Przkładowe zadaia dla poziomu rozszerzoego Zadaie. ( pkt W baku w pierwszm roku oszczędzaia stopa procetowa bła rówa p%, a w drugim roku bła o % iższa. Po dwóch latach, prz roczej kapitalizacji odsetek,

Bardziej szczegółowo

Liczby Stirlinga I rodzaju - definicja i własności

Liczby Stirlinga I rodzaju - definicja i własności Liczby Stiriga I rodzaju - defiicja i własości Liczby Stiriga I rodzaju ozaczae symboem s(, ) moża defiiować jao współczyii w rozwiięciu x s(, )x, 0 (1) 0 gdzie x x(x 1)... (x + 1), 1 x 0 1. (2) Zostały

Bardziej szczegółowo

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa Matematyka fiasowa 8.05.0 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy LX Egzami dla Aktuariuszy z 8 maja 0 r. Część I Matematyka fiasowa WERJA EU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

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

Bardziej szczegółowo

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2. Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,

Bardziej szczegółowo

Zajęcia nr. 2 notatki

Zajęcia nr. 2 notatki Zajęcia r otati wietia 5 Wzory srócoego możeia W rozdziale tym podamy ila wzorów tóre ułatwiają obliczaie wielu zadań rachuowych Fat (wzory srócoego możeia) Dla dowolych liczb rzeczywistych a, b zachodzi:

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe Zadaia z aalizy matematyczej - sem. I Szeregi liczbowe Defiicja szereg ciąg sum częściowyc. Szeregiem azywamy parę uporządkowaą a ) S ) ) ciągów gdzie: ciąg a ) ciąg S ) jest day jest ciągiem sum częściowych

Bardziej szczegółowo

Kombinacje, permutacje czyli kombinatoryka dla testera

Kombinacje, permutacje czyli kombinatoryka dla testera Magazie Kombiacje, permutacje czyli ombiatorya dla testera Autor: Jace Oroje O autorze: Absolwet Wydziału Fizyi Techiczej, Iformatyi i Matematyi Stosowaej Politechii Łódziej, specjalizacja Sieci i Systemy

Bardziej szczegółowo

a n 7 a jest ciągiem arytmetycznym.

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

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobieństwo i statystyka.0.00 r. Zadaie Rozważy astępującą, uproszczoą wersję gry w,,woję. Talia składa się z 5 kart. Dobrze potasowae karty rozdajey dwó graczo, każdeu po 6 i układay w dwie kupki.

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych Automatya i Robotya Aaliza Wyład dr Adam Ćmiel cmiel@agh.edu.pl Rachue różiczowy fucji wielu zmieych W olejych wyładach uogólimy pojęcia rachuu różiczowego i całowego fucji jedej zmieej a przypade fucji

Bardziej szczegółowo

Zadanie 3. Na jednym z poniższych rysunków przedstawiono fragment wykresu funkcji. Wskaż ten rysunek.

Zadanie 3. Na jednym z poniższych rysunków przedstawiono fragment wykresu funkcji. Wskaż ten rysunek. FUNKCJA KWADRATOWA. Zadaia zamkięte. Zadaie. Wierzchołek paraboli, która jest wykresem fukcji f ( x) ( x ) ma współrzęde: A. ( ; ) B. ( ; ) C. ( ; ) D. ( ; ) Zadaie. Zbiorem rozwiązań ierówości: (x )(x

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 1 Symulacja doświadczeń losowych Statystyka opisowa Estymacja parametryczna i nieparametryczna T E O R I A

ĆWICZENIE 1 Symulacja doświadczeń losowych Statystyka opisowa Estymacja parametryczna i nieparametryczna T E O R I A ĆWICZENIE Symulacja doświadczeń losowych Statystya opisowa Estymacja parametrycza i ieparametrycza T E O R I A Opracowała: Katarzya Stąpor Opis programu MS EXCEL. Iformacje ogóle Program Microsoft Excel

Bardziej szczegółowo

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce! Iformatyka Stosowaa-egzami z Aalizy Matematyczej Każde zadaie ależy rozwiązać a oddzielej, podpisaej kartce! y, Daa jest fukcja f (, + y, a) zbadać ciągłość tej fukcji f b) obliczyć (,) (, (, (,) c) zbadać,

Bardziej szczegółowo

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

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

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona Twierdzeie Cayleya-Hamiltoa Twierdzeie (Cayleya-Hamiltoa): Każda macierz kwadratowa spełia swoje włase rówaie charakterystycze. D: Chcemy pokazać, że jeśli wielomiaem charakterystyczym macierzy A jest

Bardziej szczegółowo

Kombinatoryka - wyk lad z 28.XI (za notatkami prof.wojciecha Guzickiego)

Kombinatoryka - wyk lad z 28.XI (za notatkami prof.wojciecha Guzickiego) Kombiatorya - wy lad z 28XI (za otatami profwojciecha Guziciego) Kombiatorya zajmuje sie sposobami zliczaia elemetów zbiorów sończoych Liczbe elemetów sończoego zbioru A be dziemy ozaczać symbolem A 1

Bardziej szczegółowo

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,

Bardziej szczegółowo

O trzech elementarnych nierównościach i ich zastosowaniach przy dowodzeniu innych nierówności

O trzech elementarnych nierównościach i ich zastosowaniach przy dowodzeniu innych nierówności Edward Stachowski O trzech elemetarych ierówościach i ich zastosowaiach przy dowodzeiu iych ierówości Przy dowodzeiu ierówości stosujemy elemetare przejścia rówoważe, przeprowadzamy rozumowaie typu: jeżeli

Bardziej szczegółowo

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

WYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady WYKŁAD Zdarzeia losowe i prawdopodobieństwo Zmiea losowa i jej rozkłady Metody statystycze metody opisu metody wioskowaia statystyczego sytetyczy liczbowy opis właściwości zbioru daych ocea charakterystyk

Bardziej szczegółowo

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności) IV. Estymacja parametrów Estymacja: Puktowa (ocea, błędy szacuku Przedziałowa (przedział ufości Załóżmy, że rozkład zmieej losowej X w populacji geeralej jest opisay dystrybuatą F(x;α, gdzie α jest iezaym

Bardziej szczegółowo

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD Szeregi potęgowe Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C jeżeli jest -krotie różiczkowala i jej -ta pochoda jest fukcją ciągłą. Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C, jeżeli jest

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 L.Kowalski zadaia ze statystyki matematyczej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 Zadaie 3. Cecha X populacji ma rozkład N m,. Z populacji tej pobrao próbę 7 elemetową i otrzymao wyiki x7 = 9, 3, s7 =, 5 a Na poziomie

Bardziej szczegółowo

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO Lekcja 4 Prawdopodobieństwo całkowite i twierdzenie Bayesa. Drzewko stochastyczne. Schemat Bernoulliego. ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź

Bardziej szczegółowo

CIĄGI LICZBOWE. Poziom podstawowy

CIĄGI LICZBOWE. Poziom podstawowy CIĄGI LICZBOWE Poziom podstawowy Zadaie ( pkt) + 0 Day jest ciąg o wyrazie ogólym a =, N+ + jest rówy? Wyzacz a a + Czy istieje wyraz tego ciągu, który Zadaie (6 pkt) Marek chce przekopać swój przydomowy

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadaie 1 Rzucamy 4 kości do gry (uczciwe). Prawdopodobieństwo zdarzeia iż ajmiejsza uzyskaa a pojedyczej kości liczba oczek wyiesie trzy (trzy oczka mogą wystąpić a więcej iż jedej kości) rówe jest: (A)

Bardziej szczegółowo