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

Podobne dokumenty
Prawdopodobieństwo i statystyka r.

. Wtedy E V U jest równa

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

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

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

Prawdopodobieństwo i statystyka

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci

Pojęcie statystyki. Definicja. Wektorową funkcję mierzalną T: X T(X)=(T 1 (X),...,T k (X)) R k wymiarową statystyką. próby X nazywamy k

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.

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

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

65120/ / / /200

Przegląd wybranych testów

ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

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

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Statystyka Inżynierska

16, zbudowano test jednostajnie najmocniejszy dla weryfikacji hipotezy H

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

Indukcja matematyczna

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

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

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH. Uwagi o rozkładzie funkcji zmiennej losowej jednowymiarowej.

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f

Liniowe relacje między zmiennymi

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Funkcja wiarogodności

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:

= , t 1872, = , t 1872,0.95

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

System finansowy gospodarki

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

i i i = (ii) TAK sprawdzamy (i) (i) NIE

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY

Transkrypt:

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 jest orzeł to przyjmjmy że uład jest stae. Jeśl rzuce umer jest resza a rzuce był orzeł to uład jest stae. Kończymy gdy uład zajdze sę stae. W te sposób defujemy łańcuch Maroa. Rozpatrz artość oczeaą lczby rzutó zależośc od stau uładu.

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rozażmy ezależe zmee losoe W W... W... o jedaoym rozładze yładczym z artoścą oczeaą µ. Nech N będze zmeą losoą o rozładze Possoa artoścą oczeaą λ ezależą od W W... W... Oblcz dystrybuatę rozładu pradopodobeństa zmeej losoej { } Y m W W... W N. (A) y / µ Pr( Y y) exp[ λ( e ) y µ ] (B) y / µ Pr( Y y) exp[ λ( e ) ] (C) Pr( Y y) exp[ λ y µ ] (D) Pr( Y y) exp[ y ( µλ) ] (E) Pr( Y λ y) λ + y µ

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae 3. Rozpatrzmy stadardoy model jedoeruoej aalzy aracj. Nech będą ezależym zmeym losoym o rozładach ormalych j (... ; j... ) przy czym j ] ozaczea: E [ µ Var [ ] σ. Przyjmjmy typoe j gdze SSW j ( j ) SST ( j ) j j j j j. Przy założeu że hpoteza o jedorodośc jest pradza czyl że oblcz SSW E. SST µ... µ (A) + (B) (C) (D) (E) 3

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae 4. Nech W W...W ( > ) będze próbą z rozładu yładczego o artośc oczeaej µ. Rozażmy estymatory parametru µ postac W µˆ as gdze S. Zajdź lczbę a dla tórej błąd średoadratoy estymatora czyl elość E( ˆ µ µ ) jest ajmejszy. (A) a (B) (C) a a + (D) a + (E) e steje lczba a dla tórej błąd średoadratoy odpoadającego jej estymatora jest jedostaje ajmejszy (ajmejszy przy ażdej artośc µ ) 4

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae 5. Załóżmy że U U... U... są ezależym zmeym losoym o jedaoym rozładze jedostajym a przedzale [ ]. Rozażmy cąg średch geometryczych U U U.... Wyberz pradze sterdzee. (A) lm Pr U U... U (B) lm Pr U U... U 3 (C) lm Pr U U... U (D) lm Pr U U... U e (E) lm Pr U U... U 3 5

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae 6. Załadamy że ażda pojedycza szoda ezależe od pozostałych jest ldoaa: W rou tórym została zgłoszoa z pradopodobeństem θ ; W drugm rou po zgłoszeu z pradopodobeństem θ ( θ ) ; W trzecm rou lub późej z pradopodobeństem ( θ ). Dae tórym dyspoujemy dotyczą szód. Wemy że spośród ch: zostało zldoaych rou tórym zostały zgłoszoe; zostało zldoaych drugm rou po zgłoszeu; 3 zostało zldoaych trzecm rou lub póżej gdze + + 3. Podaj estymator ajęszej arogodośc parametru θ a podstae tych daych. (A) (B) (C) ˆ θ ˆ θ ˆ θ + + 3 + + 3 (D) (E) ˆ θ ˆ 3 + θ + 3 6

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae 7. Rozpatrzmy astępujący schemat losoaa. Mamy sześć ur poumeroaych lczbam 3456. W ure r. zajduje sę ul czarych 7 ul bałych ( 345 6 ). Najper rzucamy ostą do gry. Jeśl otrzymamy ocze to yberamy urę ozaczoą umerem. Losujemy z tej ury olejo bez zracaa ule. Nech B ozacza zdarzee losoe polegające a ycągęcu bałej ul perszym losoau zaś B - zdarzee polegające a ycągęcu bałej ul drugm losoau. Oblcz pradopodobeństo aruoe Pr( B B ). (A) Pr( B B ) 5 / 9 (B) Pr( B B ) 4 / 9 (C) Pr( B B ) / (D) Pr( B B ) / 4 (E) Pr( B B ) 5 / 7 7

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae 8. oczeaej... jest próbą z rozładu ormalego o zaej artośc µ ezaej aracj σ. Rozażmy test hpotezy H : σ 4 przeco alteratye H : σ 4 > tóry jest ajmocejszy a pozome stotośc α. 5. Dla jach artośc aracj moc tego testu jest emejsza ż.95? Podaj zbór { : moc.95} M σ testu (A) M [ 9.9 ) (B) M [ 4.46 ) (C) M [ 8.58 ) (D) M [.35 ) (E) M [ 3.8 ) 8

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae 9. Załadamy że... rozładach ormalych przy czym : są ezależym zmeym losoym o E [ ] µ - artość oczeaa szystch zmeych jest jedaoa ezaa; σ Var[ ] - aracje zmeych są róże; ag są zae a σ jest ezaym parametrem. Należy zbudoać przedzał ufośc [ ˆ σ ˆ σ ] dla σ a pozome ufośc α. 9. Dla tórego z poższych przedzałó pradza jest róość Pr( ˆ σ σ ˆ σ ).9? ( ) ( ) (A) [ ˆ σ ˆ σ ] gdze 6.99 3.35 ( ) ( ) (B) [ ˆ σ ˆ σ ] gdze 6.99 3.35 ( ) ( ) (C) [ ˆ σ ˆ σ ] gdze 8.37 3.943 ( ) ( ) (D) [ ˆ σ ˆ σ ] gdze 8.37 3.943 (E) ( ) ( ) [ ˆ ˆ ] ( / ; / ) ( / ; / ) σ σ gdze γ.95 γ.5 zaś symbol γ p ( α λ) ozacza atyl rzędu p rozładu Gamma z parametrem ształtu α parametrem sal λ 9

Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Załóżmy że U U... U są ezależym zmeym losoym o jedaoym rozładze jedostajym a przedzale [ ]. Oblcz aruoą artość oczeaą ( max{ U U U } U ) E.... ( U ) (A) { U U... U } max E ( U ) (B) E max{ U U... U } + + U + ( U ) (C) E max{ U U... U } + U + + ( U ) (D) max{ U U... U } E + U + ( U ) (E) E max{ U U U }... + U

Pradopodobeństo statystya 6..3r. I Egzam dla Atuaruszy z 6 gruda 3 r. Pradopodobeństo Statystya Arusz odpoedz * Imę azso... K L U C Z O D P O W I E D Z I... Pesel... Zadae r Odpoedź Putacja E A 3 D 4 C 5 B 6 B 7 A 8 C 9 B C * Oceae są yłącze odpoedz umeszczoe Aruszu odpoedz. Wypeła Komsja Egzamacyja.