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

Podobne dokumenty
ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

. Wtedy E V U jest równa

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

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

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

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

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

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

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

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

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

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

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

16, zbudowano test jednostajnie najmocniejszy dla weryfikacji hipotezy H

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

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

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

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

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

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

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

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Statystyka Inżynierska

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

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

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

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Zadania z rachunku prawdopodobieństwa

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

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 Anna Janicka

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

65120/ / / /200

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

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

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

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

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 +

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

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

Średnia harmoniczna (cechy o charakterze ilorazu np. Prędkość, gęstość zaludnienia)

Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

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

Wyrażanie niepewności pomiaru

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

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

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Liniowe relacje między zmiennymi

WSPÓŁZALEŻNOŚĆ PROCESÓW MASOWYCH Co w Sylabusie?

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Linie regresji II-go rodzaju

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Nieparametryczne Testy Istotności

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

x, y środek ciężkości zbioru

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

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

Statystyka. Zmienne losowe

4/2. Wnioskowanie statystyczne: hipotezy 2 Statystyka w zadaniach. Małgorzata Podogrodzka

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Funkcja wiarogodności

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

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

Materiały wspomagające wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Statystyczna analiza danych przedziały ufności

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

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

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

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Transkrypt:

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, X,, X0 mają rozkłady ormale N (, ), zaś zmee Y, Y,, Y0 mają rozkłady ormale N (, ). Parametry,,, są ezae. Weryfkujemy hpotezę H : przy alteratywe 0 H : testem o obszarze krytyczym 0 0 0 X Y K z, gdze s ( X Y ), X X, Y s 0 0 0 rozmar testu jest rówy 0, 05, to z jest rówe (A) 0,705 (B) 0,754 (C) 0,6 (D) 0,60 (E) 0,576 Y. Jeśl

Zadae. Zmee losowe X, gdze j,,,... są warukowo ezależe pod warukem j zmeej mają rozkłady warukowe o wartośc oczekwaej waracj 4. Zmea losowa N pod warukem zmeej losowej ma rozkład Possoa o wartośc oczekwaej. Zmee ( X, X,...), N są ezależe. Zmea ma rozkład Gamma z parametram (00,), a zmea ma rozkład Gamma z parametram (,4). Zmee są ezależe. Waracja zmeej losowej N X j dla N 0 S j 0 dla N 0 jest rówa A) 65,65 (B) 5050,000 (C) 5065,65 (D) 606,500 (E) 664,75 Uwaga: Rozkład Gamma z parametram (, ) ma gęstość x p( x) ( ) 0 e x gdy x 0 gdy x 0

Zadae 4. Dyspoujemy dwema uram. W ure I mamy dwe kule bałe jedą czarą, w ure II mamy trzy kule bałe trzy czare. Powtarzamy razy eksperymet polegający a tym, że losujemy jedą kulę z ury I, e oglądając jej wkładamy ją do ury II, astępe losujemy jedą kulę z ury II e oglądając jej wkładamy ją do ury I. Nech X ozacza zmeą losową rówą lczbe kul bałych w ure I po dośwadczeach. Wtedy lm E ( X X ) jest rówa (A) (B) (C) (D) (E) 9 4 9 4 65 7 7 4

Zadae 5. Nech X, X,, X,, będą ezależym zmeym losowym o tym samym rozkładze jedostajym a przedzale (0,). Nech Z X, X,, X X. Wtedy Cov ( X, Z) jest rówa m X (A) (B) (C) (D) (E) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( ) ( ) 5 ( 4)( )( ) 5

Zadae 6. Nech A, B, C będą zdarzeam losowym spełającym waruk P ( C B) 0 P ( B C) 0 P ( B C) 0 P( A C B) P( A B). Wtedy (A) P( A B C) P( A C) (B) P( A B C) P( A B) (C) P( A B C) P( A C B) (D) P( A B C') P( A B) (E) P( A B C') P( A C) 6

Zadae 7. Poberamy próbkę ezależych realzacj zmeych losowych o rozkładze Possoa z wartoścą oczekwaą 0. Nestety sposób obserwacj uemożlwa odotowae realzacj o wartośc 0. Poberae próbk kończymy w momece, gdy lczebość odotowaych realzacj wyos. Tak węc, każda z aszych kolejych odotowaych realzacj K, K,, K wyos co ajmej c e wemy o tym, le w mędzyczase pojawło sę obserwacj o wartośc 0. Estymujemy parametr za pomocą estymatora postac ˆ N, gdze N jest lczbą obserwacj o wartośc. Błąd średokwadratowy estymatora ˆ jest rówy (A) ( e ) (B) (C) (D) (E) e ( e ) e ( e ) e ( e ) 7

Zadae 8. Załóżmy, że X, X,, X, są dodatm ezależym zmeym losowym o jedakowym cągłym rozkładze prawdopodobeństwa. Nech R 0 R max{ X, X,, X }, gdy 0. Nech N M będą ezależym zmeym losowym o rozkładach Possoa, przy czym EN EM. Wtedy PR N M RN jest rówe 0 (A) (B) ( 0,5e,5e ) (C) ( e ) (D) ( e ) (E) ( e ) 8

Zadae 9. Zakładając, że zmee losowe X, X,, X5, Y, Y,, Y5 są ezależym zmeym losowym, przy czym X,,,, 5, mają rozkłady ormale N( X,), a zmee Y,,,, 5, mają rozkłady ormale N(, ), zbudowao test ajmocejszy dla weryfkacj hpotezy H : 0 przy alteratywe H : a 0 X Y pozome stotośc 0,05. W rzeczywstośc zmee losowe ) ezależe mają rozkłady ormale o parametrach VarY 4, współczyk korelacj ( X, Y ) 0, 5 zbudowaego testu jest rówa (A) 0,65 (B) 0,4 (C) (D) 0,8 (E) 0,87 Y X Y ( X, Y,,,, 5 X, EY Y EX. Przy tych warukach moc, są, VarX, 9

Zadae 0. Nech X, X,, X0 będą ezależym zmeym losowym o tym samym rozkładze Pareto o gęstośc gdy x 0 f ( x) ( x) 0 gdy x 0 gdze 0 jest ezaym parametrem. W oparcu o estymator ajwększej warogodośc T parametru zbudowao przedzał ufośc dla a pozome ufośc 0,95 postac ct, dt, gdze lczby c d dobrao tak, aby P ( ct ) P ( dt) 0,05. Lczby c d są rówe (A) c 0,48 d, 7 (B) c 0,76 d, 4 (C) c 0, d, 05 (D) c 0,6 d, 0 (E) c 0,54 d, 57 0

Egzam dla Aktuaruszy z marca 0 r. Prawdopodobeństwo statystyka Arkusz odpowedz * Imę azwsko :... Pesel... Zadae r Odpowedź Puktacja C D E 4 C 5 C 6 B 7 E 8 C 9 E 0 A * Oceae są wyłącze odpowedz umeszczoe w Arkuszu odpowedz. Wypeła Komsja Egzamacyja.