Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1

Podobne dokumenty
Statystyka. Zmienne losowe

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

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Zmienne losowe. Statystyka w 3

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

Statystyka Inżynierska

Parametry zmiennej losowej

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

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

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

Proces narodzin i śmierci

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

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

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3

65120/ / / /200

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Elementy rachunku prawdopodobieństwa. repetytorium

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

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

Definicje ogólne

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Analiza struktury zbiorowości statystycznej

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

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

Nieparametryczne Testy Istotności

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.

6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Procedura normalizacji

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

WYKŁAD 2. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)


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

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH

STATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa

1 Przestrzenie statystyczne, statystyki

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Rachunek niepewności pomiaru opracowanie danych pomiarowych

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Temat: Zmienna losowa. Rozkład skokowy. Rozkład ciągły. Kody kolorów: Ŝółty nowe pojęcie pomarańczowy uwaga. Anna Rajfura, Matematyka

Komputerowe generatory liczb losowych

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Zmienne losowe. Rozkład prawdopodobieństwa i dystrybuanta. Wartość oczekiwana i wariancja zmiennej losowej

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

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Statystyka Opisowa 2014 część 1. Katarzyna Lubnauer

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Zmienne losowe. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

Prawdopodobieństwo geometryczne

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

. Wtedy E V U jest równa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Pattern Classification

Podstawy teorii falek (Wavelets)

Statystyka opisowa- cd.

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

Zadanie 2. Dany jest szereg rozdzielczy przedziałowy, wyznaczyć następujące miary: wariancja, odchylenie standardowe

dy dx stąd w przybliżeniu: y

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

Statystyka matematyczna

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ

Dobór zmiennych objaśniających

Transkrypt:

Rozkład dwupunktowy Zmenna losowa przyjmuje tylko dwe wartośc: wartość 1 z prawdopodobeństwem p wartość 0 z prawdopodobeństwem 1- p x p 0 1-p 1 p suma 1 Rozkład dwupunktowy Funkcja rozkładu prawdopodobeństwa 1 p x 0 f ( x) oraz 0 p 1 p x 1 Rozkład dwupunktowy Dystrybuanta 0 F( x) 1 p 1 x 0 0 x 1 x 1 1

Parametry EX = p Rozkład dwupunktowy D X = p(1-p) Rozkład dwupunktowy em cechy opsywanej przy pomocy rozkładu dwupunktowego może być: stan zdrowa (zdrowy chory), płeć (samec czy samca), przeżywalność (żyje lub ne żyje), rogatość (rogaty czy bezrożny), wele nnych. em może być równeż para allel w locus, przy założenu stnena tylko dwóch allel Rozkład zmennej losowej przedstawono w tabel. Oblczyć parametry zmennej. x p 0 0,4 1 0,6 suma 1 EX = 0,6 D X = 0,4

Rozkład dwumanowy (Bernoull ego) Wykonujemy n nezależnych dośwadczeń w ne zmenonym schemace. W każdym z dośwadczeń może pojawć sę sukces ( 1 ) z prawdopodobeństwem p albo porażka ( 0 ) z prawdopodobeństwem 1-p. Wartoścam zmennej losowej jest lczba sukcesów k = 0,1,...,n uzyskanych w takej ser dośwadczeń. Rozkład dwumanowy jest zatem sumą n zmennych zerojedynkowych. Rozkład dwumanowy (Bernoull ego) Prawdopodobeństwo każdej wartośc zmennej losowej oblczamy posługując sę wzorem: n k n k Pn p( X k), p (1 p) gdy0 p 1 oraz k 0,1... n k Trójkąt Pascala n k 1 1 1 1 1 1 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 1 6 15 0 15 6 1 1 7 1 5 5 1 7 1 1 8 8 56 70 56 8 8 1 1 9 6 84 11 11 84 6 9 1 1 10 45 10 196 4 196 10 45 10 1

Rozkład dwumanowy (Bernoull ego) Parametry zmennej o tym rozkładze EX n p D X n p (1 p) Wadomo, że wśród celąt 70% jest odpornych na dany rodzaj nfekcj. Nech zmenną losową będze lczba odpornych spośród czterech celąt. 4 0 4 X 0) (0,7) (0,) 110,0081 0,0081 0 4 1 X 1) (0,7) (0,) 4 0,7 0,07 0,0756 1 4 X ) (0,7) (0,) 60,490,09 0,646 4 1 X ) (0,7) (0,) 4 0,4 0, 0,4116 4 4 0 X 4) (0,7) (0,) 1 0,4011 0,401 4 cd. 0,45 0,4 0,5 0, 0,5 0, 0,15 0,1 0,05 0 0 1 4 4

cd. 0 0,0081 0,087 F( x) 0,48 0,7599 1 x 0 0 x 1 1 x x x 4 x 4 cd. Parametry zmennej EX n p D X n p (1 p) EX 40,7,8 D X 40,7 (1 0,7) 0,84 p=0,5 n=7 0, 0,5 x p 0 0,007815 1 0,0546875 0,164065 0,7475 4 0,7475 5 0,164065 6 0,0546875 7 0,007815 0, 0,15 0,1 0,05 0 0 1 4 5 6 7 Rozkład jest symetryczny 5

Rozkład geometryczny Rozkład geometryczny wynk cągu nezależnych dośwadczeń, które powtarzane są tak długo, aż pojaw sę sukces z prawdopodobeństwem p. Sera składa sę zatem z (k + 1) dośwadczeń, w tym k - porażek jednego sukcesu. Wartoścą zmennej losowej jest lczba dośwadczeń poprzedzających sukces, (tzn. czas oczekwana na sukces). Zmenna losowa ma neskończene wele wartośc. k P ( k) (1 p) p oraz 0 p 1 k 0,1,... p Rozkład geometryczny Parametry zmennej losowej są równe: EX 1 p p D X 1 p p Załóżmy, że każdorazowe szczepene powoduje odporność u 60% zwerząt, a efekty kolejnych szczepeń są nezależne. Ile razy pownno sę szczepć celęta, aby uzyskać co najmnej 95% odpornych zwerząt? x F(x) (-; 0) 0 0 ; 1) 0,6 1 ; ) 0,84 ; ) 0,96 ; 4) 0,9744 4 ; 5) 0,98976 5; 6) 0,9959............ x X=x ) 0 0,6 1 0,4 0,096 0,084 4 0,0156 5 0,00614.................. 6

Rozkład Posson a Rozkład Posson a jest rozkładem grancznym cągu zmennych losowych mających rozkład dwumanowy. Wraz ze wzrostem długośc ser (n) maleje prawdopodobeństwo sukcesu (p), tak, że np = const. np tzn. lm P ( k) P ( k) k P ( k) e k! n, p n Dla rozkładu grancznego sera nezależnych dośwadczeń mus być długa (mnmum 100), a prawdopodobeństwo sukcesu newelke. Parametrem rozkładu Posson a jest = np, loczyn długośc ser (n) prawdopodobeństwa sukcesu (p). Wartoścam zmennej, tak jak w rozkładze Bernoull ego, jest lczba sukcesów k = 0,1,,... Zbór wartośc jest neskończony przelczalny. Prawdopodobeństwo oblcza sę ze wzoru: Rozkład Posson a em zjawsk, które można opsywać rozkładem Posson a jest lczba wypadków w jednostce czasu, lczba bakter w danej objętośc, lczba zachorowań na rzadke choroby, czy lczba awar jakegoś urządzena w danym przedzale czasu. Jedynym parametrem rozkładu Posson a jest. Jest ona zarówno wartoścą oczekwaną jak warancją zmennej losowej: EX D X PRZYKŁAD Rozkład Posson a Wadomo, że prawdopodobeństwo pojawena sę genetycznej wady włosa w okrywe lsów jest równe 0,004. Właśccel fermy złożonej z 800 lsów chce uzyskać nformację jake jest prawdopodobeństwo, że na jego ferme znajdze co najmnej trzy lsy z wadą. długość ser n=800, prawdopodobeństwa pojawana sę wady p = 0,004 Zatem = 8000,004 =, X ) 1 X ) 1 ( X 0) X 1) X )) 1 (0,04076 0,1049 0,0870) 1 0,7990 0,60097 k X 0) e k! 0, e 0!, 0,04076 7

Rozkład Posson a = x p 0 0,1558 1 0,7067057 0,7067057 0,18044704 4 0,0905 5 0,0608941 6 0,010980 7 0,004709 8 0,0008597 9 0,00019095 10 0,0000819 11 0,00000694 1 0,00000116 1 0,00000018 14 0,0000000 Rozkład Posson a 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0,0 0 1 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 14 Rozkład Posson a 8

Średna lczba bakter w kropl substancj jest równa 0,5. Z lu kropl należy utworzyć próbkę substancj, aby z prawdopodobeństwem 0,95 znalazła sę w nej co najmnej jedna baktera? Rozkład lczby bakter w kropl wody jest rozkładem Posson a o = 0,5, w dwóch kroplach wody lczba bakter będze mała rozkład o = 1,0 td. Trzeba oblczyć lczbę kropl, aby X>0) było równe 95%. X>0) = 1- X=0) Skoro X>0) = 0,95 to (PX=0) = 1 X>0) = 1 0,95 = 0,05 L. kropl 1 4 5 6 7 8 9 10 0,5 1,0 1,5,0,5,0,5 4,0 4,5 5,0 X=0) 0,6065 0,679 0,1 0,15 0,081 0,0498 0,00 0,018 0,0111 0,0067 Myślwy strzela dopóty, dopók ne traf w tarczę, a prawdopodobeństwo trafena pojedynczym strzałem wynos 0.5. Określć rozkład zmennej losowej opsującej lczbę strzałów. Oblczyć wartość oczekwaną, odchylene standardowe tej zmennej oraz podać le strzałów zagwarantuje 90% skuteczność trafena. 1 0,5 EX 1 0,5 1 0,5 D X 0,5 X=0)=0,5 X=1)=0,5 X=)=0,15 X=)=0,065 y Szansa wybrana samca wynos 0,5. Ile zwerząt należy wylosować, aby z prawdopodobeństwem wększym nż 98% był wśród nch samec? Prawdopodobeństwo wykluca sę kurczęca jest równe 0,9. Oblczyć prawdopodobeństwo, że z trzech jaj wylęgną sę trzy psklęta. W momence otwarca w sklepe znajdują sę 4 odkurzacze danego typu ne ma możlwośc dodatkowych dostaw z hurtown podczas dna. Nech zmenna losowa X opsująca lczbę osób, które chcą kupć dany odkurzacz ma rozkład Possona o EX =. Oblczyć prawdopodobeństwo, że w danym dnu zabrakne odkurzaczy w sklepe. Ile pownen wynosć zapas odkurzaczy aby prawdopodobeństwo, że ch zabrakne było ne wększe nż 5% 9

Standaryzacja Przekształcene zwane standaryzacją, jest lnowym przekształcenem, w wynku którego uzyskujemy zmenną losową o wartośc oczekwanej równej zero odchylenu standardowym równym jeden. U X EX DX Standaryzacja x p 1 0,5 0,5 0,5 0, 0,4 0,8 D X 9,848 5 0,5 1,5 6,5 7 0,15 1,05 7,5 DX,18 10 0,15 1,5 15 1 EX 4,45 9,65 u p -1,099 0,5-0,749 0,017-0,781 0, -0,1561 0,1191 D X 1 0,175 0,5 0,048 0,00768 0,81 0,15 0,1189 0,09905 DX 1 1,769 0,15 0,659 0,46919 1 EX 0 1 Dwe populacje: Porównać ze sobą dwe wartośc, jedną z I populacj równą 4,16 oraz drugą z II populacj równą 5,. Parametry zmennej w I populacj EX=4 DX=0, Parametry zmennej w II populacj EX=5 DX=0,5 U I 4,16 4 0,8 0, 5, 5 U II 0,46 0,5 10

Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc x R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu zdarzenu elementarnemu lczby rzeczywstej. Wtedy wartość zmennej losowej jest połączona z prawdopodobeństwem. Czyl zmenna losowa ma wartośc oraz prawdopodobeństwa Typy zmennej losowej Ze względu na rodzaj zboru zdarzeń elementarnych (skończony, neskończony, przelczalny, ne przelczalny) wyróżnamy typy zmennych losowych: zmenna losowa skokowa - gdy skończony lub neskończony ale przelczalny zmenna losowa cągła - gdy ne przelczalny jest przedzałem lub sumą przedzałów Funkcja rozkładu prawdopodobeństwa Funkcję przyporządkowującą każdej wartośc zmennej losowej odpowedne prawdopodobeństwo nazywamy funkcją rozkładu prawdopodobeństwa f ( x ) X x ) p 11

Własnośc funkcj rozkładu prawdopodobeństwa f ( x ) X x ) p 0 f ( x ) 1 f ( x ) oraz p 1 Zm.losowa cągła funkcja gęstośc f ( x) lm f ( x) 0 x R oraz f ( x ) dx 1 x X x x x ) x 0 Zmenna losowa skokowa - przykład x f(x )=p 0 0, 1 0,46 0, suma 1 1

Wykres f.r.p. 0,6 0,4 0, 0 0 1 Czy w tabel przedstawano rozkład zmennej losowej? x p 0, 5 0,1 8 0,16 9 0,6 11 0,14 Dystrybuanta zmennej losowej - F(x) Możemy utworzyć funkcję taka, która określ prawdopodobeństwo, że zmenna losowa ne przekroczy wartośc tej funkcj: F( x ) F( X x ) X x ) 0 0 0 funkcję tę nazywamy dystrybuantą zmennej losowej F( x ) X x ) x ) p o 0 x x0 x x0 1

Dystrybuanta F(x) x p F(x ) 0 0, 0, kumulacja prawdopodobeństwa 1 0,46 0,68 0, 1 razem 1 Dystrybuanta 1, 0,6 0,4 0, 0 0 1 0,9 0,6 0, 0 - -1 0 1 4 5 6 Własnośc dystrybuanty o ogranczona (wynka z własnośc prawdopodobeństwa) o prawostronne cągła o nemalejąca o określona lczb rzeczywstych 14

x F(x ) ( ; - ) ;1) 1; 5) 5; 6) 6 ; 7) 7 ; ) 0 0,14 0, 0,65 0,81 1 Określć f.r.p. x f(x )=p - 0,14 1 0,18 5 0, 6 0,16 7 0,19 suma 1 x F(x ) 0,5 0,66 4 1 Które zdane jest prawdą X 4) F( X 4) F( X ) 1 0,66 0,4 X 4) F( X 4) F( X ) 1 0,66 0,4 X 4) F( X 4) F( X ) 1 0,66 0,4 X 4) F( X 4) F( X ) 1 0,66 0,4 Parametry zmennej losowej EX wartość oczekwana D X warancja DX odchylene standardowe nne, np. kwantyle, medana, wartość modalna td. 15

Wartość oczekwana EX x p Wartość oczekwana EX wyznacza położene najbardzej prawdopodobnej wartośc zmennej losowej Wartość oczekwana 0,6 0,4 0, 0 0 1 EX x p 0 0,46 0,64 1,1 00, 10,46 0, Warancja D X ( x EX ) x p EX p Warancja jest marą rozrzutu wartośc zmennej losowej wokół wartośc oczekwanej 16

Warancja 0,6 0,4 0, 0 0 1 D X x p EX 0 0,46 1,8 1,1 0,5 0 0, 1 0,46 0, 1,1 Odchylene standardowe DX Przedzał typowej zmennośc ( EX DX ; EX DX ) D X EX 1,1 D X 0,5 DX 0,780 VX 0,6618 Wskaźnk zmennośc VX DX EX Kwantyle Kwantylem rzędu q zmennej losowej X jest taka lczba x q, że X x ) q czyl F ( x ) q q Kwantyl rzędu 1 / nazywamy medaną (Me), lub naczej wartoścą środkową (ED 50 - doss effectva - medana dawek efektywnych, LD 50 - doss lethal - medana dawek śmertelnych - w medycyne czy przy trucznach). Kwantyle k / 4 k=1,, to kwartyle Kwantyle k / 10 k=1,...9 to decyle Kwantyle k / 100 k=1,...99 to centyle q 17

Wartość środkowa - medana Medana (Me) to kwantyl rzędu 0,5 X x czyl F( x 0,5 0,5 ) 0,5 ) 0,5 Jeżel EX = Me symetryczny to rozkład zmennej losowej jest Wartość modalna Wartość modalna (Mo) to taka wartość zmennej losowej X której funkcja rozkładu ma najwększą wartość. Rozkład może być jedno welomodalny Współczynnk asymetr Współczynnk asymetr (skośnośc) rozkładu zmennej losowej X : 1 Dla rozkładów jednomodalnych: ( x EX ) D X p,, EX Mo DX Gdy 1 = 0 to rozkład symetryczny 18

W klatce znajdują sę cztery bałe myszy dwe szare. Myszy przechodzą tunelem do nnej klatk, przy czym zakładamy, że wchodzą do tunelu nezależne. Wartoścą zmennej losowej jest numer perwszej szarej myszy przechodzącej tunelem. Wyznaczyć rozkład zmennej losowej. Oblczyć EX, DX zmennej losowej 1 4 5 5/15 4 /15 /15 /15 1/15 5 4 EX 1 4 15 15 15 5 8 9 8 5 5 7 15 15 15 5 1 15 5 4 1 7 D X 1 4 5 15 15 15 15 15 5 16 7 5 49 105 49 6 49 14 15 9 15 9 9 9 Zmenna losowa ma trzy wartośc. Wadomo, że X=) = *X=4); X=6) = *X=) Wyznaczyć rozkład zmennej oblczyć parametry x p 0,0 4 0,10 6 0,60 1,00 EX 0, 40,1 60,6 0,6 0,4,6 4,6 D X 0, 4 0,1 6 0,6 4,6 1, 1,6 1,6 1,16,4 DX,4 1,8 1,8 VX 0,91 9,1% 4,6 ( 4,6 1,8 ; 4,6 1,8) (,8 ; 6,4) ( 4,6) 0, (4 4,6) 0,1 (6 4,6) 0,6 1,8 17,5760, 0,160,1,7440,6 5,8 5,78 0,016 1,6464,648 0,66 5,8 5,8 Me 6 Q 1 Q 6 Mo 6 0,4 0,4 0, 0,4 1,5 Zmenna losowa przedstawona jest w tabel Wyznaczyć rozkład zmennej oblczyć parametry EX 10,4 0, 0,1 40,1 50, x p 1 0,40 0,0 0,10 4 0,10 5 0,0 D X 1 0,4 0, 0,1 4 0,1 5 0,,5 0,4 0,8 0,9 1,6 5 6,5 8,7 6,5,45 DX,45 1,565 1,565 VX 0,66 6,6%,5 (,5 1,565 ;,5 1,565) (0,95 ; 4,065) ( 1,5) 0,4 ( 0,5) 0, (0,5) 0,1 (1,5) 0,1 (,5) 0, 1,565,750,4 0,150, 0,150,1,750,1 15,650,,85 1,5 0,05 0,015 0,75,15,1 0,548,85,85 Me Q 1 1 Q 4 Mo 1 19