Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci

Podobne dokumenty
( ) ( ) 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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

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

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

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

65120/ / / /200

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.

. Wtedy E V U jest równa

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

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

Konstrukcja gier sprawiedliwych i niesprawiedliwych poprzez. określanie prawdopodobieństwa.

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Proces narodzin i śmierci

Prawdopodobieństwo i statystyka

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Statystyka. Zmienne losowe

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

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Ekonometryczne modele nieliniowe

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych

Hipotezy proste. (1 + a)x a, dla 0 < x < 1, 0, poza tym.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Nieparametryczne Testy Istotności

METODY ESTYMACJI PUNKTOWEJ. nieznanym parametrem (lub wektorem parametrów). Przez X będziemy też oznaczać zmienną losową o rozkładzie

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

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 = =

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

1 Przestrzenie statystyczne, statystyki

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

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

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

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

Na A (n) rozważamy rozkład P (n) , który na zbiorach postaci A 1... A n określa się jako P (n) (X n, A (n), P (n)

Statystyka. Wykład 2. Krzysztof Topolski. Wrocław, 11 października 2012

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 11 i 12 - Weryfikacja hipotez statystycznych

SIMR 2017/18, Statystyka, Przykładowe zadania do kolokwium - Rozwiązania

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Zadanie 1. Ilość szkód N ma rozkład o prawdopodobieństwach spełniających zależność rekurencyjną:

2.1 Przykład wstępny Określenie i konstrukcja Model dwupunktowy Model gaussowski... 7

Wykład 1 Próba i populacja. Estymacja parametrów z wykorzystaniem metody bootstrap

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

O ŚREDNIEJ ARYTMETYCZNEJ I MEDIANIE

1. Definicje podstawowe. Rys Profile prędkości w rurze. A przepływ laminarny, B - przepływ burzliwy. Liczba Reynoldsa

Statystyka Inżynierska

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

dla t ściślejsze ograniczenie na prawdopodobieństwo otrzymujemy przyjmując k = 1, zaś dla t > t ściślejsze ograniczenie otrzymujemy przyjmując k = 2.

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 2 i 3 Zmienna losowa

Podstawy symulacji komputerowej

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 4 - zagadnienie estymacji, metody wyznaczania estymatorów

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych

Kolokwium ze statystyki matematycznej

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

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 12

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

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

Metoda momentów i kwantyli próbkowych. Wrocław, 7 listopada 2014

2. PRAKTYCZ A REALIZACJA PRZEMIA Y ADIABATYCZ EJ

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

Metody jakościowe i ilościowe na usługach wyceny nieruchomości

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 7 i 8 - Efektywność estymatorów, przedziały ufności

zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych

Komputerowe generatory liczb losowych

Agata Boratyńska Statystyka aktuarialna... 1

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009

Zaawansowane metody numeryczne

Analiza wariancji w analizie regresji - weryfikacja prawdziwości przyjętego układu ograniczeń Problem Przykłady

Statystyka w przykładach

16, zbudowano test jednostajnie najmocniejszy dla weryfikacji hipotezy H

Weryfikacja hipotez statystycznych

Transkrypt:

Zadane. Macerz radoodobeńst rzejśca ojedynczym kroku dla łańcucha Markoa...... o trzech stanach { } jest ostac 0 n 0 0 (oczyśce element stojący -tym erszu j -tej kolumne tej macerzy oznacza P( = j. Wtedy j n + n = lm Cov( n n+ n + (A 5 05 075 875 0 jest róna

Zadane. Nech K nk będą nezależnym zmennym losoym o tym samym rozkładze jednostajnym na rzedzale [ ]. Nech N będze zmenną losoa o rozkładze ujemnym dumanoym n + ( n P N = n = ( n dla n = 0 nezależną od zmennych losoych K nk. Nech max( N gdy N > 0 M N = 0 gdy N = 0 Oblczyć E. ( M N (A + +

Zadane. Zakładamy że Y Y Y są nezależnym zmennym losoym o K n K n = rozkładach normalnych rzy czym E EY = μ Var = σ Var = 4σ dla = n. Parametry μ σ są neznane. Nech σˆ będze estymatorem najększej arogodnośc arametru σ tym modelu. Wyznaczyć stałą a tak aby ~ σ = aσˆ był estymatorem neobcążonym arametru σ. Y A 8n a = 8 n 4 a = 8n a = 8 n 8n a = 8 n 8 8n a = 8 n

Zadane 4. W urne znajduje sę razem 76 kul: bałych czarnych. Wylosoano 0 kul śród których było 6 kul bałych. Wyznaczyć artość estymatora najększej arogodnośc lczby kul bałych urne. (A 4 44 45 46 47 4

Zadane 5. Nech Y będą nezależnym zmennym losoym o rozkładach ykładnczych rzy czym E = 4 E Y = 6. Rozażamy zmenną losoą Z =. + Y Wtedy (A E Z = 0 4 funkcja gęstośc zmennej losoej Z yraża sę zorem dla z (0 g ( z = 504z ( z 5 medana rozkładu zmennej losoej Z jest róna 04 funkcja gęstośc zmennej losoej Z yraża sę zorem dla z (0 g ( z = 40z ( z medana rozkładu zmennej losoej Z jest róna 05 5

Zadane 6. Nech 0 będą nezależnym zmennym losoym o tym samym rozkładze cągłym o ścśle rosnącej dystrybuance F. Hotezę H 0 : F jest dystrybuantą rozkładu symetrycznego tzn. takego że dla każdego x F( x = F( x odrzucamy gdy sełnona jest neróność K > 7 lub K < gdze K jest lczbą elementó róbe losoej 0 o artoścach ększych od 0. Wyznaczyć rozmar testu. (A 5 64 9 64 7 64 7 64 5 64 6

Zadane 7. Zmenne losoe 0 0 = 5 są nezależne o jednakoym rozkładze normalnym 5 S 5 ( S 0 S5 N( m σ. Nech S = =. Wtedy E jest róna = (A 5σ + 04S5 6σ + 04S5 04S 5 6σ + 06S5 5σ + 06S5 7

Zadane 8. Poberamy róbkę nezależnych realzacj zmennych losoych o rozkładze Possona z artoścą oczekaną λ > 0. Nestety sosób obseracj unemożla odnotoane realzacj o artośc 0. Poberane róbk kończymy momence gdy lczebność odnotoanych realzacj ynos n. Tak ęc każda z naszych kolejnych odnotoanych realzacj K K n ynos co najmnej nc ne emy o tym le mędzyczase ojało sę obseracj o artośc 0. Estymujemy arametr λ za omocą estymatora ostac ˆ + λ = N n = gdze N jest lczbą obseracj o artośc. Oblczyć arancję estymatora λˆ. λ λ (A [ λ λe ( + λe λ] n λ n λ λ + λ e λ n( e λ + λ λe λ n( e λ λ + λe λ n( e λ λ λ 8

Zadane 9. Obserujemy 4 nezależnych zmennych losoych o tym samym rozkładze Pareto o gęstośc θ θ gdy x > 0 f ( x = θ + θ ( + x 0 gdy x 0 Y Y K. Y5 nezależnych zmennych losoych o tym samym rozkładze Pareto o gęstośc θ θ gdy x > 0 f ( x = θ + θ ( + x 0 gdy x 0 gdze θ θ są neznanym arametram dodatnm. θ Wszystke zmenne losoe są nezależne. Testujemy hotezę H 0 : = rzy θ θ alternatye H : > za omocą testu o obszarze krytycznym θ ˆ θ K = > t ˆ θ gdze ˆ θ θˆ są estymatoram najększej arogodnośc odoedno arametró θ θ yznaczonym na odstae rób losoych 4 Y Y K. Y5. Dobrać stałą t tak aby otrzymać test o rozmarze 005. (A t = 6 56 t = 47 t = 07 t = 5 9 t = 4 84 9

Zadane 0. Zakładamy że normalnych rzy czym E = μ neznane. Budujemy rzedzał ufnośc [ ] 09. są nezależnym zmennym losoym o rozkładach σ Var = gdze arametry μ R σ > 0 są ˆ σ σ dla arametru σ na ozome ufnośc ˆ = Nech = = =. 78 Dla którego z onższych rzedzałó zachodz ( ˆ σ > σ = P( ˆ σ < σ 0 05 P? = (A ( ( = 9675 = 45748 ( ( = 9675 = 45748 ( ( = = 9675 78 9675 = 45748 ( ( = 78 45748 ( ( = 9675 = 45748 0

Egzamn dla Aktuaruszy z 9 aźdzernka 006 r. Pradoodobeństo statystyka Arkusz odoedz * Imę nazsko :... K L U C Z O D P O W I E D Z I... Pesel... Zadane nr Odoedź Punktacja B D A 4 D 5 C 6 C 7 D 8 E 9 B 0 C * Ocenane są yłączne odoedz umeszczone Arkuszu odoedz. Wyełna Komsja Egzamnacyjna.