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

Podobne dokumenty
Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

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

1 Przedziały ufności. ). Obliczamy. gdzie S pochodzi z rozkładu B(n, 1 2. P(2 S n 2) = 1 P(S 2) P(S n 2) = 1 2( 2 n +n2 n +2 n ) = 1 (n 2 +n+2)2 n.

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 +

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

oznaczają łączne wartości szkód odpowiednio dla k-tego kontraktu w t-tym roku. O składnikach naszych zmiennych zakładamy, że:

Lista 6. Estymacja punktowa

Twierdzenia graniczne:

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Zmienna losowa N ma rozkład ujemny dwumianowy z parametrami (, q) = 7,

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

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

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

16 Przedziały ufności

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

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

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

1) Jakie są różnice pomiędzy analiza danych a wnioskowaniem statystycznym?

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wykład 5 Przedziały ufności. Przedział ufności, gdy znane jest σ. Opis słowny / 2

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

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

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

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

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 października 2005 r. Część I. Matematyka finansowa

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.

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Estymacja przedziałowa

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

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r.

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

Modele probabilistyczne zjawisk losowych

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

Estymacja punktowa i przedziałowa

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

1 Układy równań liniowych

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

. Wtedy E V U jest równa

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r.

Statystyka matematyczna dla leśników

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

µ = Test jest następujący: jeŝeli X > 0.01 to odrzucamy H. 0

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

(X i X) 2. n 1. X m S

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo

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

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo

Parametryczne Testy Istotności

ZMIENNA LOSOWA I JEJ PARAMETRY -powtórzenie

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

40:5. 40:5 = υ5 5p 40, 40:5 = p 40.

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa I Grupę n dzieci ustawiono w sposób losowy w szereg. Oblicz prawdopodobieństwo

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Zadania z rachunku prawdopodobieństwa I* Siedmiu pasażerów przydzielono losowo do trzech wagonów. Jakie jest prawdopodobieństwo

ZDARZENIE ELEMENTARNE to możliwy wynik doświadczenia losowego. Wszystkie takie możliwe wyniki tworzą zbiór zdarzeń elementarnych.

0.1 Statystyczne Podstawy Modelu Regresji

Estymacja przedziałowa:

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

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

Kurs Prawdopodobieństwo Wzory

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Rozkład normalny (Gaussa)

Funkcja generująca rozkład (p-two)

Model ciągły wyceny opcji Blacka Scholesa - Mertona. Wzór Blacka - Scholesa na wycenę opcji europejskiej.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Transkrypt:

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 parametrami dodatimi. Wszystkie zmiee są iezależe. Weryfikujemy hipotezę H : przy alteratywie 0 H : testem o obszarze krytyczym X, X,, X 6 c Y, Y,, Y max K max 6 gdzie c jest stałą dobraą tak, by test miał rozmiar 0,. Moc tego testu jest rówa 0,97 (B) 0,96 (C) 0,998 (D) 0,950 (E) 0,765,

Zadaie iech zmiea losowa S będzie liczbą sukcesów w ( ) próbach Beroulliego z prawdopodobieństwem sukcesu p. O zdarzeiu losowym A wiemy, że k Pr( A S k) a dla k 0,,...,, gdzie a jest zaą liczbą, 0 a. Oblicz E( S A). p p (B) ap ( ) (C) p ( ) (D) p (E) ap

Zadaie 3 iech X,, X, X będą iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu ormalego o iezaej wartości oczekiwaej i iezaej wariacji ozacza estymator ieobciążoy o miimalej wariacji parametru średiokwadratowy tego estymatora, czyli jest rówy E T,. iech T. Wtedy błąd (B) ( ) ( ) ( ) (C) ( ) (D) (E) ( ) ( ) 3

Zadaie Rozważamy sumę losowej liczby zmieych losowych: S S X i i, gdy, i S S 0, gdy, gdzie składiki X i mają jedakowy rozkład prawdopodobieństwa, są iezależe od siebie awzajem i od zmieej losowej. iech E ( Xi) 0, Var ( Xi) i zmiea losowa ma rozkład o fukcji prawdopodobieństwa k P ( k) 0,5 dla k 0,,,. Współczyiki a,b fukcji liiowej a S b, która ajlepiej przybliża zmieą losową w sesie średiokwadratowym, to zaczy spełia są rówe E ( a S b ) mi E( as b, ) a, b (B) (C) (D) (E) a 5 5, b 50 5 a 5 5, b 5 a 50 5, b 5 a 5 5, b 50 5 a 5 5, b 5

Zadaie 5 W urie zajduje się 00 kul poumerowaych od do 00. Losujemy bez zwracaia 5 kul i zapisujemy umery, a astępie wrzucamy kule z powrotem do ury. Czyość powtarzamy 5 razy. Oblicz wartość oczekiwaą liczby kul, które zostały wylosowae co ajmiej razy. 66,7 (B) 33,3 (C) 63,3 (D) 36,7 (E) 6, 5

Zadaie 6 Rozważmy astępujące zagadieie testowaia hipotez statystyczych. Dyspoujemy próbką X,..., X z rozkładu ormalego o iezaej średiej i zaej wariacji rówej. Przeprowadzamy ajmociejszy test hipotezy H : 0 przeciwko 0 alteratywie H : a poziomie istotości /. iech ozacza prawdopodobieństwo błędu drugiego rodzaju, dla rozmiaru próbki. Wybierz poprawe stwierdzeie: lim / (B) lim e / (C) lim e / (D) lim e / 8 (E) lim e / 6

Zadaie 7 Zmiea losowa X ma rozkład o gęstości gdy x f ( x) x 0 w przeciwymprzypadku gdzie 0 jest iezaym parametrem. ie obserwujemy zmieej X ale zmieą Y rówą X, gdy X jest większe od. ie wiemy, ile było obserwacji zmieej X ie większych iż ai jakie były ich wartości. W wyiku tego eksperymetu otrzymujemy próbkę losową Y, Y,, Y8. a podstawie próbki budujemy przedział ufości dla parametru postaci c T, ct, gdzie T jest estymatorem ajwiększej wiarogodości parametru, a stałe c i c dobrae są tak, by P ct P ct 0, 05. Wtedy długość przedziału ufości jest rówa,596t (B),9T (C),6T (D) 0,798T (E) 0,573T 7

Zadaie 8 iech U i V będą iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale (0,). iech / U Z, / U V E Z U / V jest rówe wtedy (B) (C) (D) (E) 8 9 9 7 5 7 3 8

Zadaie 9 iech X,, 0 X, X, będą iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu wykładiczego o wartości oczekiwaej. iech będzie zmieą losową o rozkładzie Poissoa z wartością oczekiwaą E iezależą od zmieych X,, 0 X, X,. iech M mi X 0, X,, X. Wyzacz Cov( M, ). (B) (C) (D) ( ) e e e e (E) 9

Zadaie 0 iech X,, X, X, będą iezależymi zmieymi losowymi o rozkładzie wykładiczym o wartości oczekiwaej. iech będzie zmieą losową o rozkładzie geometryczym o fukcji prawdopodobieństwa P k dla k 0,,,, 5 5 iezależą od zmieych X, X,, X,. iech Wtedy 5 P jest rówe S S X i 0 i k gdy gdy 0 0 0,8 0,e (B) 0,8( e ) (C) (D) 0,e e (E) 0,( e ) 0

Egzami dla Aktuariuszy z paździerika 0 r. Prawdopodobieństwo i Statystyka Arkusz odpowiedzi Imię i azwisko :... Pesel... Zadaie r Odpowiedź Puktacja B A 3 E B 5 D 6 E 7 C 8 A 9 A 0 C Oceiae są wyłączie odpowiedzi umieszczoe w Arkuszu odpowiedzi. Wypełia Komisja Egzamiacyja.