Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Podobne dokumenty
Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych

Kolokwium ze statystyki matematycznej

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

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

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

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

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

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

N ma rozkład Poissona z wartością oczekiwaną równą 100 M, M M mają ten sam rozkład dwupunktowy o prawdopodobieństwach:

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Estymatory nieobciążone

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

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

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4

Zadanie 1. są niezależne i mają rozkład z atomami: ( ),

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

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

Zadanie 2. Wiadomo, że A, B i C są trzema zdarzeniami losowymi takimi, że P (A) = 2/5, P (B A) = 1/4, P (C A B) = 0.5, P (A B) = 6/10, P (C B) = 1/3.

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

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

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Agata Boratyńska Statystyka aktuarialna... 1

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

Testowanie hipotez statystycznych.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

12DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Testowanie hipotez statystycznych.

Zadanie 1. O rozkładzie pewnego ryzyka X posiadamy następujące informacje: znamy oczekiwaną wartość nadwyżki ponad 20:

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

Wersja testu A 18 czerwca 2009 r.

Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa 1 ] 2016/2017 Zimowy. [ Laboratorium Grupa 2 ] 2016/2017 Zimowy

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

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 1

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) =

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

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

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

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Prawdopodobieństwo i statystyka

Definicja 1 Statystyką nazywamy (mierzalną) funkcję obserwowalnego wektora losowego

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

z przedziału 0,1 liczb dodatnich. Rozważmy dwie zmienne losowe:... ma złożony rozkład dwumianowy o parametrach 1,q i, gdzie X, wszystkie składniki X

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 13 i 14 - Statystyka bayesowska

Statystyka, Ekonometria

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

STATYSTYKA

Weryfikacja hipotez statystycznych

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

Hipotezy statystyczne

Laboratorium nr 7. Zmienne losowe typu skokowego.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Testowanie hipotez statystycznych.

ĆWICZENIE 11 NIEPARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

LXXV Egzamin dla Aktuariuszy z 5 grudnia 2016 r.

Hipotezy statystyczne

XLVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 grudnia 2008 r.

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Estymatory i testy statystyczne - zadania na kolokwium

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009

Statystyka matematyczna dla leśników

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

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

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

Estymacja punktowa i przedziałowa

4.Zmienne losowe X 1, X 2,..., X 100 są niezależne i mają rozkład wykładniczy z α = 0.25 Jakie jest prawdopodobieństwo, że 1

Badanie zgodności dwóch rozkładów - test serii, test mediany, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa

1 Gaussowskie zmienne losowe

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

Badanie zgodności z określonym rozkładem. F jest dowolnym rozkładem prawdopodobieństwa. Test chi kwadrat zgodności. F jest rozkładem ciągłym

Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami:

LIV Egzamin dla Aktuariuszy z 4 października 2010 r. Część III

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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)

Transkrypt:

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie. Rzucamy pięcioma kośćmi do gry. Następnie rzucamy ponownie tymi kośćmi, na których nie wypadły szóstki. W trzeciej rundzie rzucamy tymi kośćmi, na których do tej pory nie wypadły szóstki. Prawdopodobieństwo, że po trzech rundach na wszystkich kościach będą szóstki, wynosi (wybierz najbliższą wartość): (A),0%,33%,50% (D),66% (E),00%

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie. W każdej z trzech urn znajduje się 5 kul: w pierwszej urnie są 4 białe kule i czarna kula, w drugiej urnie są 3 białe kule i czarne kule, w trzeciej urnie są białe kule i 3 czarne kule. Wykonujemy trzyetapowe doświadczenie: etap : losujemy (z równymi prawdopodobieństwami) jedną z trzech urn, etap : z wylosowanej w etapie urny ciągniemy kule i odkładamy je na bok, etap 3: z tej samej urny ciągniemy jedną (z trzech pozostałych w tej urnie) kulę. Prawdopodobieństwo wyciągnięcia w etapie 3 kuli białej, jeśli w etapie wyciągnęliśmy dwie białe kule, wynosi: (A) (D) (E) 5 8 6 8 7 8 8 8 9 8

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie 3. Zakładamy, iż oczekiwany roczny koszt obsługi grupy ubezpieczonych jest liniową funkcją liczebności grupy (wielkości nielosowej), co możemy sformalizować następująco: EY ( ) = ax+ b, gdzie: Y roczny koszt obsługi grupy x ilość ubezpieczonych w grupie a, b nieznane parametry Zakłada się ponadto, że VAR( Y) nie zależy od x. Zanotowano roczny koszt obsługi dla czterech grup o różnych liczebnościach: liczebność grupy x 50 00 00 500 Roczny koszt obsługi Y 000 zł 3 000 zł 7 000 zł 9 000 zł Do estymacji parametrów a, b stosujemy estymator najlepszy wśród wszystkich estymatorów liniowych i równocześnie nieobciążonych. Wyestymowana wartość kosztu stałego (parametru b) wynosi: A),55 tys. zł (D) (E),80 tys. zł,05 tys. zł,30 tys. zł,55 tys. zł 3

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie 4. W pewnym portfelu ubezpieczeń samochodowych liczącym 450 ubezpieczonych odnotowano, że w ciągu roku ubezpieczenia: - 40 ubezpieczonych kobiet uczestniczyło w wypadku - 30 ubezpieczonych mężczyzn uczestniczyło w wypadku - 60 ubezpieczonych kobiet nie uczestniczyło w wypadku - 0 ubezpieczonych mężczyzn nie uczestniczyło w wypadku Ile wynosi wartość statystyki testu niezależności χ i czy (na poziomie istotności α=0,05) istnieją podstawy do odrzucenia hipotezy o niezależności wystąpienia wypadku od płci ubezpieczonego? (A) (D) (E) 5,4; należy odrzucić hipotezę o niezależności 5,4; brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy o niezależności 4,59; należy odrzucić hipotezę o niezależności 4,59; brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy o niezależności 4,; należy odrzucić hipotezę o niezależności 4

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie 5. Pobieramy próbkę niezależnych realizacji zmiennej losowej o rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną równą λ (dodatnią). Niestety nasz sposób obserwacji uniemożliwia odnotowanie realizacji o wartości zero. Pobieranie próbki kończymy w momencie, gdy liczebność odnotowanych realizacji wynosi T. Tak więc każda z naszych kolejnych odnotowanych realizacji k, k, K, k T wynosi co najmniej, i nic nie wiemy o tym, ile w międzyczasie pojawiło się (i umknęło z naszego pola widzenia) obserwacji zerowych. T Przyjmijmy dla średniej z próbki oznaczenie: k &= k T t t= Estymator parametru λ uzyskany Metodą Największej Wiarogodności jest rozwiązaniem (ze względu na niewiadomą λ ) równania: (A) k = λ + k = λ λ e k λ = e λ (D) k = λ 6 (E) k = 6 3 + λ λ 5

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie 6. Mamy dwie niezależne zmienne losowe: X oraz Y. Jedna nich (nie wiadomo która) ma rozkład wykładniczy z wartością oczekiwaną równą, pozostała zaś ma rozkład wykładniczy z wartością oczekiwaną równą. Iloraz: E E ( max { X, Y} ) min { X, Y} ( ) wynosi: (A),5 3 (D) 3,5 (E) 4 6

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie 7. Mamy dwie niezależne zmienne losowe: X oraz Y. Zmienna X ma rozkład wykładniczy z wartością oczekiwaną równą, zmienna Y zaś ma rozkład wykładniczy z wartością oczekiwaną równą. Zdefiniujmy nową zmienną Z jako udział zmiennej X w sumie obu zmiennych: X Z = X + Y. Mediana zmiennej Z wynosi: (A) (D) (E) 6 5 4 3 7

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie 8. Niech (X, Y) będzie dwuwymiarową zmienną losową, o wartości oczekiwanej ) (μ, μ, wariancji każdej ze współrzędnych równej σ oraz kowariancji równej X Y ρσ. Staramy się obserwować niezależne realizacje tej zmiennej, ale nie w pełni to wychodzi - czasem udaje się zaobserwować jedynie pierwszą lub jedynie drugą ze współrzędnych. Przyjmijmy ważne założenie, iż do zgubienia obserwacji (calkowitego, jej pierwszej współrzędnej, lub jej drugiej współrzędnej) dochodzi całkowicie niezależnie od wartości tych obserwacji. Załóżmy, iż otrzymaliśmy próbkę, zawierającą 0 obserwacji wyłącznie pierwszej współrzędnej, 60 obserwacji całej pary, oraz 0 obserwacji wyłącznie drugiej współrzędnej. Niech teraz: X oznacza średnią z próbki (80-ciu) obserwacji na zmiennej X, Y oznacza średnią z próbki (80-ciu) obserwacji na zmiennej Y, X Y oznacza średnią z próbki (60-ciu) obserwacji na różnicy zmiennych X Y ; oraz niech: (X Y) oraz X Y oznaczają dwa alternatywne estymatory różnicy ( μ μ ) Estymatory te mają jednakową wariancję o ile: (A) ρ = 0 X Y ρ = 7 ρ = 7 (D) ρ = 3 7 (E) ρ = 4 7 8

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie 9. Niech (X, K, X n ) będzie próbką n niezależnych realizacji zmiennej losowej X o rozkładzie ciągłym. Oznaczmy tę próbkę po uporządkowaniu (od wartości najmniejszych do największych) przez ( n) ( ) ( X X n, K, n ) ( ) ( ) ( ). Budujemy przedział ufności n dla mediany zmiennej X o postaci: Un X X n * =, n. Oznaczmy przez n najmniejszą z tych wartości n, dla których prawdopodobieństwo pokrycia mediany przez przedział U przekracza 0,95. n * wynosi: (A) 6 7 8 (D) 9 (E) 0 n 9

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Zadanie 0. Niech dwuwymiarowa zmienna losowa ma gęstość: x y dla ( x, y) ( 0, ) ( 0, ) f XY, ( x, y) = 0 dla ( x, y) ( 0, ) ( 0, ) Prawdopodobieństwo: Pr ( XY, ),, wynosi: (A) (D) (E) 8 9 64 6 4 0

Prawdopodobieństwo i statystyka 9.06.999 r. Egzamin dla Aktuariuszy z 9 czerwca 999 r. Prawdopodobieństwo i statystyka Arkusz odpowiedzi * Imię i nazwisko :... KLUCZ ODPOWIEDZI... Pesel... Zadanie nr Odpowiedź Punktacja B E 3 C 4 A 5 C 6 D 7 D 8 E 9 D 0 B * Oceniane są wyłącznie odpowiedzi umieszczone w Arkuszu odpowiedzi. Wypełnia Komisja Egzaminacyjna.