Proces stochastyczny jako funkcja dwóch zmiennych. i niepusty podzbiór zbioru liczb rzeczywistych T. Proces stochastyczny jest to funkcja

Podobne dokumenty
gdzie E jest energią całkowitą cząstki. Postać równania Schrödingera dla stanu stacjonarnego Wprowadźmy do lewej i prawej strony równania Schrödingera

BADANIE WYBRANYCH STRUKTUR NIEZAWODNOŚCIOWYCH

BADANIE WYBRANYCH STRUKTUR NIEZAWODNOŚCIOWYCH

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

Statystyka. Zmienne losowe

Wykład 6 Pochodna, całka i równania różniczkowe w praktycznych zastosowaniach w elektrotechnice.

E2. BADANIE OBWODÓW PRĄDU PRZEMIENNEGO

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

9. WYBRANE ZAGADNIENIA DYNAMIKI KONSTRUKCJI

Politechnika Wrocławska Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych. Materiał ilustracyjny do przedmiotu. (Cz. 2)

ψ przedstawia zależność

ĆWICZENIE 11 OPTYMALIZACJA NIEZAWODNOŚCIOWA STRUKTURY ELEKTRONICZNEGO SYSTEMU BEZPIECZEŃSTWA

Służą opisowi oraz przewidywaniu przyszłego kształtowania się zależności gospodarczych.

Algorytmy numeryczne w Delphi. Ksiêga eksperta

16, zbudowano test jednostajnie najmocniejszy dla weryfikacji hipotezy H

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

{ } ( ) p(t) = p(0)p(t) Dyskretne procesy Markowa. =,...,

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

L6 - Obwody nieliniowe i optymalizacja obwodów

Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 7 [ ] ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Analiza częstotliwościowa dyskretnych sygnałów cyfrowych

ĆWICZENIE 5 BADANIE WYBRANYCH STRUKTUR NIEZAWODNOŚCIOWYCH

Rozkład prędkości cząsteczek.

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

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE

2. Tablica routingu dla pewnej sieci złożonej z czterech węzłów wygląda następująco:

Ekonometryczne modele nieliniowe

f (3) jesli 01 f (4) Rys. 1. Model neuronu

1 n 0,1, exp n

LABORATORIUM ESBwT. Optymalizacja niezawodnościowa struktury elektronicznego systemu bezpieczeństwa

Teoria Sygnałów. II rok Geofizyki III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 5 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Transformacja Hilberta. sgn( + = + = + lim.

2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Teoria Sygnałów. II rok Geofizyki III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 4. iωα. Własności przekształcenia Fouriera. α α

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

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

UWAGI O ROZKŁADZIE FUNKCJI ZMIENNEJ LOSOWEJ.

CAŁKOWANIE NUMERYCZNE całki pojedyncze

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

ź

Pobieranie próby. Rozkład χ 2



ć ć ć ć Ń Ę Ś Ę Ę ć Ę ć Ń


Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

przegrody (W ) Łukasz Nowak, Instytut Budownictwa, Politechnika Wrocławska, lukasz.nowak@pwr.wroc.pl 1

I zasada termodynamiki dla układu zamkniętego (ujęcie masy kontrolnej)

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

KONSPEKT WYKŁADU. nt. METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH TEORIA I ZASTOSOWANIA. Piotr Konderla

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Teoria Sygnałów. II Inżynierii Obliczeniowej. Wykład /2019 [ ] ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Podstawy teorii falek (Wavelets)

Wykład 4 Metoda Klasyczna część III

Podstawowe definicje

I. Elementy analizy matematycznej

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Wykład 2 Metoda Klasyczna część I

Pattern Classification


ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO

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

Analiza wybranych własności rozkładu reszt

MECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projektowanie procesu doboru próby

CHEMIA KWANTOWA Jacek Korchowiec Wydział Chemii UJ Zakład Chemii Teoretycznej Zespół Chemii Kwantowej Grupa Teorii Reaktywności Chemicznej

4.2. Obliczanie przewodów grzejnych metodą dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach

Rachunek całkowy funkcji wielu zmiennych

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

ć Ę ć Ę ć Ę ż ź ż Ą ć Ą ż Ę Ę ć ż ź ż Ę ż ż Ą ż

Statystyka Inżynierska

Wykład 2 Wahadło rezonans parametryczny. l+δ

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

Symulacja czasu wychładzania powietrza w przewodzie wentylacyjnym

1.7 Zagadnienia szczegółowe związane z równaniem ruchu Moment bezwładności i moment zamachowy

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

ż ż ż ż ż ż ż Ś ż ń ż ż Ę ż ż ż ż ń ż ż Ś ż ż ż ż ń Ł

Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.

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

Zmiany w stosunku do poprzedniego wydania...9 Przedmowa...11 Rozdział 1. Definicje typów, procedur, funkcji i klas dla zagadnień numerycznych...

Cechy szeregów czasowych

Dyskretny proces Markowa

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

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

Pracownia Automatyki i Elektrotechniki Katedry Tworzyw Drzewnych Ćwiczenie 3. Analiza obwodów RLC przy wymuszeniach sinusoidalnych w stanie ustalonym

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 13

Prąd sinusoidalny. najogólniejszy prąd sinusoidalny ma postać. gdzie: wartości i(t) zmieniają się w czasie sinusoidalnie

OGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład VII Przekształcenie Fouriera.

Transkrypt:

POJĘCI PROCSU STOCHSTYCZNGO Przykład mpluda napęca gnrowango przz prądncę prądu zmnngo zalży od czynnków losowych moż być zapsana jako funkcja X sn c c - sała okrślająca częsolwość - zmnna losowa o rozkładz np. N0 0 - czas R. Procs sochasyczny jako funkcja dwóch zmnnych Dana js przsrzń probablsyczna Ω S P npusy podzbór zboru lczb rzczywsych T. Procs sochasyczny js o funkcja X : Ω T R rzczywsa dwóch zmnnych: zdarzna lmnarngo ω zmnnj rzczywsj czasu. Przy czym zakładamy ż dla usalongo funkcja X jako funkcja argumnu ω js zmnną losową pownn być spłnony warunk { ω : X ω < } S. T R X ω procs sochasyczny procs X oznaczać będzmy X lub X. Jśl usalmy zdarzn lmnarn zn. przyjmmy ω ω0 o orzymujmy funkcję X ω 0 rzczywsą zmnnj rzczywsj. Oznaczamy ją nazywamy ralzacją procsu X. Jśl usalmy czas zn. przyjmmy 0 o orzymujmy funkcję X ω 0 rzczywsą zdarzna lmnarngo czyl zmnną losową. Jśl usalmy zdarzn lmnarn ω ω0 usalmy czas 0 o orzymujmy lczbę X ω zwaną sanm procsu. 0 0 Procs sochasyczny jako rodzna zmnnych losowych Rozważamy dwa npus zbory: T podzbór zboru lczb rzczywsych lmny go zboru są chwlam oraz zbór Z zmnnych losowych okrślonych na zborz zdarzń lmnarnych Ω. Procs sochasyczny js o rodzna zmnnych losowych powsała przz przyporządkowan każdj chwl z zboru T zmnnj losowj z zboru Z. W j syuacj procs wygodn js zapsywać: X.

To podjśc pozwala ławo pokazać ż procs sochasyczny js uogólnnm znanych z rachunku prawdopodobńswa pojęć zmnnj losowj jdnowymarowj dwuwymarowj wlowymarowj cągu zmnnych losowych. Manowc procs sochasyczny js zmnną losową jdnowymarową gdy T { }; ralzacja procsu: lczba rzczywsa zmnną losową dwuwymarową gdy T { } ; ralzacja procsu: para lczb rzczywsych zmnną losową n-wymarową gdy T {... n} ; ralzacja procsu: cąg n-wyrazowy lczb rzczywsych cągm zmnnych losowych gdy T {...} ; ralzacja procsu: nskończony cąg lczb rzczywsych. Rozważan nprzlczaln wlu zmnnych losowych zalżnych w spcjalny sposób js zagadnnm son różnącym procsy sochasyczn od klasyczngo rachunku prawdopodobńswa. Przykład Nch T R. Jśl każdj chwl przyporządkujmy zmnna losową X opsaną wzorm cos π / o okrślmy procs X cos π / drgan harmonczn o losowj ampludz jako rodzna zmnnych losowych. Procs sochasyczny jako rodzna ralzacj Rozważamy zbór zdarzń lmnarnych Ω zbór Y funkcj T rzczywsych zmnnj rzczywsj. Procs sochasyczny js o rodzna funkcj T rzczywsych zmnnj rzczywsj powsała w wynku przyporządkowana każdmu zdarznu lmnarnmu z zboru Ω dokładn jdnj funkcj z zboru Y. Procs oznaczamy wówczas X. ω Klasyfkacja procsów S zbór sanów procsu X T zbór chwl dla kórych procs js okrślony. Procs DD js o procs dyskrny w sanach dyskrny w czas zn. zbory sanów S chwl T są przlczaln lub skończon. Procs DC js o procs dyskrny w sanach cągły w czas zn. zbór S js skończony lub przlczalny naomas zbór T js przdzałm najczęścj T < 0; lub T ;.

Procs CD js o procs cągły w sanach dyskrny w czas zn. zbór S js przdzałm ogranczonym lub nogranczonym naomas T js zborm skończonym lub przlczalnym. Procs CC js o procs cągły w sanach cągły w czas zn. zbory S T są przdzałam. Przykład a Procs X oznacza lczbę zgłoszń do cnral lfoncznj w czas. Obsrwacj lczby zgłoszń dokonujmy w cągu h pracy j cnral. Mamy: S { 0...} T < 0; >. Procs X js węc DC. b Cząsczka błądz po os O przmszczając sę losowo po punkach o współrzędnych całkowych. Zmana położna cząsczk nasępuj z prawdopodobńswm 05 co skundę o czyl o jdnoskę w prawo lub z prawdopodobńswm 05 o czyl o jdnoskę w lwo. Procs X oznacza współrzędną punku w kórym cząsczka znajduj sę w chwl. Mamy: S { 0...} T {0...}. Procs X js DD. c Obsrwujmy mpraurę powrza w pwnym mśc. Obsrwacj dokonujmy w cągu doby co godznę. Wadomo ż mpraura moż być dowolną lczbą z przdzału < 0 ; 0 > w sopnach Clsjusza. Procs X oznacza mpraurę powrza w ym mśc o godzn. Mamy: S < 0 ;0 > T {0...}. Procs X js CD. Przykład a X czas uzyskana połączna z okrśloną sroną nrnową jśl polcn połączna zosało wydan na przglądarc w chwl. Js o procs ypu CC. b {X n n... 7} czas fkywnj pracy modmu dango kompura w poszczgóln dn konkrngo ygodna. Js o procs ypu CD. c X lczba uczsnków forum dyskusyjngo na okrślonj sron nrnowj zalogowanych w chwl. Js o procs ypu DC. d {X n n... 65 } lczba zalogowań kompurów do dango srwra w poszczgóln dn konkrngo roku. Js o procs ypu DD. Rozkład procsu. Nch X T będz procsm sochasycznym. Rozkład jdnowymarowy procsu X js o rodzna funkcj F gdz dla każdgo usalongo losowj X : T T funkcja F js dysrybuaną zmnnj

F P X < Rozkład n- wymarowy procsu X js o rodzna funkcj F... n... n... n T gdz dla dowoln usalonych... n T js dysrybuaną zmnnj losowj n-wymarowj X X... X : n F... P X < X <... X < n... n n n Uwaga Jśl dla każdj lczby T zmnna losowa X js cągła o rozkład procsu moż być okrślany za pomocą gęsośc f... zaś gdy... n n zmnna losowa X js skokowa o rozkład procsu moż być okrślany za pomocą funkcj prawdopodobńswa P X X... X p... n n... n n Paramry procsu sochasyczngo Rozważamy procs sochasyczny X T. Warość oczkwana procsu X js o funkcja kóra każdj chwl T przyporządkowuj warość oczkwaną zmnnj losowj X. Funkcję ę oznaczamy przz m. Zam m X W szczgólnośc: I gdy dla każdgo T zmnna losowa X ma rozkład skokowy o funkcj prawdopodobńswa P X p mamy: II gdy dla każdgo f o: m p T zmnna losowa X ma rozkład cągły o gęsośc m f d W nnych przypadkach przy oblczanu warośc oczkwanj procsu korzysamy z własnośc warośc oczkwanj zmnnj losowj. Momn rzędu procsu X js o warość oczkwana procsu X. Funkcję ę oznaczamy przz m. Zam m X

W powyższych przypadkach sosujmy wzory: m p f d przypadk I przypadk II Warancja procsu X js o warość oczkwana procsu Funkcję ę oznaczamy przz D X σ V. Zam D X σ V X m W powyżj rozparywanych przypadkach możmy zasosować wzory: D X X m. m m p f d przypadk I przypadk II Na warancję procsu można sosować wzór: D X m m Odchyln sandardow procsu X js o prwask z warancj go procsu: D X D X Uwaga Rozparywan paramry procsów sochasycznych n zawsz muszą snć. Warunk ch snna w usalonj chwl są dnyczn jak snn odpowdnch paramrów zmnnj losowj. uokorlacja R procsu X js o momn rzędu zmnnj losowj dwuwymarowj X X dla dowolnych chwl T czyl warość oczkwana loczynu zmnnych losowych X X R [ X X ] 5

uokowarancja K procsu X js o kowarancja zmnnj losowj dwuwymarowj X X dla dowolnych chwl T : K {[ X m ][ X m ]} Współczynnk auokorlacj procsu auokowarancja unormowana X js o współczynnk korlacj zmnnj losowj dwuwymarowj X X dla dowolnych chwl T : K ρ σ σ Inrpracja własnośc paramrów procsu Warość oczkwana procsu w chwl js uogólnnm śrdnj arymycznj sanów procsu w j chwl. Warancja odchyln sandardow procsu w chwl są maram rozproszna rozrzuu zróżncowana rozkładu procsu od warośc oczkwanj procsu wzęj w j samj chwl. uokowarancja współczynnk auokorlacj procsu w dwóch chwlach są maram sły zalżnośc lnowj dwóch zmnnych losowych wybranych z procsu dla ych chwl. Własność a K R m m b D σ K c K σ σ σ σ D σ X X d Uwaga. Z powyższych własnośc wynka ż prakyczn wysarczy wylczyć m R a pozosał paramry uzyskamy na ch podsaw.. Przy oblczanu paramrów przydan bywają nasępując zalżnośc znan z rachunku prawdopodobńswa X D X X bo D X X X XY Cov X Y XY bo Cov X Y XY XY Cov X Y Cov X Y ρdxdy bo ρ DXDY Przykład Oblczymy paramry procsu ω - sała - zmnna losowa o rozkładz N0 5 6 X sn ω gdz R.

Rozwązan. Warość oczkwana: m X snω 0snω uokorlacja: R X X snω snω snω sn ω snω snω D ω 5 0 595snω snω snω sn uokowarancja: K R m m 5 sn ω sn ω Warancja: D 5 sn ω kπ Zauważmy ż dla warośc paramru k 0 ± ±... ω orzymujmy zmnną losową o rozkładz jdnopunkowym wdy warancja procsu js zrowa. Współczynnk auokorlacj: K ρ V V 5sn ω sn ω 5sn ω 5sn ω Oznacza o ż zmnn losow worząc procs są w płn lnowo skorlowan zn. zmnna losowa X js funkcją lnową od X. Mamy X kx gdz k snω snω. Przykład Oblczymy paramry procsu X R. - zmnna losowa skokowa o funkcj prawdopodobńswa - 05 05 Rozwązan. Zauważmy z rozparywany procs ma ylko dw ralzacj: parabolę y parabolę y. Warość oczkwana: m X 05 05 uokorlacja: 0 7

8 0 D X X R uokowarancja: m m R K Warancja: V Zauważmy ż dla warośc paramru 0 orzymujmy zmnną losową o rozkładz jdnopunkowym wdy warancja procsu js zrowa. Wraz z bzwzględnym wzrosm warancja gwałown rośn. Współczynnk auokorlacj: V V K ρ Oznacza o ż zmnn losow worząc procs są w płn lnowo skorlowan zn. zmnna losowa X js funkcja lnową od X. Mamy kx X gdz k. Przykład Oblczymy paramry procsu X R - zmnn losow o paramrach 0; D D ; cov -. Rozwązan. Warość oczkwana: X m uokorlacja: 0 0 cov D D X X R uokowarancja:

m K R m Warancja: V Zauważmy ż warancja go procsu js n mnjsza nż dla dowolngo. Współczynnk auokorlacj: K ρ V V Zadana Zadan Dany js procs sochasyczny X R gdz js zmnną losową skokową o funkcj prawdopodobńswa b p 05 0 0 a Znajdź wykrśl wszysk ralzacj go procsu. b Wyznacz paramry go procsu warość oczkwaną auokorlację auokowarancję warancję. c Wyznacz funkcję prawdopodobńswa zmnnj losowj X. Zadan Dany js procs sochasyczny X R gdz js zmnną losową o rozkładz normalnym N. a Wyznacz jdnowymarowy rozkład go procsu. b Oblcz P X <. c Wyznacz paramry go procsu. Zadan Dany js procs X R gdz js zmnną losową o rozkładz jdnosajnym w przdzal w przdzal 0;. a Wykonaj wykrs rzch dowolnych ralzacj go procsu. b Wyznacz paramry go procsu. 9

Zadan Dany js procs X R gdz są zmnnym losowym nskorlowanym o paramrach 0 D D. Wyznacz paramry go procsu. Zadan 5 Dany js procs X R gdz są zmnnym losowym o paramrach D D 5 cov. Wyznacz paramry go procsu. Zadan 6 Dany js procs X cos v Φ R gdz Φ js zmnną losową o rozkładz jdnosajnym w przdzal < 0;π. Wyznacz paramry go procsu. Zadan 7 Dany js procs X cos v Φ R gdz Φ są zmnnym losowym nzalżnym; ma paramry: 0 D σ zaś Φ ma rozkład jdnosajny w przdzal < 0;π. Wyznacz paramry go procsu. Zadan 8 Wyznaczyć paramry procsu X gdz o nskorlowan zmnn losow o paramrach: ; - D D. Zadan 9 Wyznaczyć paramry procsu o paramrach: 0; 0 macrzy kowarancj X gdz o zmnn losow 0 K. 0 5 Zadan 0 Wyznaczyć paramry procsu X gdz js zmnną losową o rozkładz jdnosajnym w przdzal 0. Jak wyglądają ralzacj go procsu? Kór z ponższych funkcj są ralzacjam go procsu? 0 ; 0 ;. Dla usalonych wyznacz sał k c aby X kx c. 0

Zadan Wyznaczyć paramry procsu X gdz js zmnną losową o rozkładz N. Jak wyglądają ralzacj go procsu? Zadan Wyznaczyć paramry procsu X cos gdz o zmnn losowa o rozkładz jdnosajnym w przdzal π π. Zadan Wyznaczyć paramry procsu X sn gdz o zmnn losow nzalżn o rozkładach jdnosajnych w przdzałach odpowdno 05;05 π π.; Zadan Procs X ma ylko ralzacj: ; ;. Ralzacj są przyjmowan odpowdno z prawdopodobńswam: / /; /6. Wyznaczyć paramry go procsu. Zadan 5 Wyznaczyć paramry procsu X Y gdz Y js zmnną losową o paramrach Y m D Y σ. Jak wyglądają ralzacj go procsu? Zadan 6 Wyznaczyć dwuwymarową dysrybuanę procsu cągłą zmnną losową o dysrybuanc F. X Y gdz Y js Zadan 7 Wyznaczyć jdnowymarową gęsość procsu zmnną losową o rozkładz Nm σ. X Y c gdz Y js Zadan 8 Wyznaczyć paramry procsu X gdz o zmnn losow o paramrach: 0; 0 D D ; cov -. Zadan 9 Wyznaczyć paramry procsu X gdz o zmnn losow o paramrach: -; D D ; ρ -05.

Zadan 0 Wyznaczyć paramry procsu X gdz o zmnn losow nskorlowan. ma rozkład wykładnczy z paramrm 5 js zmnną losową skokową o funkcj prawdopodobńswa: P - 05; P 05; Zadan Dany js procs X cos R gdz js zmnną losową o rozkładz jdnosajnym w przdzal < 0 ; >. Wyznacz paramry go procsu. Zadan Dany js procs Y f X g gdz f g są funkcjam rzczywsym nlosowym. Wyrazć paramry procsu Y za pomocą paramrów procsu X. Zadan Dany js procs X < 0; > gdz X0 0 X j dla ; j j j... j - nzalżn zmnn losow o jdnakowym rozkładz ak ż j 0 D j np. j N0;. Sprawdź ż m 0 R Zadan Uzasadnj własnośc: K R m m D σ K D 0 gdy T T j j. gdy Tj Tj X X σ Wskazówka. Skorzysaj z odpowdnch własnośc paramrów zmnnych losowych. Odpowdz do zadań Zadan a 7 7 b m 7 R 5

06 K funkcja sała 6 0 σ c p 05 0 0 Zadan a R F gdz dla każdgo usalongo R funkcja F js dysrybuaną zmnnj losowj : Φ Φ < < < P P P F / Φ js dysrybuaną rozkładu normalngo N0. b 0695 c m 5 R K σ Zadan a np. 08 05 0 b m R K σ Zadan m 5 R K σ Zadan 5 m 8 R 5 K 5 σ Zadan 6

m 0 R cos v K R σ Zadan 7 m 0 R σ cos v K R σ Zadan 8 m K σ ρ Zadan 9 m 0 K 0 5 σ 08 5 0 5 ρ 08 5 08 5 Zadan 0 m 05 K σ ρ k c Zadan Ralzacj o rodzna prosych. m K σ ρ σ Zadan X gdz js zmnną losową skokową o funkcj prawdopodobńswa: P 0 05; P /; P /6. 5 5 m K σ ρ 9 9 k c Zadan 5 Ralzacj procsu o sał równ waroścom zmnnj losowj Y. m m K σ σ ρ

Zadan 6 F P X < X < P Y < F mn{ gdz } P Y < Y < Zadan 7 W każdj usalonj chwl procs ma rozkład normalny funkcja lnowa N m c σ. rozkładu normalngo ma rozkład normalny Zam Zadan 8 mc σ f. σ π m 0 K R σ Zadan 9 m R 5 σ R Zadan 0 8 m R K σ 9 9 9 Zadan m cos R cos cos K cos cos σ cos L.K W.M 9.0.009 5