P (ξ < 490) = F ξ (490) = Φ( 490 m ) =

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "P (ξ < 490) = F ξ (490) = Φ( 490 m ) = 0.03 10"

Átírás

1 Valszám-megoldások. Feladat. Legyen P (A =, 3 és P (B =, 6... Kérdés. Mennyi P (A + B, P (AB, ill. P (A B, ha A és B függetlenek?... Megoldás. Ha A és B függetlenek, akkor A és B, valamint B és A, valamint komplementereik is függetlenek. Tehát P (AB = P (AP (B =, 7, 6 =, 42. P (A B = P (A =, 3 és P (A + B = P (A + P (B P (AP (B..2. Kérdés. Mennyi P (A + B, P (AB, ill. P (A B, ha A és B kizáróak?.2.. Megoldás. Ha A és B kizáróak, akkor AB =, A B, és B A, így P (A + B = P (B =, 4, P (AB = P (B =, 6, és P (A B = 2. Feladat. Egy automata cukorkát csomagol. (A zacskókban levő cukorka tömege normális eloszlásúnak tekinthető. 2.. Kérdés. Milyen mennyiségű adagra állítsák be az automatát, ha az 5 grammosnak címkézett zacskóknak legfeljebb 3%-ába kerülhet 49 grammnál kevesebb cukorka, és az adagok szórása gramm? 2... Megoldás. P (ξ < 49 = F ξ (49 = Φ( 49 m =.3 49 m = Kérdés. Mennyi lehet szórás, ha azt akarjuk, hogy az automatát 5 grammra állítva, az 5 grammosnak címkézett zacskóknak legfeljebb 3%-ába kerüljön 49 grammnál kevesebb cukorka? Megoldás. P (ξ < 49 = F ξ (49 = Φ( 49 5 =.3 σ σ = Feladat. Két telefon van az irodában, éppen mindkettőn beszélnek. Bálint átlagosan 5 percig szokott beszélni, Dénes 3 percig. Legyen ξ és η az a valószínűségi változó, amely azt mondja meg, hogy mostantól hány perc múlva fejezi be Bálint, illetve Dénes a beszélgetést. 3.. Kérdés. Írjuk fel a ξ és η (egymástól független, exponenciális eloszlású valószínűségi változók együttes sűrűségfüggvényét! 3... Megoldás. Ha függetlenek, akkor együttes sűrűségfüggvényük a peremsűrűségfüggvények szorzata. { x < vagy y < f ξ,η (x, y = 5 3 e x 5 e y 3 x, y 3.2. Kérdés. Mi a valószínűsége, hogy Bálint előbb fejezi be a beszélgetést, mint Dénes?

2 3.2.. Megoldás. Annak valószínűsége, hogy a ξ és η változók értékei egy adott tartományba esnek, egyenlő a sűrűségfüggvénynek az adott tartományon vett integráljával. P (ξ < η = f ξ,η (x, ydxdy = 5 e x y 5 e 3 dy dx =... x<y 4. Feladat. A Préri horgásztónál az egy bottal kifogható halak száma jó közelítéssel Poisson-eloszlást követ 2 óránként várható értékkel. Kiül egy horgász három bottal horgászni. 4.. Kérdés. Jelölje ξ az első fogásig eltelt időt órában mérve. Határozzuk meg ξ sűrűségfüggvényét! 4... Megoldás. Meghatározzuk ξ eloszlásfüggvényét, majd abból deriválással a sűrűségfüggvényt. ( x F ξ (x = P (ξ < x = van legalább egy kapás P x > x idő alatt A " legalább egy kapás" azt jelenti, hogy, vagy 2, vagy 3, stb. Sokkal egyszerűbb a komplementert számolni, azaz azt, hogy kapás van minden boton. Egy boton a kapások számának várható értéke óra alatt,5, így x óra alatt, 5x. Egy boton x óra alatt kapás valószínűsége (,5x! e,5x = e,5x. A három boton egymástól függetlenül mindegyiken kapás valószínűsége (e,5x 3 = e,5x. F ξ (x = P (ξ < x = A sűrűségfüggvény tehát: x { x P (van legalább egy kapás x idő alatt = e,5x x > f(x = { x, 5e,5x < x Vegyük észre, hogy ez egy exponenciális valószínűségi változó sűrűségfüggvénye, amelynek várható értéke 2 3. Ez annak felel meg, hogy ha egy boton általában kétóránként van kapás, akkor, mivel 3 bottal háromszor annyi hal várható, három bottal harmadannyi időnként várható kapás. 5. Feladat. Egy bizonyos típusú, 5 kg-os csomagolású hagyományos mosóport vizsgálunk. Azt látjuk, hogy a mosópor tömege jó közelítéssel normális eloszlású. 5.. Kérdés. Ha az esetek,5%-ában 5 gr-nál kisebb, 2,5%-ában 54 grnál nagyobb értéket mérünk, mennyi a mosópor tömegének várható értéke és szórása? 2

3 5... Megoldás. Jelölje ξ a csomagban levő mosópor tömegét grammban mérve. P (ξ < 5 = F ξ (5 = Φ( 5 m =, 5 = Φ( 2, 7, σ P (54 > ξ = F ξ (54 = Φ( 54 m =, 25 = Φ(, 96. σ Ebből 5 m 54 m σ = 2.7, σ =, 96. Ez két egyenlet két ismeretlenre, a megoldás m = 52,, σ =, Feladat. A haverokkal kártyázunk. Az asztal alatt egy hűtőládában dobozos sörök vannak. db Soproni, 8 db Borsodi és 6 db Arany Ászok. Az asztal alá lenyúlva véletlenszerűen kiveszünk 4 dobozzal. Legyen a ξ valószínűségi változó értéke a kivett Borsodis, az η-é pedig a kivett Sopronis dobozok száma. 6.. Kérdés. Milyen eloszlású ξ, és mennyi a valószínűsége, hogy ξ 2? 6... Megoldás. 8 db Borsodisból és 6 db nem-borsodisból bármely 4-et ugyanakkora valószínűséggel választva a Borsodisok száma hipergeometriai eloszlású valószínűségi változó, és annak valószínűsége, hogy éppen k db Borsodis lesz a 4 között ( 8 6 P (ξ = k = k( 4 k ( 24 4 és P (ξ 2 = ( 8 ( 6 ( 8 ( 6 ( 8 ( ( 24 + ( 24 + ( Kérdés. Mennyi P (ξ = 2, η = 2? Megoldás. 2 Borsodi, 2 Soproni, Arany Ászok ( 6 ( 8 ( 2 2 P (ξ = 2, η = 2 = ( Kérdés. Független-e ξ és η? Megoldás. Nem függetlenek, hiszen annak valószínűsége, hogy pl. 3 Borsodis van a négy között, nem nulla, és az sem, hogy 3 Sopronis, de annak valószínűsége, hogy a 4-ből 3 Borsodi és 3 Soproni, az nulla, tehát nem a valószínűségek szorzata Kérdés. Milyen előjelű cov(ξ, η? Megoldás. Negatív. Ugyanis ha sok van az egyikből, csak kevés lehet a másikból. 7. Feladat. Egy üdítőital-automata által adagolt ital mennyisége normális eloszlásúnak tekinthető, liter szórással. 3

4 7.. Kérdés. Mennyire állították be az automatát, ha a félliteresnek címkézett palackoknak csak 2%-a tartalmaz,5 liternél kevesebbet? 7... Megoldás. Jelölje ξ az egy palackban levő ital mennyiségét. P (ξ <, 5 = F ξ (, 5 = Φ(, 5 m =, 2., Φ( 2.5 =, 2, ebből m =, , =, Feladat. A menzán egy adag leves átlagosan 3 dl,,2 dl szórással. 8.. Kérdés. Mennyi a valószínűsége, hogy 3 liter levesből legalább 2 adagot mérnek ki? 8... Megoldás. A levesadagok mennyiségének összegéről van szó. Jelölje ξ i az i-edik levesadag mennyiségét. A kérdés tehát: 2 P ( ξ i 3 i= Mivel kézenfekvő feltételezés, hogy a levesadagok mennyisége a várható érték körül meglehetősen szimmetrikusan oszlik el, a 2 már elég sok ahhoz, hogy a centrális határeloszlástételt alkalmazzuk. ( 2 ( 2 i= P ξ i 3 = P ξ ( i < = Φ = 2, 2 2, 2 2, 2 i= = Φ( 2.9 =, 998 =, 9. Azaz, gyakorlatilag szinte sosem fordul elő, hogy 2 adag is kiteljen. 9. Feladat. Egy üzemben két gép állít elő egy bizonyos típusú alkatrészt, amelyek élettartama exponenciális eloszlásúnak tekinthető az első gépnél, a másodiknál 2 óra várható értékkel. Az első gép a termelés 4 %-át adja. 9.. Kérdés. Mennyi a valószínűsége, hogy ha az egy helyen gyűjtött alkatrészek közül kiveszünk egyet, az tovább fog működni, mint 3 óra? 9... Megoldás. Mivel könnyen meg tudjuk mondani azokat a feltételes valószínűségeket, hogy milyen valószínűséggel működik az alkatrész 3 óránál többet, ha az első, ill. a második gyártotta, a teljes valószínűség tételével próbálkozunk, és persze sikerrel. Ha ξ jelöli a kivett alkatrész élettartamát, akkor P (ξ > 3 = P (ξ > 3 első gépp (első gép+p (ξ > 3 második gépp (második gép. Exponenciális eloszlású valószínűségi változó paramétere a várható érték reciproka. P (ξ > 3 első gép = F (3 = ( e 3 = e,3 =,

5 P (ξ > 3 második gép = F 2 (3 = ( e 3 2 = e,833 =, 3385 P (ξ > 3 =, 2725, 4 +, 3385, 6 =, 32 Figyelmeztetés: Kis kalkulátorral számolva könnyű elütni a számokat. Azt mindenesetre ránézésre tudjuk, hogy ha az egyik gépről kikerülő termékek 27%-a, a másikról kikerülők 34%-a éli túl az 3 órát, akkor az összesből az ilyenek a két % között lesznek, és ahhoz közelebb, amelyikből több van, jelen esetben a 34%-hoz. Ha nem ilyen jön ki, számoljunk újra Megoldás. Grafikus megoldás. Exponenciális eloszlású valószínűségi változó paramétere a várható érték reciproka. Ha ξ jelöli a kivett alkatrész élettartamát, akkor P (ξ > 3 első gép = F (3 = ( e 3 = e,3 =, 2725 Azaz, ez az első gépen gyártottak 27,25%-a. P (ξ > 3 második gép = F 2 (3 = ( e 3 2 = e,833 =, 3385 Azaz, ez a második gépen gyártottak 33,85%-a. ÁBRA P (ξ > 3 =, 2725, 4 +, 3385, 6 =, Kérdés. Mennyi a valószínűsége, hogy ha az egy helyen gyűjtött alkatrészek közül kiveszünk négyet, akkor legalább kettő tovább fog működni, mint 3 óra? Megoldás. A " legalább kettő tovább működik" azt jelenti, hogy kettő, három, vagy négy tovább működik, a többi nem. Ezek egymást kizáró események. Feltehetjük, hogy az alkatrészek élettartama egymástól független, így felhasználva az előző pont eredményét P (legalább kettő tovább működik = 4 k=2 ( 4, 32 k, k =... k Nyilvánvaló, hogy a " négy közül továbbműködők" száma binomiális eloszlású. Ha a " legalább 2" -t úgy tekintjük, hogy " nem vagy ", a szumma egyszerűbb. A " működik tovább" azt jelenti, " mind tönkremegy" : ( legalább kettő P = (P ( működik tovább + P ( működik tovább = tovább működik ( 4 = (, , 32, = Kérdés. Ha egy ilyen alkatrész tovább működött, mint 3 óra, akkor mennyi a valószínűsége, hogy a második gép gyártotta? Mielőtt kiszámítanánk, becsüljük meg, az eredmény több lesz, vagy kevesebb, mint a feltétel nélküli,6 valószínűség? 5

6 9.3.. Megoldás. Mivel az élettartam több, mint bármelyik gépen gyártott alkatrész átlaga, nagy valószínűséggel a jobbakat gyártó gép gyártotta, tehát a második. A valószínűségnek a feltétel nélküli,6-nál nagyobbnak kell lennie. A kérdés: P (második gyártotta ξ > 3 Ha felhasználjuk az első alkérdés eredményét, akkor ez egy egyszerű feltételes valószínűség: P (ξ > 3 és második gép P (második gyártotta ξ > 3 = = P (ξ > 3 P (ξ > 3 második gépp (második gép = =, 658 P (ξ > 3 Ha nem használjuk az első alkérdés eredményét, akkor az egyes gépekre vonatkozó valószínűségek meghatározása után a Bayes-tételt alkalmazzuk: P (ξ > 3 első gép = F (3 = ( e 3 = e,3 =, 2725 P (ξ > 3 második gép = F 2 (3 = ( e 3 2 = e,833 =, 3385 P (második gyártotta ξ > 3 = = P (ξ > 3 második gépp (második gép =, 658 P (ξ > 3 első gépp (elsgp + P (ξ > 3 második gépp (második gép. Feladat. Egy 8 cm sugarú körlapra 4 cm átmérőjű korongokat dobálunk (a középpontjuk helyét választva véletlenszerűen, egymástól függetlenül, és a korong nem lóghat le a körlapról... Kérdés. Ha a korongok középpontjainak helyét " területarányosan" választjuk, mennyi a valószínűsége, hogy ha 5 korongot ledobunk, akkor a kör középpontja el lesz takarva?... Megoldás. Mivel a korongok nem lóghatnak ki, egy 6 sugarú körből választjuk középpontjukat. A kör középpontja el lesz takarva, ha van olyan korong, amelyiknek a középpontja 2 cm-nél közelebb van a kör középpontjához, azaz a középpont körüli 2 cm sugarú körbe esik. Annak valószínűsége, hogy egy választás éppen ide esik, egyenlő a kettő területének arányával: P (egy véletlenül ledobott korong eltakarja a középpontot = 22 π 6 2 π = 9. Az " ötből legalább egy" bekövetkezhet úgy, hogy egy, kettő, három, stb. Egyszerűbb úgy számolni, hogy a komplementere " egyik sem" : P (5-ből legalább egy eltakarja = P (5-ből egyik sem takarja el = ( Feladat. Ketten azt játsszák, hogy dobókockákat feldobnak, és ha a számok összege osztható 4-gyel, akkor X fizet Y-nak, különben Y fizet X-nek. 6

7 .. Kérdés. Ha két kockával játszanak, és X 75 Ft-ot fizet, akkor mennyit fizessen Y X-nek, hogy a játék méltányos legyen?... Megoldás. A játék akkor méltányos, ha a nyeremény várható értéke mindkettőjüknek ugyanannyi, és mivel egymásnak fizetnek, ez nulla. Annak valószínűségét, hogy a dobott számok összege 4, a kedvező/összes képlettel számolhatjuk. Az összes esetek száma 36, a kedvezőké pedig (amikor az összeg osztható 4-gyel 9. Ha Y α forintot fizet, akkor X nyereményének várható értéke: amiből α = 25 Ft. α =, 2. Feladat. A menzán kétféle menüből, az A és B jelűből lehet választani. Ma olyan az ebéd, hogy a tapasztalatok szerint a diákoknak kb. a 2 százaléka választja az A menüt. Ebből már csak 6 adag van, a B-ből még Kérdés. Még 7 ember van hátra. Mennyi a valószínűsége, hogy mindenki kaphat olyat, amilyet szeretne? 2... Megoldás. Mindenki azt kap, amit szeretne, ha az A menüt választók száma legalább és legfeljebb 6.A hátralévő 7 ember egymástól függetlenül 2 százalék valószínűséggel választ A menüt, így az A menüt választók száma a 7-ből binomiális eloszlású. 6 ( 7 P ( az A menüt választók száma 6 =.2 k.8 7 k. k k= 2.2. Kérdés. Közelítse az előző pont eredményét normális eloszlással is Megoldás. Ha ξ jelöli az A menüt választók számát, akkor M(ξ = 7, 2 = 4, D(ξ = 7, 2, 8 =, 2 = 3, 347. Jelöljön η egy olyan normális eloszlású valószínűségi változót, amelynek ugyanennyi a várható értéke és szórása. P ( ξ 6 P (9, 5 η 6.5 = F η (6, 5 F η (9, 5 = = Φ( 6, 5 4 3, Φ(9, = Φ(, 75 Φ(, 34 = 3, 347 =, 7734 (, 999 =, Feladat. Egy nagyvárosban naponta átlagosan 3 baleset történik. 3.. Kérdés. Mennyi a valószínűsége, hogy egy nap nincs baleset? 3... Megoldás. Az egymástól függetlenül bekövetkező balesetek száma általában Poisson eloszlásúnak tekinthető. Egy napra a várható érték 3, ezért P (balesetek száma = = 3! e 3 = e 3. 7

8 3.2. Kérdés. Mennyi a valószínűsége, hogy három nap mindegyikén 2 baleset van? Megoldás. A Poisson eloszlásról tudjuk, hogy az egymást kizáró tartományokban felvett értékek egymástól függetlenek, azaz az egyes napokon bekövetkező balesetek száma független a többi napokon bekövetkezett balesetek számától. P (3 nap mindegyikén 2 baleset = 32 2! ! 2! e 3 =, Kérdés. Mennyi a valószínűsége, hogy három nap alatt 6 baleset van? Megoldás. Ha az egy nap alatt bekövetkező balesetek száma Poisson eloszlást követ 3 várható értékkel, akkor a Poisson eloszlás tulajdonságaiból következik, hogy a három nap alatt bekövetkező balesetek száma is Poisson eloszlást követ 3 3 = 9 várható értékkel. P (balesetek száma = 6 = 96 6! e 9 =, Megoldás. Ha nem akarjuk használni az előző megoldásban adott " additív" tulajdonságot, akkor a következőképpen is okoskodhatunk, bár így sokkal bonyolultabb: Az előző pontban említett függetlenséget használjuk. Három nap alatt 6 baleset történhet úgy, hogy egyik nap 6, a többin, és a 6-balesetes napot 3 féleképpen jelölhetjük ki; lehet egyik nap 5, egy másikon, a harmadikon, ezt 3! sorrendben jelölhetjük ki; stb. Az előbb felsorolt esetek egymást valamennyien kizárják, így a valószínűség: P ( 3 nap alatt 6 baleset =3 36 6! ! ! ! 3 3! 3 3! !! e ! ! 2! e 3! e !! e ! 3 3!! e !! e !! e 3 + Némi számolással meggyőződhetünk róla, hogy ez ugyanannyi, mint az előző megoldásban volt. 4. Feladat. Egy szerkezet élettartama exponenciális eloszlású valószínűségi változónak tekinthető 8 óra várható értékkel. A szerkezet használói a szerkezetet átlagosan napi órát üzemeltetik. 4.. Kérdés. Milyen hosszú garanciaidőt adjon a gyártó cég, ha az eladott szerkezeteknek legfeljebb 5%-át akarja garanciálisan cserélni? 8

9 4... Megoldás. Jelölje ξ egy ilyen szerkezet élettartamát. Ha a garanciaidő N óra, akkor P (ξ < N = F ξ (N = e 8 N, 5 Ebből, 95 e 8 N, azaz ln, 95 8N, azaz N 8 ln Feladat. Egy gyárban az egyik elöregedett gép átlagosan 2 percenként elakad (az elakadások között eltelt idő exponenciális eloszlásúnak tekinthető, és 5 perc időbe telik, amíg újra lehet indítani. 5.. Kérdés. Várhatóan mennyi időbe telik, amíg a gép egy egyórás munkát elvégez? (Használjuk az exponenciális és a Poisson-eloszlás közötti kapcsolatot! 5... Megoldás. Ha az első elakadásig eltelt idő exponenciális, akkor adott idő alatt bekövetkező elakadások száma Poisson. Ha átlagosan 2 percenként akad el, akkor 6 percenként átlagosan 3 leállás várható. Így a 6 perces munka elvégzésére fordított idő átlagosan = 75 perc Megoldás. Ha valaki nem bízik az előző megoldásban, mert " túl nagyvonalúnak", vagy " felületesnek" tartja, akkor a következőképpen okoskodhat: Az, hogy a 6 perc alatt bekövetkező leállások száma 3 várható értékű Poissoneloszlás, nem vitatható, ez közismert a valószínűségszámítás elméletéből. A 6 perces munka 6 + k 5 percet vesz igénybe, ha 6 perc működési idő alatt k leállás történik. A munka elvégzéséhez szükséges idő várható értéke: (6+k 5 3k k! e 3 = 6 3k k! e 3 + k= k= k= 5k 3k k! e 3 = 6 k= 3 k k! e 3 +5 k= k 3k k! e 3 A 6 mögötti szumma, hiszen ez épp a Poisson-eloszlás valószínűségeinek összege, az 5 mögötti szumma pedig 3, mert ez éppen egy 3 várható értékű Poisson-eloszlás várható értéke Kérdés. Ha indítás után 8 perccel benézünk, mennyi a valószínűsége, hogy a gép éppen az első sziesztáját tölti? Megoldás. A gép az első sziesztáját tölti, ha az első leállás a 3-ik és 8-ik perc közben következett be. Jelölje ξ az első leállásig eltelt időt percekben. Ekkor λ = 2. P (3 < ξ < 8 = F ξ (8 F ξ (3 = ( e 8 2 ( e 3 2 = e 3 2 e 8 2, vagy P (3 < ξ < 8 = 8 3 λe λx dx = e 2 x dx = e 3 2 e Feladat. Egy szerecsendió szállítmányban a belőle vett minta alapján a szemek átlagos tömege 5gr, és 5%-uk több, mint 6gr. 9

10 6.. Kérdés. Mennyi a szemek tömegének szórása, ha a tömeg normálisnak tekinthető? 6... Megoldás. Jelölje ξ egy dió tömegét. P (ξ < 6 = P (ξ 6 = P (ξ = 6 P (ξ < 6 = F ξ (6 = Φ( 6 5 σ = Φ( =, 5. σ Φ(.645 =, 95, így σ =, 645, amiből σ =, Kérdés. A diókat kettesével csomagolják. Mennyi lesz egy-egy csomag tömege és szórása? Megoldás. A csomag tömegének várható értéke gr. Az egybecsomagolt két dió tömege függetlennek tekinthető, így a csomag tömegének szórásnégyzete D 2 (ξ + D 2 (ξ =, 9248, a szórás pedig, Kérdés. A szállítmány egyik dobozában összesen 2gr dió van. Mennyi a valószínűsége, hogy kevesebb, mint csomagot készítünk belőle? Megoldás. Jelölje η i az i-edik csomag tömegét. A keresett valószínűség P ( i= η i > 2. A centrális határeloszlástételt alkalmazzuk: P ( η i > 2 = P i= ( i= η i 2 >, 967, 967 ( 2 Φ = Φ(.2 =, 5832 =, 468, Kérdés. Mennyi annak a valószínűsége, hogy 2gr dióból legalább 99 csomag készíthető? Megoldás. Jelölje η i az i-edik csomag tömegét. A keresett valószínűség P ( 99 i= η i < 2. A centrális határeloszlástételt alkalmazzuk: ( i= P ( η i < 2 = P η i < 99, , 967 i= ( 2 99 Φ = Φ(.25 =, , Feladat. A ξ és η valószínűségi változók együttes eloszlása a következő: η\ ξ - -,5,,2,5,2,,2,5,5 7.. Kérdés. Mennyi a kovarianciájuk?

11 7... Megoldás. A kovarianciához szükségünk van a külön-külön vett várható értékekre, ehhez pedig a peremeloszlásokra. η\ ξ - -,5,,2,35,5,2,,35,2,5,5,3,3,35,35 M(ξ = (, 3 +, 35 +, 35 =, 5, M(η = (, 35 +, 35 +, 3 =, 5, M(ξη = ( (, 5+(, +(, 2+ +, 5+, 5 =, 3, cov(ξη =, 3 (, 5 (, 5 =, Kérdés. Mennyi M(η ξ =? Megoldás. A feltételes várható értékhez ismernünk kell a feltételes valószínűségeket. P (η =, ξ = P (η = ξ = = =, 2 P (ξ =, 35 P (η =, ξ = P (η = ξ = = =, P (ξ =, 35 P (η =, ξ =, 5 P (η = ξ = = = P (ξ =, 35 és így a feltételes várható érték M(η ξ = = (,2,,5,35 +,35 +,35 =,5,35 =, Látjuk, ez a szám jóval kisebb, mint a feltétel nélküli várható érték. Ez érthető: a kovarianciájuk negatív, ami azt jelenti, hogy ξ növekedésével általában η csökkenése jár. Az érték pedig ξ legnagyobb értéke, így η kicsi értékei dominálnak. 8. Feladat. Sztochasztikus folyamat Egy állandó átmenetvalószínűségű Markov-lánc két egymás utáni állapotához tartozó együttes eloszlás a következő: X k \ X k Kérdés. Adjuk meg a átmenetvalószínűségek mátrixát! 8... Megoldás. Az átmenetvalószínűségek mátrixában az i-edik sor j-edik eleme azt mutatja meg, hogy milyen valószínűséggel kerül a rendszer az i-edik

12 állapotból a j-edik állapotba egy lépés során, azaz, P (X k+ = a j X k = a i. Ez a valószínűség a P (X k+ = a j X k = a i = P (X k+ = a j, X k = a i P (X k = a i képletből kapható meg, de ehhez ismernünk kell X k peremeloszlását. X k \ X k Ebből pl. P (X k+ = X k = = =, P (X k+ = X k = = stb., így az átmenetvalószínűség mátrixa a három állapot között: A = Kérdés. Adjuk meg a stacionárius eloszlást! = 2, Megoldás. A stacionárius eloszlásra az áll, hogy ha a rendszer abban van, abból nem mozdul ki. Azaz, ha X k eloszlását a p vektor adja, akkor X k+ eloszlása ugyanaz. Mivel X k+ eloszlását az Ap szorzat adja, keressük az A mátrixnak az sajátértékhez tartozó sajátvektorait. Ennek a mátrixnak egyszeres sajátértéke a λ =, és a hozzá tartozó sajátvektor ( 3, 3, Kérdés. Adjuk meg a stacionárius eloszláshoz tartozó R(2-t! Megoldás. " E" -vel jelölve a várható értéket: R(2 = E((X k+2 m(x k m = E((X 2 m(x m, azaz X 2 és X kovarianciája. Az m várható érték a stacionárius eloszlásra =. Két lépés átmenetvalószínűség mátrixa A 2, azaz A 2 = Ebben a mátrixban a feltételes valószínűségek vannak, ezeket még be kell szorozni az X = a i feltételek valószínűségeivel, hogy megkapjuk az együttes eloszlását X -nak és X 2 -nek. Most P (X = a i = 3 minden lehetséges értékre. X \ X A szorzat várható értékében csak a nem nulla tagokat írjuk ki: E(X X 2 = = Tehát E((X 2 m(x m = E(X X 2 E(X E(X 2 =

VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS. MSc. Órai Feladatok

VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS. MSc. Órai Feladatok VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS MSc Órai Feladatok 1. Feladat (Diszkrét eloszlás) Ketten kosárlabdáznak. Az A játékos 0,4 a B játékos 0,3 valószínűséggel dob kosarat. A dobást A kezdi és felváltva dobnak egymás után.

Részletesebben

Készítette: Fegyverneki Sándor

Készítette: Fegyverneki Sándor VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2001. i JELÖLÉSEK: N a természetes számok halmaza (pozitív egészek) R a valós számok halmaza R 2 {(x, y) x, y

Részletesebben

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz Gyakorló feladatok a. dolgozathoz. Tíz darab tízforintost feldobunk. Mennyi annak a valószínűsége hogy vagy mindegyiken írást vagy mindegyiken fejet kapunk? 9. Egy kör alakú asztal mellett tízen ebédelnek:

Részletesebben

36 0,3. Mo.: 36 0,19. Mo.: 36 0,14. Mo.: 32 = 0,9375 32 = 0,8125 32 = 0,40625. Mo.: 32 = 0,25

36 0,3. Mo.: 36 0,19. Mo.: 36 0,14. Mo.: 32 = 0,9375 32 = 0,8125 32 = 0,40625. Mo.: 32 = 0,25 Valószínűségszámítás I. Kombinatorikus valószínűségszámítás. BKSS 4... Egy szabályos dobókockát feldobva mennyi annak a valószínűsége, hogy a -ost dobunk; 0. b legalább 5-öt dobunk; 0, c nem az -est dobjuk;

Részletesebben

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat. Poisson folyamatok, exponenciális eloszlások Azt mondjuk, hogy a ξ valószínűségi változó Poisson eloszlású λ, 0 < λ

Részletesebben

Villamosmérnök A4 4. gyakorlat (2012. 10. 01.-02.) Várható érték, szórás, módusz

Villamosmérnök A4 4. gyakorlat (2012. 10. 01.-02.) Várható érték, szórás, módusz Villamosmérnök A4 4. gyakorlat (0. 0. 0.-0.) Várható érték, szórás, módusz. A k 0, (k,,, 4) diszkrét eloszlásnak (itt P(X k)) mennyi a (a) várható értéke, (b) módusza, (c) második momentuma, (d) szórása?

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2008. május 06. KÖZÉPSZINT I.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2008. május 06. KÖZÉPSZINT I. 1) Adja meg a Például: 1 ; 8 8 M 1 ; 10 5 MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 008. május 06. KÖZÉPSZINT I. nyílt intervallum két különböző elemét! ( pont) ( pont) ) Egy 7-tagú társaságban mindenki mindenkivel egyszer

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 2 II. A valószínűségi VÁLTOZÓ És JELLEMZÉsE 1. Valószínűségi VÁLTOZÓ Definíció: Az leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha

Részletesebben

Biomatematika 8. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 8. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 8. Valószínűség-számítás II. Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:

Részletesebben

STATISZTIKA PÉLDATÁR

STATISZTIKA PÉLDATÁR STATISZTIKA PÉLDATÁR www.matektanitas.hu www.matektanitas.hu info@matektanitas.hu 1 Minden feladat csak szöveges válasszal együtt ad teljes értékű megoldást! Becslés 1. feladat Az alábbi táblázat megadja

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I

Részletesebben

I. Egyenlet fogalma, algebrai megoldása

I. Egyenlet fogalma, algebrai megoldása 11 modul: EGYENLETEK, EGYENLŐTLENSÉGEK MEGOLDÁSA 6 I Egyenlet fogalma, algebrai megoldása Módszertani megjegyzés: Az egyenletek alaphalmazát, értelmezési tartományát később vezetjük be, a törtes egyenletekkel

Részletesebben

Feladatok és megoldások a 8. hétre Építőkari Matematika A3

Feladatok és megoldások a 8. hétre Építőkari Matematika A3 Feladatok és megoldások a 8. hétre Építőkari Matematika A3 1. Oldjuk meg a következő differenciálegyenlet rendszert: x + 2y 3x + 4y = 2 sin t 2x + y + 2x y = cos t. (1 2. Oldjuk meg a következő differenciálegyenlet

Részletesebben

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 15. Nemparaméteres próbák Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date: November

Részletesebben

Feladatok és megoldások az 1. sorozat Építőkari Matematika A3

Feladatok és megoldások az 1. sorozat Építőkari Matematika A3 Feladatok és megoldások az 1. sorozat Építőkari Matematika A3 1. Tegyük fel, hogy A és B egymást kölcsönösen kizáró események, melyekre P{A} = 0.3 és P{B} = 0.. Mi a valószínűsége, hogy (a A vagy B bekövetkezik;

Részletesebben

Feladatok: a huszadik vagy valamely későbbi dobásban jelenik meg. n 1 5. hatos dobás a 20. dobásban vagy azután jelenik meg egyenlő annak a

Feladatok: a huszadik vagy valamely későbbi dobásban jelenik meg. n 1 5. hatos dobás a 20. dobásban vagy azután jelenik meg egyenlő annak a Feladatok:. Dobjunk fel egy szabályos dobókockát egymás után egymástól függetlenül végtelen sokszor. Számítsuk ki annak a valószínűségét, hogy a harmadik hatos dobás vagy a huszadik vagy valamely későbbi

Részletesebben

Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás,

Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás, // KURZUS: Matematika II. MODUL: Valószínűség-számítás 17. lecke: Kombinatorika (vegyes feladatok) Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás, 3.1.

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Számelmélet

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Számelmélet MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Számelmélet A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

A) 1. Számsorozatok, számsorozat torlódási pontja, határértéke. Konvergencia kritériumok.

A) 1. Számsorozatok, számsorozat torlódási pontja, határértéke. Konvergencia kritériumok. ZÁRÓVIZSGA TÉMAKÖRÖK egyetemi szintű közgazdasági programozó matematikus szakon A) 1. Számsorozatok, számsorozat torlódási pontja, határértéke. Konvergencia kritériumok. 2. Függvények, függvények folytonossága.

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

Részletesebben

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. (Derivált)

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. (Derivált) Valós függvények (3) (Derivált) . Legyen a belső pontja D f -nek. Ha létezik és véges a f(x) f(a) x a x a = f (a) () határérték, akkor f differenciálható a-ban. Az f (a) szám az f a-beli differenciálhányadosa.

Részletesebben

Informatikai rendszerek modellezése Dr. Sztrik, János

Informatikai rendszerek modellezése Dr. Sztrik, János Informatikai rendszerek modellezése Dr. Sztrik, János Informatikai rendszerek modellezése Dr. Sztrik, János Debreceni Egyetem Kelet-Magyarországi Informatika Tananyag Tárház Nemzeti Fejlesztési Ügynökség

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Bevezetés A tudományos életben megfigyeléseket teszünk, kísérleteket végzünk. Ezek többféle különbözı eredményre

Részletesebben

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban 9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA 9.1 Metrika és topológia R k -ban Definíció. A k-dimenziós euklideszi térnek nevezzük és R k val jelöljük a valós számokból alkotott k-tagú x = (x 1, x

Részletesebben

MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI MEGOLDÓKULCS

MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI MEGOLDÓKULCS Matematika PRÉ megoldókulcs 0. január. MTEMTIK PRÓBÉRETTSÉGI MEGOLDÓKULCS = KÖZÉP SZINT = I. rész: z alábbi feladat megoldása kötelező volt! ) Oldd meg az alábbi egyenletet a valós számok halmazán! tg

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2006. február 21. KÖZÉPSZINT I.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2006. február 21. KÖZÉPSZINT I. MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 006. február 1. KÖZÉPSZINT I. 1) Mennyi annak a mértani sorozatnak a hányadosa, amelynek harmadik tagja 5, hatodik tagja pedig 40? ( pont) 3 1 5 a a q 5 6 1 40 a a q Innen q Összesen:

Részletesebben

Százalék, ötvözet, keverék számolás

Százalék, ötvözet, keverék számolás Százalék, ötvözet, keverék számolás 1) Egy pár cipő ára 270 Lei. Mivel nagyon fogyott, megemelték az árát 20%-kal. De így már nem fogyott annyira és úgy döntöttek, hogy leszállítják az árát 20%-kal. Mennyi

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

Gazdasági matematika 2. tantárgyi kalauz

Gazdasági matematika 2. tantárgyi kalauz Hanich József Gazdasági matematika 2. tantárgyi kalauz Szolnoki Főiskola Szolnok 2005. Gazdasági matematika 2. tantárgyi kalauz A kalauz a következő 3 kiadványhoz készült: Dr. Csernyák László: Matematika

Részletesebben

KVANTITATÍV MÓDSZEREK

KVANTITATÍV MÓDSZEREK Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Üzleti Tudományok Intézet KVANTITATÍV MÓDSZEREK Példatár megoldásokkal Dr. Kövesi János Dr. Tóth Zsuzsanna Eszter Budapest

Részletesebben

Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7

Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7 A = {1; 3; 5; 7; 9} A B = {3; 5; 7} A/B = {1; 9} Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7 Azonos alapú hatványokat

Részletesebben

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk

Részletesebben

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja 1.Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2011. május 3. KÖZÉPSZINT

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2011. május 3. KÖZÉPSZINT MATMATIKA ÉRTTSÉGI 011. május 3. KÖZÉPSZINT 1) gyszerűsítse a következő törtet, ahol b 6 b b 36 6 I. Az egyszerűsítés utáni alak: b 6 Összesen: pont ) A, 4 és 5 számjegyek mindegyikének felhasználásával

Részletesebben

A III. forduló megoldásai

A III. forduló megoldásai A III. forduló megoldásai 1. Egy dobozban pénzérmék és golyók vannak, amelyek vagy ezüstből, vagy aranyból készültek. A dobozban lévő tárgyak 20%-a golyó, a pénzérmék 40%-a ezüst. A dobozban levő tárgyak

Részletesebben

BOLYAI MATEMATIKA CSAPATVERSENY KÖRZETI SZÓBELI FORDULÓ 2005. OKTÓBER 29. 5. osztály

BOLYAI MATEMATIKA CSAPATVERSENY KÖRZETI SZÓBELI FORDULÓ 2005. OKTÓBER 29. 5. osztály 5. osztály Józsi bácsi egy farkassal, egy kecskével és egy fej káposztával egy folyóhoz érkezik, amin át szeretne kelni. Csak egy olyan csónak áll rendelkezésére, amellyel a felsoroltak közül csak egyet

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 061 ÉRETTSÉGI VIZSGA 006. május 9. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások: A dolgozatot

Részletesebben

Valószínűség számítás

Valószínűség számítás Valószínűség számítás 1. Mennyi annak a valószínűsége, hogy szabályos játékkockával páratlan számot dobunk? 2. Egy dobozban 7 piros és 13 zöld golyó van. Ha találomra kihúzunk egyet közülük, akkor mekkora

Részletesebben

Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás,

Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás, // KURZUS: Matematika II. MODUL: Valószínűség-számítás 22. lecke: A teljes valószínűség tétele és a Bayes-tétel Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás,

Részletesebben

Bevezetés. 1. előadás, 2015. február 11. Módszerek. Tematika

Bevezetés. 1. előadás, 2015. február 11. Módszerek. Tematika Bevezetés 1. előadás, 2015. február 11. Zempléni András Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Természettudományi Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem Áringadozások előadás Heti 2 óra előadás + 2 óra

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA II 3 III NUmERIkUS SOROk 1 Alapvető DEFInÍCIÓ ÉS TÉTELEk Végtelen sor Az (1) kifejezést végtelen sornak nevezzük Az számok a végtelen sor tagjai Az, sorozat az (1) végtelen sor

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 0813 ÉRETTSÉGI VIZSGA 008. május 6. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások:

Részletesebben

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság.

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság. 2. Közönséges differenciálegyenlet megoldása, megoldhatósága Definíció: Az y függvényt a valós számok H halmazán a közönséges differenciálegyenlet megoldásának nevezzük, ha az y = y(x) helyettesítést elvégezve

Részletesebben

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 0511 ÉRETTSÉGI VIZSGA 005. május 10. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÉRETTSÉGI VIZSGA Az írásbeli vizsga időtartama: 180 perc JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók

Részletesebben

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak1: b) Mo = 1857,143 eft A kocsma tipikus (leggyakoribb) havi bevétele 1.857.143 Ft. c) Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak2: b) X átlag = 35 Mo = 33,33 σ = 11,2909 A = 0,16 Az

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Statisztika

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Statisztika MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Statisztika A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata

Részletesebben

L'Hospital-szabály. 2015. március 15. ln(x 2) x 2. ln(x 2) = ln(3 2) = ln 1 = 0. A nevez határértéke: lim. (x 2 9) = 3 2 9 = 0.

L'Hospital-szabály. 2015. március 15. ln(x 2) x 2. ln(x 2) = ln(3 2) = ln 1 = 0. A nevez határértéke: lim. (x 2 9) = 3 2 9 = 0. L'Hospital-szabály 25. március 5.. Alapfeladatok ln 2. Feladat: Határozzuk meg a határértéket! 3 2 9 Megoldás: Amint a korábbi határértékes feladatokban, els ként most is a határérték típusát kell megvizsgálnunk.

Részletesebben

VAL OSZ IN } US EGSZ AM IT AS es MATEMATIKAI STATISZTIKA feladatgy}ujtemeny Programozo matematikus, szamtastechnika levelez}o es tanarszakos hallgatok reszere Kesztette: Nagy Marta, Sztrik Janos es Tar

Részletesebben

Wiener-folyamatok legfontosabb tulajdonságai. Poisson-folyamatok.

Wiener-folyamatok legfontosabb tulajdonságai. Poisson-folyamatok. Wiener-folyamatok legfontosabb tulajdonságai. Poisson-folyamatok. Láttuk, hogy a Wiener-folyamat teljesíti az úgynevezett funkcionális centrális határeloszlástételt. Ez az eredmény durván szólva azt fejezi

Részletesebben

EuroOffice Modeller felhasználói útmutató

EuroOffice Modeller felhasználói útmutató EuroOffice Modeller felhasználói útmutató 1 Bevezetés...5 EuroOffice Modeller: ANOVA felhasználói útmutató...5 Előkészítés...5 Egyutas ANOVA...5 Kétutas ANOVA...8 EuroOffice Modeller: Egymintás Z-próba

Részletesebben

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Komplex számok (2)

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Komplex számok (2) 2. előadás Komplex számok (2) 1. A a + bi (a, b) kölcsönösen egyértelmű megfeleltetés lehetővé teszi, hogy a komplex számokat a sík pontjaival, illetve helyvektoraival ábrázoljuk. A derékszögű koordináta

Részletesebben

Valószínűségszámítás és statisztika

Valószínűségszámítás és statisztika Valószínűségszámítás és statisztika Programtervező informatikus szak esti képzés Varga László Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Matematikai Intézet Természettudományi Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem

Részletesebben

KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA

KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA ÉRETTSÉGI VIZSGA 2008. május 6. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2008. május 6. 8:00 I. Időtartam: 45 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM Matematika középszint

Részletesebben

Határozatlan integrál (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Határozatlan integrál (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Határozatlan integrál () First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. Az összetett függvények integrálására szolgáló egyik módszer a helyettesítéssel való integrálás. Az idevonatkozó tétel pontos

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 1414 ÉRETTSÉGI VIZSGA 014. május 6. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Fontos tudnivalók Formai előírások:

Részletesebben

hogy a tételben megfogalmazott feltételek nemcsak elégséges, hanem egyben szükséges feltételei is a centrális határeloszlástételnek.

hogy a tételben megfogalmazott feltételek nemcsak elégséges, hanem egyben szükséges feltételei is a centrális határeloszlástételnek. A Valószínűségszámítás II. előadássorozat második témája. A CENTRÁLIS HATÁRELOSZLÁSTÉTEL A valószínűségszámítás legfontosabb eredménye a centrális határeloszlástétel. Ez azt mondja ki, hogy független valószínűségi

Részletesebben

0644. MODUL SZÁMELMÉLET. Közös osztók, közös többszörösök KÉSZÍTETTE: PINTÉR KLÁRA

0644. MODUL SZÁMELMÉLET. Közös osztók, közös többszörösök KÉSZÍTETTE: PINTÉR KLÁRA 0644. MODUL SZÁMELMÉLET Közös osztók, közös többszörösök KÉSZÍTETTE: PINTÉR KLÁRA 0644. Számelmélet Közös osztók, közös többszörösök Tanári útmutató MODULLEÍRÁS A modul célja Időkeret Ajánlott korosztály

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Halmazok

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Halmazok MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Halmazok A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Feladatgyűjtemény matematikából

Feladatgyűjtemény matematikából Feladatgyűjtemény matematikából 1. Pótold a számok között a hiányzó jelet: 123: 6 a 45:9.10 2. Melyik az a kifejezés, amelyik 2c-7 tel nagyobb, mint a 3c+7 kifejezés? 3. Határozd meg azt a legnagyobb természetes

Részletesebben

= 3 és az y = 1 egyenletű egyenesek metszéspontjának (M)

= 3 és az y = 1 egyenletű egyenesek metszéspontjának (M) Matematika PRÉ megoldókulcs 04. január 8. MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI MEGOLDÓKULCS KÖZÉPSZINT I. rész: Az alábbi feladat megoldása kötelező volt! ) Adja meg az x+ y = 3 és az y = egyenletű egyenesek metszéspontjának

Részletesebben

A kanonikus sokaság. :a hőtartály energiája

A kanonikus sokaság. :a hőtartály energiája A kanonikus sokaság A mikrokanonikus sokaság esetén megtanultuk, hogy a megengedett mikroállapotok egyenértéküek, és a mikróállapotok száma minimális. A mikrókanónikus sokaság azonban nem a leghasznosabb

Részletesebben

Sztochasztikus modellek feladatok

Sztochasztikus modellek feladatok Sztochasztikus modellek feladatok 1. Valószínűségi változók és vektorváltozók; feltételes eloszlás és feltételes várható érték Diszkrét és folytonos valószínűségi változók, feltételes eloszlás 1. Feldobunk

Részletesebben

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 051 ÉRETTSÉGI VIZSGA 005. május 9. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÉRETTSÉGI VIZSGA Az írásbeli vizsga időtartama: 180 perc JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók

Részletesebben

Mintafeladatsor Matematikaverseny ált. iskola 7-8.osztályosainak Bajza József Gimnázium és Szakközépiskola, Hatvan

Mintafeladatsor Matematikaverseny ált. iskola 7-8.osztályosainak Bajza József Gimnázium és Szakközépiskola, Hatvan Mintafeladatsor Matematikaverseny ált. iskola 7-8.osztályosainak Bajza József Gimnázium és Szakközépiskola, Hatvan TOLLAL DOLGOZZ, SZÁMOLÓGÉPET NEM HASZNÁLHATSZ, A LAPRA SZÁMOLJ! 1. A következő ábrán egy

Részletesebben

PRÓBAÉRETTSÉGI FELADATSOR : MATEMATIKA, EMELT SZINT

PRÓBAÉRETTSÉGI FELADATSOR : MATEMATIKA, EMELT SZINT 1. FELADATSOR Felhasználható idő: 40 perc I. rész 1.1.) Oldja meg grafikusan az alábbi egyenlőtlenséget! x + 1 + 1 x + x + 11 1..) Mekkora legyen az x valós szám értéke, hogy az alábbi három mennyiség

Részletesebben

MEGOLDÓKULCSOK. 1. feladatsor (1. osztály)

MEGOLDÓKULCSOK. 1. feladatsor (1. osztály) MEGOLDÓKULCSOK 1. feladatsor (1. osztály) 1. feladat 8 9 10 14 15 16 10 11 12 18 19 20 1. pontdoboz: Hibátlan számszomszédok írása 1 pont, hiba 0 pont. 2. feladat 20 17 14 11 8 5 2 2. pontdoboz: Szabályfelismerésért

Részletesebben

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL x 1-2x 2 6 -x 1-3x 3 = -7 x 1 - x 2-3x 3-2 3x 1-2x 2-2x 3 4 4x 1-2x 2 + x 3 max Alapfogalmak: feltételrendszer (narancs színnel jelölve), célfüggvény

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 0711 ÉRETTSÉGI VIZSGA 007. május 8. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások:

Részletesebben

(6/1) Valószínűségszámítás

(6/1) Valószínűségszámítás (6/1) Valószínűségszámítás 1) Mekkora annak a valószínűsége, hogy szabályos játékkockával páratlan számot dobunk? 2) Egy dobozban 7 piros és 13 zöld golyó van. Ha találomra kihúzunk egyet közülük, akkor

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 111 É RETTSÉGI VIZSGA 011. október 18. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ NEMZETI ERŐFORRÁS MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások:

Részletesebben

Add meg az összeadásban szereplő számok elnevezéseit!

Add meg az összeadásban szereplő számok elnevezéseit! 1. 2. 3. 4. Add meg az összeadásban szereplő számok elnevezéseit! Add meg a kivonásban szereplő számok elnevezéseit! Add meg a szorzásban szereplő számok elnevezéseit! Add meg az osztásban szereplő számok

Részletesebben

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben

Részletesebben

HALMAZOK, SZÁMHALMAZOK, PONTHALMAZOK

HALMAZOK, SZÁMHALMAZOK, PONTHALMAZOK I. Témakör: feladatok 1 Huszk@ Jenő IX.TÉMAKÖR I.TÉMAKÖR HALMAZOK, SZÁMHALMAZOK, PONTHALMAZOK Téma A halmaz fogalma, alapfogalmak, elemek száma, üres halmaz, egyenlő halmazok, ábrázolás Venn-diagrammal

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 11 ÉRETTSÉGI VIZSGA 01. május 8. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ NEMZETI ERŐFORRÁS MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások: 1.

Részletesebben

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Számelmélet I.

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Számelmélet I. Számelmélet I. DEFINÍCIÓ: (Osztó, többszörös) Ha egy a szám felírható egy b szám és egy másik egész szám szorzataként, akkor a b számot az a osztójának, az a számot a b többszörösének nevezzük. Megjegyzés:

Részletesebben

Matematika kisérettségi I. rész 45 perc NÉV:...

Matematika kisérettségi I. rész 45 perc NÉV:... Matematika kisérettségi I. rész 45 perc NÉV:... 1. Az A halmaz elemei a háromnál nagyobb egyjegyű számok, a B halmaz elemei pedig a húsznál kisebb pozitív páratlan számok. Sorolja fel az halmaz elemeit!

Részletesebben

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 2. A VALÓS SZÁMOK 2.1 A valós számok aximómarendszere Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 1.Testaxiómák R-ben két művelet van értelmezve, az

Részletesebben

P R Ó B A É R E T T S É G I 2 0 0 4. m á j u s KÖZÉPSZINT JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

P R Ó B A É R E T T S É G I 2 0 0 4. m á j u s KÖZÉPSZINT JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ P R Ó B A É R E T T S É G I 0 0 4. m á j u s MATEMATIKA KÖZÉPSZINT JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Formai előírások: A dolgozatot a vizsgázó által használt színűtől eltérő színű tollal kell javítani, és a

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2005. május 28. KÖZÉPSZINT I.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2005. május 28. KÖZÉPSZINT I. ) Mely valós számokra igaz, hogy 7 7 MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 005. május 8. KÖZÉPSZINT I. 7? Összesen: pont ) Egy 40 000 Ft-os télikabátot a tavaszi árleszállításkor 0%-kal olcsóbban lehet megvenni. Mennyi

Részletesebben

Félévi időbeosztás [házi feladat beadási határidőkkel] Valószínűségszámítás matematikusoknak és fizikusoknak, 2013 ősz

Félévi időbeosztás [házi feladat beadási határidőkkel] Valószínűségszámítás matematikusoknak és fizikusoknak, 2013 ősz Félévi időbeosztás [házi feladat beadási határidőkkel] Valószínűségszámítás matematikusoknak és fizikusoknak, 2013 ősz (zárójelben: tervezett tanóraszám; egy tanóra = 45 perc) A félév folyamán a táblázat

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

MATEMATIKA C 12. évfolyam 4. modul Még egyszer!

MATEMATIKA C 12. évfolyam 4. modul Még egyszer! MATEMATIKA C 1. évfolyam 4. modul Még egyszer! Készítette: Kovács Károlyné Matematika C 1. évfolyam 4. modul: Még eygszer! Tanári útmutató A modul célja Időkeret Ajánlott korosztály Modulkapcsolódási pontok

Részletesebben

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám. 1 Az utazó ügynök problémája Utazó ügynök feladat Adott n számú város és a városokat összekötő utak, amelyeknek ismert a hossza. Adott továbbá egy ügynök, akinek adott városból kiindulva, minden várost

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 0801 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2008. május 6. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások:

Részletesebben

Tómács Tibor. Matematikai statisztika gyakorlatok

Tómács Tibor. Matematikai statisztika gyakorlatok Tómács Tibor Matematikai statisztika gyakorlatok Eszterházy Károly Főiskola Matematikai és Informatikai Intézet Tómács Tibor Matematikai statisztika gyakorlatok Eger, 2012 Szerző: Dr. Tómács Tibor főiskolai

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

Részletesebben

Informatikai rendszerek modellezése, analízise

Informatikai rendszerek modellezése, analízise Informatikai rendszerek modellezése, analízise Dr. Sztrik János Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Lektorálta: Dr. Bíró József MTA doktora, egyetemi tanár 2 Jelen jegyzetet feleségemnek ajánlom, aki nélkül

Részletesebben

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz Feladatok és megoldások a. het gyakorlathoz dszkrét várható érték Építőkar Matematka A. Egy verseye öt ő és öt férf verseyző dul. Tegyük fel, hogy cs két azoos eredméy, és md a 0! sorred egyformá valószíű.

Részletesebben

XY_TANULÓ FELADATSOR 10. ÉVFOLYAM MATEMATIKA

XY_TANULÓ FELADATSOR 10. ÉVFOLYAM MATEMATIKA XY_TNULÓ FELTSOR. ÉVFOLYM MTEMTIK MTEMTIK -. ÉVFOLYM. feladat: autószámlálás mc22 Rita egyik nap az erkélyen állva nézte az elhaladó autókat, és feljegyezte az egyes gépkocsimárkákat, valamint azt, hogy

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT. Koordináta-geometria

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT. Koordináta-geometria MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT 1) Adott két pont: A 4; 1 felezőpontjának koordinátáit! AB felezőpontja legyen F. Koordináta-geometria és B 3 1; Írja fel az AB szakasz 1 3 4

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika középszint 063 ÉRETTSÉGI VIZSGA 006. február. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások: A dolgozatot

Részletesebben

Elméleti kérdés minták (3 x 5 pont) 1. Definiálja két halmaz unióját! Készítsen hozzá Venn-diagramot!

Elméleti kérdés minták (3 x 5 pont) 1. Definiálja két halmaz unióját! Készítsen hozzá Venn-diagramot! Elméleti kérdés minták (3 x 5 pont) 1. Deiniálja két halmaz unióját! Készítsen hozzá Venn-diagramot!. Csoportosítsa a négyszögeket az oldalak párhuzamossága, és egyenlősége alapján! 3. Határozza meg a

Részletesebben

Diszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek

Diszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek 1 Diszkrét matematika II, 5 előadás Lineáris egyenletrendszerek Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@infnymehu http://infnymehu/ takach/ 2007 március 8 Egyenletrendszerek Középiskolás módszerek:

Részletesebben

A fordított út módszere és a gráfok

A fordított út módszere és a gráfok A fordított út módszere és a gráfok 1. feladat: Ilonka az els nap elköltötte pénzének felét, a második nap a meglév pénzének egyharmadát, a harmadik nap a meglév pénz felét, negyedik nap a meglév pénz

Részletesebben

Felkészülés a Versenyvizsgára

Felkészülés a Versenyvizsgára Felkészülés a Versenyvizsgára Feladatok 5. osztályosoknak 1. Mennyi a -10, -9, -8,..., 9, 10 számok összege? 2. Mennyi a -10, -9, -8,..., 9, 10 számok szorzata? 3. Mennyi az öt legkisebb természetes szám

Részletesebben

17.2. Az egyenes egyenletei síkbeli koordinátarendszerben

17.2. Az egyenes egyenletei síkbeli koordinátarendszerben Tartalom Előszó 13 1. Halmazok; a matematikai logika elemei 15 1.1. A halmaz fogalma; jelölések 15 1.2. Részhalmazok; komplementer halmaz 16 1.3. Halmazműveletek 17 1.4. A halmazok ekvivalenciája 20 1.5.

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Koordináta-geometria

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Koordináta-geometria MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Koordináta-geometria A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett

Részletesebben

Árvainé Libor Ildikó Lángné Juhász Szilvia Szabados Anikó. Második félév. Tizenegyedik, javított kiadás Mozaik Kiadó Szeged, 2013

Árvainé Libor Ildikó Lángné Juhász Szilvia Szabados Anikó. Második félév. Tizenegyedik, javított kiadás Mozaik Kiadó Szeged, 2013 Árvainé Libor Ildikó Lángné Juhász Szilvia Szabados Anikó Második félév Tizenegyedik, javított kiadás Mozaik Kiadó Szeged, 0 SZORZÁS ÉS OSZTÁS -VEL Mesélj a képrõl! Hány kerékpár és kerék van a képen?

Részletesebben