Gazdasági matematika 2. tantárgyi kalauz

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Gazdasági matematika 2. tantárgyi kalauz"

Átírás

1 Hanich József Gazdasági matematika 2. tantárgyi kalauz Szolnoki Főiskola Szolnok 2005.

2 Gazdasági matematika 2. tantárgyi kalauz A kalauz a következő 3 kiadványhoz készült: Dr. Csernyák László: Matematika üzemgazdászoknak, Valószínűségszámítás Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest, Hanich József Libor Józsefné Dr. Madaras Lászlóné Dr. Nagy Tamás: Gazdasági matematika II. Feladatgyűjtemény Szolnoki Főiskola, Szolnok, Horváth Jenőné Dr. Libor Józsefné Dr. Madaras Lászlóné Dr.: Tanulási útmutató a gazdasági matematika II. c. Tantárgyhoz Kereskedelmi és Gazdasági Főiskola, Szolnok, Tananyagíró: Hanich József Távoktatási szerkesztő: Fazekas Judit Kiadványszerkesztő: Román Gábor Sorozatszerkesztő: Zarka Dénes Nyomdai kivitelezés: Mpress Kft. Kiadja a Szolnoki Főiskola. Felelős kiadó: Dr. Törzsök Éva főigazgató Szolnoki Főiskola, szeptember Minden jog fenntartva. A Tantárgyi kalauzt, vagy annak részeit tilos bármilyen formában, illetve eszközzel másolni, terjeszteni vagy közölni a Kiadó engedélye nélkül.

3 Tartalom Tartalom... 3 A kalauz szerkezete... 4 Bevezetés... 5 A valószínűségszámítás bevezetése. Kombinatorika. Eseményalgebra... 9 A valószínűség fogalma, axiómái. Valószínűségszámítási tételek. Klasszikus képlet. Geometriai valószínűség Ismétléses és ismétlés nélküli mintavétel Feltételes valószínűség. A teljes valószínűség tétele. Bayes-tétel Események függetlensége. Többszörös és ismételt kísérletek Beküldendő feladat I Valószínűségi változó fogalma és jellemzése diszkrét és folytonos esetben Az eloszlásfüggvény és sűrűségfüggvény fogalma és tulajdonságai A valószínűségi változók véletlen ingadozásának jellemzői Csebisev-egyenlőtlenség. Nagyszámok törvénye Diszkrét valószínűségeloszlások Beküldendő feladat II...35 Normális eloszlás, standard normális eloszlás. Valószínűségeloszlások közelítő meghatározása Többdimenziós eloszlások (kétdimenziós diszkrét) Melléklet

4 A kalauz szerkezete A kalauz feldolgozásakor fontos, hogy értse jelrendszerünket. Íme a legfontosabbak: Így adjuk meg, hogy mennyi ideig tart egy lecke feldolgozása. Célkitűzés: Így jelöljük, ha a tantárgy, vagy lecke célkitűzését adjuk meg. Ha ezt az ikont látja, a tankönyvet kell fellapoznia. Önellenőrző feladat Ha ezt a keretet látja, arra kérjük, oldja meg egy erre rendszeresített füzetében a feladatot, ha elkészült, ellenőrizze magát a lecke végén található megoldás alapján! Beküldendő feladat Ha ezt az ikont látja, a megoldást nem találja meg, feladatát be kell küldenie a Főiskolára tutorának. 4

5 Bevezetés Kedves Hallgatónk! Örömmel vesszük, hogy elkezdte a Gazdasági matematika II. (Valószínűségszámítás) c. tárgy tanulását. Ez a tárgy Főiskolánkon alapozó jellegű, és a kötelezően előírt tárgyak sorába tartozik. Reméljük, hogy a gazdasági tárgyak elsajátításához hasznos alapokat szerez majd a valószínűségszámítás tanulása során. A Tanszék oktatói, akik szakértő tutorként is segítik majd tanulmányait, igyekeztek az Ön számára könnyen feldolgozhatóvá tenni a tananyagot a Tantárgyi kalauz összeállításával is. Használatával kevesebb energiával és időráfordítással tanulhat. Reméljük, hogy hasznos és érdekes feladatokat tudtunk összeállítani ahhoz, hogy önállóan is ellenőrizze megszerzett ismereteit egy-egy témakörben. Bízunk benne, hogy a kurzus végeztével teljesíti majd a tárgy követelményeit, és a félév végén sikeres vizsgát tesz. Hogyan használja a Tantárgyi kalauzt? A kalauz célja, hogy megkönnyítse elsajátítani Önnek a tárgyat, és teljesíteni a követelményeket, nem utolsó sorban felkészíteni Önt a vizsgára. Ehhez a tárgyat leckékre bontottuk, és minden leckében megadtuk, hogy mely tananyagrészeket kell feldolgoznia. Ehhez megadtuk a lecke célját, és feladatokat is, hogy irányítsuk a figyelmét, érdekesebbé tegyük a feldolgozást. A tantárgy kreditszáma A tantárgy 4 kredites, tehát összesen 120 tanulási óra szükséges a feldolgozásához. Az egyes leckéknél jelezzük, hogy mekkora időráfordítást igényel Öntől. A tantárgy tanulásának célja, hogy az elméleti ismeretek elsajátításával a kurzus végére Ön képes legyen: megérteni a gazdasági élet számtalan területén megtalálható véletlen tömegjelenségeket; feltárni a véletlen tömegjelenségek összefüggéseit, alkalmazni törvényszerűségeiket; a piacgazdaságban végbemenő folyamatok, események közötti összefüggések egzakt feltárására és megalapozott következtetések levonására; elemezni a vállalkozások gazdasági tevékenységét, a marketing munkában számszerűsíthető elemzést és előrejelzést adni. 5

6 A tantárgy lezárása A félév végi aláírás feltétele, azaz a vizsgára bocsátás feltétele a két beküldendő feladatsor időre történő beadása. A félév kollokviummal zárul. A kollokvium írásban történik, egy 60 perces dolgozat formájában. A dolgozat elérhető pontszáma 100. A kollokviumi jegy az elért pontszám alapján a következő: 0 50: elégtelen (1) 51 66: elégséges (2) 67 78: közepes (3) 79 89: jó (4) : jeles (5) A matematika dolgozat tartalma: Tanult fogalmak, tételek, bizonyítások, és az elmélethez szorosan kapcsolódó feladatok a valószínűségszámítás témaköréből. A kalauzhoz melléklünk egy kidolgozott kollokviumi mintafeladatsort. Hogyan tanuljon? Mindenekelőtt rendszeresen és alaposan. Ehhez a Tantárgyi kalauzban sok segítséget nyújtunk. A bevezető rész végén talál egy táblázatot, ennek alapján készítsen magának egy tanulási ütemtervet! Az ütemtervet készítheti egy saját füzetbe, vagy a Főiskolától kapott naptárba. Fontos, hogy az Ön által választott tempó szerint, a tervezett vizsgaidőpontra minden leckét befejezzen, és a beküldendő feladatokat időben elküldje a Főiskolára. Ha lehet, egyenletesen ossza el az anyagot. Amennyiben valamelyik napra, hétre torlódnak a feladatai (akár magánéleti, akár más tantárgyi kötelezettségei miatt), inkább a korábbi időszakban vállaljon többet, mert az a tapasztalat, hogy a vizsgához közeledve vészesen fogy az idő, és ilyenkor az oktatók is leterheltebbek. Javasoljuk, hogy a leckék megtanulásánál kövesse a Tantárgyi kalauz útmutatásait. Minden leckénél először a megjelölt kisebb egységeket tanulja meg a könyvből, majd tekintse át a Feladatgyűjtemény kidolgozott feladatait. Az önellenőrző feladatokat úgy állítottuk össze, hogy elmélyítse az elmélet megértését, és az egyes leckékben található típusfeladatokban történő alkalmazást. Ezek után a Feladatgyűjteményből érdemes minél több példát önállóan is megoldani a különböző feladat-megoldási technikák gyakorlásához. Végül mindig ellenőrizze a tudását a Tanulási útmutató kijelölt feladatai alapján. Csak akkor lépjen tovább egy-egy leckéről az újabbhoz, ha a megfelelő tudásszintet már elérte. A leckékben nagyon sok önellenőrző feladat van. Ezeket nem ellenőrzi Önön kívül senki, de nem is az a céljuk, hanem az, hogy a feladatok elvégzése által a mélyére hatoljon a kijelölt tananyagnak. Ne csapja be magát! Ha egy önellenőrző feladatot nem tud megoldani, akkor érdemes azzal az anyagrésszel tovább foglalkozni, nehogy a vizsgáztató hívja fel a hiányosságaira a figyelmet! Ha úgy érzi, hogy semmiképpen nem tud megoldani egy feladatot, keresse meg tanulótársait, bizonyára tudnak segíteni. Ha ez sem megy, írjon, vagy telefonáljon a Főiskola megadott címére, számára, és mi segítünk Önnek. 6

7 A beküldendő feladatot mindenképpen oldja meg! Ezzel egyrészt gyakorol, másrészt még a vizsga előtt egy szakértő tutorunk értékeli, és időben segíthet helyre tenni bizonyos félreértéseket, feltárni olyan hiányosságokat, melyek a vizsgát veszélyeztetik. Ezen kívül tanácsokat is kaphat, hogy miként javíthatja teljesítményét. Kérjük, hogy a megoldásokat lehetőleg -ben, esetleg (kék tintával írottan) jól olvasható formában küldje el a Főiskolára a tantárgy felvételekor egyeztetett címre. A dolgozat megérkezése napján (legkésőbb másnap) ben visszajelzést kap arról, hogy az írásművet megkaptuk. Szöveges értékelésre egy héten belül számíthat. A tantárgy tanulása során felhasználásra javasolt kiadványok Dr. Csernyák László: Matematika üzemgazdászoknak, Valószínűségszámítás Nemzeti tankönyvkiadó, Budapest,1990. Hanich József Libor Józsefné dr. Madaras Lászlóné dr. Nagy Tamás: Gazdasági matematika II. Feladatgyűjtemény Szolnoki Főiskola, Szolnok, Horváth Jenőné dr. Libor Józsefné dr. Madaras Lászlóné dr.: Tanulási útmutató a gazdasági matematika II. c. tantárgyhoz Kereskedelmi és Gazdasági Főiskola, Szolnok, A tantárgy tanulástámogatása A tantárgyat alapvetően önállóan kell elsajátítania, hagyományos előadás, vagy gyakorlat nem tartozik hozzá. A tantárgy feldolgozása során lehetősége lesz egy alkalommal személyesen konzultálni szakértő tutorával, ennek részleteiről a tantárgy felvételekor tájékoztattuk. Ehhez fel kell vennie a kapcsolatot a képzésszervező tutorral, akinek nevét és elérhetőségét a tantárgy felvételekor megadtuk Önnek. 7

8 Tanulási ütemtervem Lecke Időigény Típus Mikor tanulom? 1. lecke: A valószínűségszámítás bevezetése. Kombinatorika. Eseményalgebra. 2. lecke: A valószínűség fogalma, axiómái. Valószínűségszámítási tételek. Klasszikus képlet. Geometriai valószínűség. 14 óra feldolgozó 8 óra feldolgozó 3. lecke: Ismétléses és ismétlés nélküli mintavétel 8 óra feldolgozó 4. lecke: Feltételes valószínűség. A teljes valószínűség tétele. Bayes-tétel. 5. lecke: Események függetlensége. Többszörös és ismételt kísérletek. 8 óra feldolgozó 6 óra feldolgozó 6. lecke: 1. Beküldendő feladat. 5 óra beküldendő 7. lecke: Valószínűségi változó fogalma és jellemzése diszkrét és folytonos esetben. 8. lecke: Az eloszlásfüggvény és sűrűségfüggvény fogalma és tulajdonságai. 9. lecke: A valószínűségi változók véletlen ingadozásának jellemzői. 10. lecke: Csebisev-egyenlőtlenség. Nagyszámok törvénye. 8 óra feldolgozó 8 óra feldolgozó 8 óra feldolgozó 8 óra feldolgozó 11. lecke: Diszkrét valószínűségeloszlások. 12 óra feldolgozó 12. lecke: 2. Beküldendő feladat 6 óra beküldendő 13. lecke: Normális eloszlás, standard normális eloszlás. Valószínűségeloszlások közelítő meghatározása. 14. lecke: Többdimenziós eloszlások (kétdimenziós diszkrét). 11 óra feldolgozó 10 óra feldolgozó Ha elkészült, nincs más hátra, kezdheti a tanulást. Készítse ki tankönyvét, Tantárgyi kalauzát, Feladatgyűjteményét, Tanulási útmutatóját, jegyzetfüzetét, és kezdje meg a tantárgy feldolgozását! Sok sikert kívánunk! 8

9 1. lecke A valószínűségszámítás bevezetése. Kombinatorika. Eseményalgebra A lecke tanulmányozására fordítandó idő kb. 14 óra. Természetesen a tanulási idő nagyban függ attól, hogy az első félévben tanult halmazelméleti ismeretei mennyire stabilak. Bevezetés Kedves Hallgatónk! A matematikának egy új területét (valószínűségszámítás) fogja ebben a szemeszterben megismerni. A tankönyv oldalát úgy tanulmányozza át, hogy legyen áttekintése a valószínűségi problémák időbeni felmerüléséről, és azok megoldásáról (történeti fejlődés). Kérjük, különösen figyeljen a fontos fogalmakra! (a könyvben kiemelve): szükségszerű, determinisztikus jelenség, véletlen, sztochasztikus jelenség, véletlen kísérlet, véletlen tömegjelenség. A téma további részében a valószínűségszámításban előforduló problémák megértését és megoldását segítő előismereteket fogja elsajátítani. A kombinatorika a valószínűségszámítás egyik segédeszközeként (lásd később: a valószínűség kiszámítása az ún. klasszikus képlettel) lesz fontos számunkra. A kombinatorikai és eseményalgebrai ismeretek a valószínűségszámítás igen sok feladatának megoldásához nélkülözhetetlenek. Megvizsgáljuk, hogyan és hányféleképpen lehet véges sok elemet sorba rendezni, illetve véges sok elemből meghatározott feltételeknek megfelelően bizonyos számú elemet kiválasztani. 9

10 A témakör áttanulmányozása után Ön képes lesz: meghatározni a permutáció, variáció és kombináció fogalmát ismétlés nélküli és ismétléses esetre; meghatározni a permutációk, variációk és kombinációk számát ismétlés nélküli és ismétléses esetre; kombinatorikai feladatokat megoldani, különbséget tenni sorba rendezés és kiválasztás között; kimondani és alkalmazni a binomiális tételt; ismertetni és bizonyítani a binomiális együtthatók tulajdonságairól szóló tételt (1.8. tétel); megfogalmazni az elemi esemény, az összetett esemény és az eseménytér fogalmát; felsorolni és végrehajtani az eseményekkel kapcsolatos műveleteket (ellentett esemény, események összege, események szorzata, események különbsége); elmondani az eseményekre vonatkozó fontosabb azonosságokat (1-7; 2.1); definiálni a teljes eseményrendszer fogalmát; meghatározni az eseményalgebra fogalmát és megadni eseményalgebrát. Segítség: Tanulmányozza át (tanulja meg) a tk oldalak anyagát! Felhívjuk figyelmét, hogy a problémáknak két alaptípusa van: egy halmaz elemeinek különböző sorrendbe való elhelyezése (permutáció), egy halmaz elemeiből különböző módokon való kiválasztás (kombináció). A variációban a két alapprobléma együtt jelenik meg: kiválasztok valamennyi elemet a halmazból, majd a kiválasztott elemeket különböző sorrendbe állítom. Mindegyik probléma lehet ismétlés nélküli, valamint ismétléses. Fontos: csak ismétléses permutáció esetén vannak eleve azonos elemek, a többi esetben az elemek mind különbözőek. Úgy lesz (a kombináció vagy a variáció) ismétléses, hogy egy elemet többször is kiválaszthatunk a halmazból. A definíciók megértését segítik a tk. kidolgozott példái. A téma ismétlése során a példákat önállóan oldja meg. Mivel ezek olyan alapvető példák, hogy csak hibátlan megoldásuk esetén érti helyesen a definíciót, csak ez esetben haladjon tovább. A tételek mindegyikét ki kell tudnia mondani, de bizonyítania csak a binomiális együtthatók tulajdonságaira vonatkozó 1.8. Tételt kell. 10

11 1. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény ,2. és 3., , 2. és 3., , mintafeladatát! 1. megoldás: A megadott megoldásokat önellenőrzésre használja! 2. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató ellenőrző kérdéseire! 2. megoldás: a Tanulási útmutató következő oldalán. 3. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény és 3. mintafeladatát! 3. megoldás: A megadott megoldásokat önellenőrzésre használja! 4. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató ellenőrző kérdéseire! 4. megoldás: a Tanulási útmutató következő oldalán. 5. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató 1.3. gyakorló feladatait! 5. megoldás: 1.5. alapján tudja munkáját ellenőrizni. Ha a feladatokat legalább 50 %-os eredménnyel oldotta meg, tovább mehet, 80%-os eredmény esetén már jó szinten teljesített. 6. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató 1.6. feladatait! Ezeket nem kell beküldenie, ezek további gyakorlást biztosítanak önnek. 6. megoldás: 1.7. alapján önállóan is tud ellenőrizni. A téma további részében a valószínűségszámítás tárgyának, a véletlen eseményeknek a fogalmát, műveleteit, azok tulajdonságait ismeri meg. 11

12 A kísérlet, elemi esemény, esemény fogalmának tisztázása után megismerkedünk az eseményekkel végezhető műveletekkel, s megállapítjuk a halmazelméletnél megismert összefüggésekkel való kapcsolatot. Ebben a témakörben támaszkodunk az első félévben tanult halmazelméleti ismereteire. Ezért először ismételje át a halmazokról tanultakat (fogalmak, műveletek, műveleti tulajdonságok (tételek), feladatok). Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk oldának anyagát! Minden, halmazokkal végzett (Ön által már ismert) műveletet egyszerűen át tud fogalmazni eseményekre. Pl. Két halmaz (A és B) uniója az a halmaz, melynek elemei vagy az A, vagy a B, vagy mindkét halmaz elemei; azaz legalább az egyik halmaz elemei. Két esemény(a és B) összege (uniója) az az esemény, amely akkor következik be, ha vagy az A, vagy a B, vagy mindkét esemény bekövetkezik; azaz legalább az egyik esemény bekövetkezik. A Tankönyv kidolgozott példái itt is segítenek a fogalom, illetve tulajdonság jobb megértésében. 7. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 2.1, 2.2, 2.3 és 2.4 mintafeladatait! 7. megoldás: A közölt megoldásokat használja önellenőrzésre. 8. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató 2.2. ellenőrző kérdéseire! 8. megoldás: Válaszait a 2.4. alapján kontrollálhatja. Ha teljesítménye kevesebb 50 %-nál, tanulmányozza ismét a tk. anyagát, majd újra válaszoljon a kérdésekre. 9. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató 2.3. gyakorló feladatait! 9. megoldás: Válaszait a 2.5. alapján ellenőrizheti. 50 %-os teljesítés alatt még további tanulás szükséges. 12

13 10. önellenőrző feladat A Tanulási útmutató 2.6. feladatait most is további gyakorlásra használhatja. 10. megoldás: A 2.7. szolgál munkája ellenőrzésére. Befejezés Reméljük, az első félévi ismeretei, a Tankönyv szövege és a megoldott feladatok alapján sikeresen elsajátította az első lecke anyagát. A következő leckében a valószínűségszámítás alapjait ismerheti meg. 13

14 2. lecke A valószínűség fogalma, axiómái. Valószínűségszámítási tételek. Klasszikus képlet. Geometriai valószínűség. A kérdéskör tanulmányozására fordítandó idő kb. 8 óra. Bevezetés Végre! Ezt várta, most már tényleg a valószínűségszámítás szépségeivel (nehézségeivel?!) ismerkedhet. Ebben a leckében kialakítjuk a valószínűség fogalmát, megismeri a valószínűség axiómáit, valamint az axiómákból levezethető tételeket, többek között az úgynevezett klasszikus képletet, és ezen állítások igazságának bizonyítását is. A lecke áttanulmányozása után Ön képes lesz: különbséget tenni az esemény relatív gyakorisága és az esemény valószínűsége között; az axiómák segítségével valószínűségi tételeket (3.1., 3.2., 3.3., 3.4.) igazolni és azokat feladatmegoldásokban felhasználni; a valószínűség képletét (3.5.) levezetni, és feladatok megoldásában alkalmazni; meghatározni a geometriai valószínűség fogalmát, segítségével egyszerűbb feladatokat megoldani. Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk old. anyagát! Értse a relatív gyakoriság és a valószínűség fogalmát. A téma legfontosabb része: a valószínűség axiómái. A valószínűségszámítás 3.1., 3.2., 3.3. és 3.4. tételeinek bizonyítását is tudnia kell, valamint alkalmazásukat feladatok megoldásában. Fontos a klasszikus valószínűségi mező fogalmának (modelljének) megértése, a 3.5. Tétel (klasszikus képlet) alkalmazó képes ismerete. A tk old. feldolgozásával a geometriai valószínűség fogalmát ismeri meg; a Tankönyvben szereplő (egyszerűbb) példákhoz hasonló feladatok megoldását kell tudnia. 14

15 1. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató ellenőrző kérdéseire! 1. megoldás: Válaszait a 3.4. alapján ellenőrizheti. 2. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 3.1, 3.2 és 3.3 mintafeladatait! 2. megoldás: A közölt megoldást ellenőrzésre használja. 3. önellenőrző feladat Oldja meg a tanulási útmutató feladatait! 3. megoldás: Ellenőrizze megoldásait a 3.5. alapján. Ha legalább a feladatok felét nem tudta önállóan megoldani, ismét térjen vissza a tankönyvhöz, koncentráljon az itt kidolgozott példákra. 4. önellenőrző feladat A Tanulási útmutató feladatait gyakorlásra használhatja. 4. megoldás: Eredményeit a 3.7. alapján ellenőrizheti. Befejezés Reméljük, az önellenőrző feladatok megoldása azt mutatja, hogy sikerült a lecke anyagát elsajátítania. A következő leckében a klasszikus valószínűség alkalmazási lehetőségét ismeri meg. 15

16 3. lecke Ismétléses és ismétlés nélküli mintavétel A lecke tanulmányozására fordítandó idő összesen kb. 8 óra. Természetesen a tanulási idő jelentősen eltérhet a megadottól, ha korábban Ön jól megtanulta a kombinatorikai anyagrészt. Bevezetés Kedves Hallgatónk! Ebben a leckében a minta, mintavétel, találomra történő kiválasztás fogalmát fogjuk kialakítani. A klasszikus képlet alkalmazására is sor kerül az ún. mintavételes feladatokban. A lecke feldolgozása után Ön képes lesz: definiálni a véletlen minta, és a véletlen mintavétel fogalmát; leírni a visszatevéses mintavétel modelljét, alkalmazni a kiszámítására vonatkozó összefüggést (Bernoulli-képlet); leírni a visszatevés nélküli mintavétel modelljét, alkalmazni a kiszámítására vonatkozó összefüggést; ún. mintavételes feladatokat megoldani (a klasszikus képletet alkalmazni). Mielőtt belefogna a mai lecke tanulmányozásába, érdemes átismételnie az 1. témából a kombinatorikát, hangsúlyosan a kombinációt és a variációt A 2. témából pedig elevenítse fel a klasszikus képletet (3.5. Tétel). Segítség: Kérjük, tanulmányozza (tanulja meg) a tk old. anyagát. A 3.1. Példa a klasszikus képlet átismétlését segíti; Fontos, hogy értse: a visszatevés nélküli modell kétféleképpen valósítható meg. 1. Egyszerre választunk ki n elemet ilyenkor sorrendről nincs értelme beszélni! 2. Egymás után (visszatevés nélkül) választunk ki n elemet. A tk. példái segítik a megértést. (A 3.4. Példát elég csak figyelmesen elolvasnia, de ha nehéznek találja, ki is hagyhatja.) 16

17 1. önellenőrző feladat A téma áttanulmányozása után készítse el (írja le jegyzetfüzetébe) a kétféle mintavétel modelljét! 1. megoldás: A tk. ( oldal) alapján ellenőrizze, ha kell korrigálja munkáját! 2. önellenőrző feladat Oldja meg a feladatgyűjtemény és 4. mintafeladatát! 2. megoldás: A megadott megoldást lehetőleg csak önellenőrzésre használja! 3. önellenőrző feladat Válaszoljon a kérdésekre, ill. oldja meg a Tanulási útmutató , , és feladatait! 3. megoldás: A segítséget a Tanulási útmutatóban, a feladatokat követő oldalakon találja. Ha valamit mégsem értene, tanulmányozza át a tk. megfelelő oldalait. 4. önellenőrző feladat Ha az eddigieket sikeresen megoldotta, további gyakorlásként a Feladatgyűjtemény 3.37., 3.38., és feladatait javasoljuk megoldani. 4. megoldás: A megoldásokat a Feladatgyűjtemény 84. oldalától kezdődően találja meg. Befejezés Reméljük, a Tankönyv szövege és a megoldott feladatok alapján sikerült elsajátítania az ismétléses, valamint az ismétlés nélküli mintavétel lényegét, és alkalmazási lehetőségeit. Következő leckénkben a feltételes valószínűséggel foglalkozunk majd. 17

18 4. lecke Feltételes valószínűség. A teljes valószínűség tétele. Bayes-tétel. A témakör tanulmányozására fordítandó idő összesen kb. 8 óra. Bevezetés Ebben a leckében megvizsgáljuk azt a gyakorlatban sokszor előforduló problémát, hogy valamely véletlen kísérletnél egy esemény bekövetkezése milyen mértékben befolyásolja egy másik esemény bekövetkezésének valószínűségét. Így jutunk el a feltételes valószínűségekkel kapcsolatos összefüggések, tételek megismeréséhez. Majd kitérünk arra az esetre, amikor az események függetlenek. A lecke áttanulmányozása után Ön képes lesz: értelmezni a feltételes valószínűséget; kimondani és alkalmazni a valószínűségek szorzási szabályát (3.6. Tétel); kimondani, bizonyítani és alkalmazni a teljes valószínűség tételét (3.8.), kimondani, bizonyítani és alkalmazni a Bayes-tételt. (3.9.) Segítség: Tanulmányozza (tanulja meg) a tk old. anyagát! A 3.7. Példa segíti Önt a feltételes valószínűség fogalmának kialakításában. Fontos a valószínűségek szorzási szabályának (3.6. Tétel) megértése, alkalmazhatóságát a 3.9. Példa szemlélteti. A 3.8. és a 3.9. Tételek (bizonyításukat is ismerni kell!) bizonyítása is ezen alapul. A tételek alkalmazhatóságát mutatják a 3.10., és Példák. 18

19 1. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató ellenőrző kérdéseire! 1. megoldás: A válaszokat megtalálja a 3.4. részben. 2. önellenőrző feladat Oldja meg a feladatgyűjtemény és mintafeladatait! 2. megoldás A megoldásokat használja önellenőrzésre. 3. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató és 7. feladatát! 3. megoldás: Ellenőrzése a 3.5. alapján. 4. önellenőrző feladat A Tanulási útmutató , 5., 8., és 9. feladatait használja további gyakorlásra. 4. megoldás: A helyes megoldásokat a 3.7. pont alatt találja. Befejezés Kedves Hallgatónk! Remélhetőleg ezt a leckét is elsajátította, és a tanultakat tudta alkalmazni a teljes valószínűség és a Bayes tételhez kapcsolódó feladatok megoldásában. A következő leckében a független események után a független kísérleteket ismerheti meg. 19

20 5. lecke Események függetlensége. Többszörös és ismételt kísérletek. A tanulásra fordítandó idő ennél a témánál összesen kb. 6 óra. Bevezetés Ebben a témában megismeri az egymástól függetlenül végrehajtott kísérletek sajátosságait, valamint a nem független kísérleteket. Megvizsgáljuk azt az esetet, amikor egy kísérletet ugyanolyan körülmények között többször megismétlünk (ismételt kísérletek), illetve amikor egyszerre több kísérletet végzünk (többszörös kísérletek). A téma tanulmányozása után Ön képes lesz: értelmezni az események függetlenségét; eldönteni, hogy két (vagy több) esemény független-e egymástól vagy sem; meghatározni a független kísérletek fogalmát, felismerni az ismételt és a többszörös kísérleteket; független kísérletekre vonatkozó feladatokat megoldani; ismertetni a Bernoulli-kísérletsorozat lényegét, az adott témához kapcsolódó feladatokat megoldani; felismerni a nem független kísérleteket, az általános szorzási szabály alapján feladatokat megoldani. Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk old. anyagát! Két esemény függetlenségét először a köznapi értelmezés alapján adjuk meg, ezután ezt felhasználva kimondunk egy tételt, amit a továbbiakban (szimmetrikus tulajdonsága miatt) a sztochasztikus függetlenség definíciójaként fogadunk el. (A matematikában ez többször alkalmazott eljárás: egy tételt a továbbiakban definíciónak fogadunk el!). A többszörös és ismételt kísérlet fogalmának kialakítását jól szolgálják a Tankönyv kidolgozott példái. A Tétel (Bernoulli-kísérletsorozat) a visszatevéses mintavételi modellnél már megismert eredményre vezet. 20

21 1. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény és 3.5 mintafeladatait! 1. megoldás: A megoldásokat használja önellenőrzésre! Ha a közölt megoldások alapján teljesítménye legalább 50 %, akkor elégséges szinten teljesítette a feladatokat. 2. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató és 9. kérdésére! 2. megoldás: A helyes válaszokat a Tanulási útmutató 27. oldalán találja. 3. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató és 10. feladatait! 3. megoldás: Az önellenőrzést a szokásos módon végezze el a 3.5. alapján! Befejezés Remélhetőleg nem csak az eddigi leckéket, hanem ezt is sikeresen (legalább 50%-os eredménnyel) megoldotta. A következőkben az eddigi leckék anyagát tartalmazó feladatsort kell megoldania, amit a Tanszékre kell elküldenie. 21

22 6. lecke Beküldendő feladat I. A feladatok megoldására (az ismétléssel és a feladatok tisztázásával együtt) összesen kb. 5 óra fordítandó. A feladatok megoldásával (illetve szakértő tutora visszajelzéséből) megtudhatja, hogy az eddigi anyagot hogyan sikerült megtanulnia, hogyan képes azt feladatok megoldásában eredményesen alkalmazni. A feladatok megoldásakor természetesen bármit használhat (tankönyv, útmutató, feladatgyűjtemény), de ne feledje, hogy a vizsgán csak saját tudására számíthat, és kb. 60 perc alatt kell legalább 50 %-os eredményt elérnie. Mielőtt a feladatokat elkezdené megoldani, javasoljuk, hogy ismételje át az eddig feldolgozott leckéket, különösen figyelmesen nézze át a Tankönyv megoldott feladatait, illetve az önellenőrző feladatokat. Beküldendő feladat (1-4) Oldja meg a következő feladatokat! 1. feladat Egy üzlet 3 raktárból kapja az árut. Jelentse A i azt az eseményt, hogy az i - edik raktárból a megfigyelt napon áru érkezik. Fejezzük ki az A i eseményekkel a következőket: a.) Mindhárom raktárból érkezik áru. b.) Csak a 3. raktárból érkezik áru. c.) Legalább az egyik raktárból érkezik áru. Mit jelentenek az alábbi események? a.) A1 A2 A3 b.) A1 A2 A3 c.) A ( A ) 1 2 A3 2. feladat Az autóbuszjegyet hányféleképpen lyukaszthatja ki az automata, ha a 9 számjegyből 3-at fog kilyukasztani? 3. feladat Végezze el a ( 2x x ) 5 kifejezés hatványozását a binomiális tétel segítségével! 4. feladat 1 4 Határozza meg az alábbi események valószínűségét! a.) A ; b.) B ; c.) A B ; d.) A B ; e.) A B ; f.) A B ; g.) A B ; h.) A \ B ; i.) B \ A ; Egy eseménytér két eseményéről ismert: P ( A) =, P ( B) = és ( A B) P =

23 Beküldendő feladat (5-6) 5. feladat Egy urnában 10 piros, 15 fehér golyó van. Visszatevéses módon kihúzunk 5 golyót. Számítsuk ki a következő események valószínűségét! a.) 3 fehér golyót húzunk b.) legalább 4 golyó fehér c.) legfeljebb 4 golyó fehér d.) nincs közöttük fehér e.) Ismertesse a feltételes valószínűség definícióját! 6. feladat Egy üzletbe 3 termelőtől szállítanak almát. Az első termelőtől származik a szállítmány 20%-a, a másodiktól a 35 %-a, a többi alma pedig a harmadik termelőtől való. Az 1. termelő által szállított alma 40 %-a, a másodiktól szállított alma fele, a harmadiktól szállított alma 70 %-a első osztályú. a.) Mennyi a valószínűsége annak, hogy az üzletben a szállítmányból kiválasztott 1 darab alma első osztályú? b.) A kiválasztott alma első osztályú. Mi ekkor a valószínűsége annak, hogy az a 3. termelőtől származik? c.) Ismertesse a teljes eseményrendszer fogalmát! Miután a feladatokat megoldotta, és letisztázta a megoldásokat, küldje el tutorának (lehetőleg -ben). Szakértő tutora rövidesen válaszolni fog, tájékoztatja Önt, hogy mit oldott meg helyesen; segítséget ad az esetleges hibák kijavítására, útmutatást a további tanuláshoz. A következő leckében a valószínűségi változóval fogunk foglalkozni. 23

24 7. lecke Valószínűségi változó fogalma és jellemzése diszkrét és folytonos esetben. A témakör tanulmányozására fordítandó idő kb. 8 óra. Bevezetés Eddig mindig egy-egy konkrét kísérlet eseményeinek valószínűségét vizsgáltuk. Most elvonatkoztatva a konkrét kísérletektől, a közös jellemzők alapján egy bizonyos általánosítást hajtunk végre. (Hasonlat: nem egyes konkrét függvényeket vizsgálunk (jellemzünk), hanem függvény csoportokat: lineáris függvények, másodfokú függvények, exponenciális függvények, stb.) A véletlen tömegjelenségek kvantitatív leírásához a kísérletek kimeneteleihez is számokat fogunk rendelni. A továbbiakban ezekkel a számokkal fogunk dolgozni, de mindig tudnunk kell, hogy mögöttük események rejlenek. Az áttanulmányozás eredményeként Ön képes lesz: a valószínűségi változót definiálni és jellemezni; osztályozni a valószínűségi változókat (diszkrét vagy folytonos); diszkrét esetben értelmezni a valószínűségeloszlást; megadni és ábrázolni valószínűségeloszlást. Tanulmányozza (tanulja meg ) a tk old. anyagát! 1. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató kérdésére! 1. megoldás: a Tanulási útmutató 39. oldalán. 2. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 4.1 mintafeladatát! 2. megoldás: A megoldást önellenőrzésre használja. 24

25 3. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató feladatát! 3. megoldás: Eredményeit a szokásos módon ellenőrizze a 4.5. alapján! 4. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 4. fejezet 1. és 2. feladatát! 4. megoldás: a Feladatgyűjtemény 119. oldalán. Befejezés A valószínűségi változó megismerése után a következő leckében a valószínűségi változó eloszlásfüggvényével és sűrűségfüggvényével foglalkozunk. 25

26 8. lecke Az eloszlásfüggvény és sűrűségfüggvény fogalma és tulajdonságai A téma tanulmányozására fordítandó idő kb. 8 óra. Bevezetés Ebben a leckében megismeri a valószínűségi változók (diszkrét és folytonos) leírásában fontos szerepet játszó eloszlásfüggvény és sűrűségfüggvény fogalmát, megadását és tulajdonságait. A tanulmányozás végén Ön képes lesz: az eloszlásfüggvényt definiálni és jellemezni; megadni és ábrázolni adott valószínűségi változó eloszlásfüggvényét; felsorolni az eloszlásfüggvény tulajdonságait, és azokat igazolni (4.1., 4.2. és 4.4 Tétel); a sűrűségfüggvényt definiálni és jellemezni; megadni és ábrázolni adott valószínűségi változó sűrűségfüggvényét; felsorolni a sűrűségfüggvény tulajdonságait, és azokat igazolni (4.5. Tétel). Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg)a tk old. anyagát! Az eloszlásfüggvény fogalmának megértését segítik a 4.3. és 4.4. példák. Az eloszlásfüggvény tulajdonságait nem csak ismerni kell, hanem tudnia kell az igazolásukat is. A tulajdonságok ismeretében tudja majd eldönteni, hogy egy adott függvény lehet-e eloszlásfüggvény vagy sem. Fontos: a sűrűségfüggvény csak folytonos eloszlás esetében értelmezett, olyan szerepet tölt be a folytonos eloszlásoknál, mint diszkrét esetben a valószínűségek eloszlása. A sűrűségfüggvény tulajdonságainak bizonyítását is tudni kell, a tulajdonságok ismeretében el kell tudnia dönteni egy függvényről, hogy az lehet-e sűrűségfüggvény vagy sem. 26

27 1. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató , 3. és 4. kérdéseire! 1. megoldás: Válaszait a 4.4. részben ellenőrizze! 2. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 4.2 és 4.3 mintafeladatait! 2. megoldás: A megoldásokat önellenőrzésre használja. Ha teljesítménye 50 %-nál kevesebb, tanulmányozza ismét a Tankönyv anyagát! Ezután térjen újra vissza a feladatok megoldására. A közölt megoldásokat ellenőrzésre használja. 3. önellenőrző feladat Gyakorlásra javasoljuk a Feladatgyűjtemény 4. fejezet 3., 4., 5., 7., 10., 18., 19., 23. és 24. feladatait. 3. megoldás: a Feladatgyűjtemény 120. oldalától. Befejezés Remélhetőleg ismét sikeresen teljesített egy fontos témát. A következő leckében az eloszlások integrális jellemzői közül, a várható értékkel és a szórással foglalkozunk. 27

28 9. lecke A valószínűségi változók véletlen ingadozásának jellemzői A téma tanulmányozására fordítandó idő kb. 8 óra. Bevezetés A valószínűségi változó tulajdonságait az eloszlásfüggvény, vagy a sűrűségfüggvény (illetve eloszlás) ismeretében meghatározhatjuk. Az alkalmazások során gyakran előfordul, hogy egyetlen, vagy néhány számadattal kell jellemeznünk a valószínűségi változót, illetve annak eloszlását. Ebben a témában ezek közül a várható érték és a szórás fogalmát, valamint tulajdonságait ismeri meg. A tanulmányozás után Ön képes lesz: definiálni a várható értéket, ismertetni annak jelentését; kiszámítani adott valószínűségi változó (diszkrét és folytonos) várható értékét; ismertetni és bizonyítani a várható értékre vonatkozó tételt (4.7.); meghatározni az n-edik (második) momentum fogalmát, kiszámítani azt diszkrét és folytonos esetben; definiálni a szórást; kiszámítani adott valószínűségi változó (diszkrét és folytonos) szórását; felsorolni a szórás tulajdonságait, igazolni a kiszámítására vonatkozó tételt (4.10.). Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk old. anyagát! A várható érték fogalmának kialakítását és jelentésének megértését nagyban segíti a Példa. A diszkrét eloszlásra vonatkozó képletek átírását segíti folytonos esetre (a további részben is) az alábbi megjegyzés: diszkrét folytonos p ( x) i x i x =1 i f (a 7. témában erről már szó volt!) + A várható érték tulajdonságaira vonatkozó 4.7. Tétel bizonyítását is tudnia kell. 28

29 Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk old. anyagát! A szórás pontosabb jelentését a következő témában (Csebisev-egyenlőtlenség) fogja megismerni. A szórás definiáló képlete, és a kiszámítására szolgáló képlet különbözik egymástól. (Ez nem ritka a matematikában: ismeri két vektor skaláris szorzatának definícióját (és jelentését), kiszámítását viszont nem a definíció alapján végzi.) 1. önellenőrző feladat Oldja meg a tanultak alapján a Feladatgyűjtemény 4.4 fejezet mintafeladatait! 1. megoldás: A közölt megoldásokat használja önellenőrzésre. Folytonos eloszlás esetén integrálnia is szükséges; Amennyiben ebben bizonytalan lenne, akkor először ismételje át az előző félév matematika anyagának ezt a részét. 2. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató kérdésére! 2. megoldás: az útmutató 40. oldalán. 3. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató , 3., 4. és 5. feladatát! 3. megoldás: Az ellenőrzést a 4.5. alapján végezheti. 50 %-os teljesítmény esetén alapszinten elsajátította az anyagot 4. önellenőrző feladat Gyakorlásra javasoljuk a Tanulási útmutató 4.6. feladatait! Ezek a feladatok már összetettebbek, a korábbi témák ismereteit is igénylik. 4. megoldás: az útmutató következő oldalán. Befejezés Kedves Hallgatónk! Elsajátított két fontos fogalmat: a várható értéket, és a szórást. A következő leckében a szórás pontosabb jelentését ismerheti meg, valamint a félév anyaga központi fogalmának, a valószínűségnek a lényegét világítjuk meg. 29

30 10. lecke Csebisev-egyenlőtlenség. Nagyszámok törvénye A lecke tanulmányozására fordítandó idő kb. 8 óra. Bevezető A várható érték körüli ingadozás egyik fontos mérőszáma a szórás. Most egy olyan összefüggést ismernek meg, amelynek az a gyakorlati jelentősége, hogy segítségével csupán a szórás ismeretében becslést adhatunk az ingadozás valószínűségére. A nagy számok törvénye azt mutatja meg, hogy a véletlen jelenséggel kapcsolatos valószínűségeloszlás tulajdonságai annál jobban kidomborodnak, minél több megfigyelést végzünk. Tanulmányozása után Ön képes lesz: válaszolni arra a kérdésre, hogy mit tudunk mondani az ingadozás valószínűségéről, ha nem ismerjük az eloszlást; kimondani, értelmezni, továbbá feladatmegoldásokban alkalmazni a Csebisevegyenlőtlenséget (4.13. Tétel); válaszolni a valószínűség és a relatív gyakoriság kapcsolatára, ha a kísérletek száma egyre nagyobb; kimondani, értelmezni, majd feladatmegoldásokban alkalmazni a nagy számok törvényét (7.1. Tétel). Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk old. anyagát! A Csebisev-egyenlőtlenséget (4.13. Tétel) bizonyítania nem kell, de nagyon fontos, hogy tudja helyesen értelmezni, és feladatok megoldásában alkalmazni. A Tétel a szórás jelentésének ad új, pontosabb és kvantitatív megvilágítást. Fontos: az intervallum mindig szimmetrikus a várható értékre. A becslés az adott intervallumba való esés valószínűségéről, illetve az adott intervallumon kívülre esés (ellentett esemény) valószínűségéről ad felvilágosítást. 30

31 1. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató kérdésére, és oldja meg a feladatát! 1. megoldás: Ellenőrizze megoldását a 4.4. és a 4.5. alapján! 2. önellenőrző feladat Oldja meg önállóan a Feladatgyűjtemény 4.5 fejezet mintafeladatait! 2. megoldás: A megoldásokat használja önellenőrzésre. 3. önellenőrző feladat További gyakorlásként a Feladatgyűjtemény 4. fejezet 43. és 47. feladatait javasoljuk megoldani. 3. megoldás: a Feladatgyűjtemény 134. oldalán. Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk old. anyagát! Egy esemény valószínűségének jelentését világítja meg a tétel (bizonyítását nem kell tudnia), számszerűen leírja, hogy egy esemény relatív gyakorisága egyre kevésbé térhet el az esemény valószínűségétől, ha elegendően sok (nagy számú) kísérletet végzünk. Feladatmegoldáshoz a 7.1. Tétel utáni 2. megjegyzésben szereplő alakot (7.1.) és (7.2.) használjuk. A bemutatott példákhoz teljesen hasonló feladatokat kell tudnia megoldani. A törvény (tétel) alapján 3 féle kérdésre kell tudnia választ adni: az eltérés, hibakorlát (ε) és a kísérletek számának (n) ismeretében az eltérés (a relatív gyakoriság és a valószínűség közötti) P valószínűségének meghatározása (ez a tétel direkt alkalmazása); a megengedett eltérés (ε) és ennek előírt P valószínűsége esetén legalább hány kísérletet (n) kell végeznünk; adott az eltérés P valószínűsége, és a kísérletek száma (n), kérdés, hogy legfeljebb mekkora eltérés (ε) lehet a relatív gyakoriság és a valószínűség között. 31

32 4. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 4.6 fejezet kidolgozott mintapéldáit! 4. megoldás: A megoldásokat használja ellenőrzésre. Reméljük, sikerült már elsőre is 50 %-t teljesítenie! 5. önellenőrző feladat Gyakorlásra javasoljuk a Feladatgyűjtemény 4. fejezet feladatait. 5. megoldás: a feladatgyűjtemény oldalán. Befejezés Ha a lecke anyagát eredményesen teljesítette, a következő leckében az ún. Nevezetes diszkrét eloszlásokkal ismerkedhet meg. 32

33 11. lecke Diszkrét valószínűségeloszlások A lecke tanulmányozására fordítandó idő kb. 12 óra. Bevezetés Elvileg végtelen sokféle valószínűségi változó értelmezhető. Témánkban a gazdasági életben legtöbbször előforduló diszkrét valószínűségeloszlásokkal ismerkedik meg. A téma áttanulmányozása után Ön képes lesz: rendszerezni a különböző eloszlásokat; felismerni a karakterisztikus, binomiális, hipergeometrikus és Poisson-eloszlást, felsorolni ezek tulajdonságait; felismerni, hogy egy konkrét probléma melyik nevezetes eloszlással írható le; alkalmazni a tanultakat várható érték és szórás meghatározására, illetve bizonyos események valószínűségének meghatározására. Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk old. anyagát! Mindegyik eloszlásról az alábbiakat kell tudnia: definíció (definiáló képlet), paraméterei, várható értéke, szórása. Vegye észre: a binomiális eloszlással, és a hipergeometrikus eloszlással már találkozott! A visszatevéses mintavétel (illetve Bernoulli-kísérletsorozat) esetén kapott képlet pontosan a binomiális eloszlás definiáló képlete. A visszatevés nélküli mintavételnél kapott képlet pedig a hipergeometrikus eloszlás definiáló képlete. Feladatok megfogalmazásában általában megadjuk (meg kell adni), hogy a valószínűségi változó (a tapasztalatok szerint) milyen eloszlást követ (tehát ezt nem Önnek kell felismernie). Viszont Önnek kell felismernie azt, hogy egy valószínűségi változó karakterisztikus eloszlású (két kimenetel van: A és nem A, illetve 1 és 0!); vagy a korábban mondottak szerint, ha egy eloszlás mintavételhez kapcsolódik, (visszatevéssel vagy visszatevés nélkül), akkor az binomiális, illetve hipergeometrikus eloszlású. 33

34 1. önellenőrző feladat Válaszoljon a Tanulási útmutató ellenőrző kérdéseire! 1. megoldás: Válaszait 5.4. alapján ellenőrizze! Tanulása legalább 50 % helyes válasz esetén tekinthető sikeresnek. 2. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 5.1, 5.2 és 5.3 fejezetének 1. mintapéldáit! 2. megoldás: A megoldásokat használja önellenőrzésre. Remélhetőleg mindegyik feladatot sikerült megoldania. A feladatok az előző témák anyagát is tartalmazzák. 3. önellenőrző feladat További gyakorlásra javasoljuk a Feladatgyűjtemény 5. fejezetének 1., 2., 3., 5., 8., 10., 14., 18., 20., 22. és 24. feladatait. 3. megoldás: a Feladatgyűjtemény 151. oldalától. Befejezés Kedves Hallgatónk! Ennek a leckének az elsajátításával nagy lépést tett a sikeres kollokvium érdekében. A következő lecke megoldásával ismét szakértő tutorától kaphat megerősítést arról, hogy jól halad-e a félév anyagának feldolgozásával. 34

35 12. lecke Beküldendő feladat II. A feladatok megoldására (az ismétléssel és a feladatok tisztázásával együtt) összesen kb. 6 óra fordítandó. A tananyag nagy részét már feldolgozta, lassan a vizsga (kollokvium) ideje is elérkezik. Elvégezte az önellenőrzéseket, most újra itt a lehetőség, hogy szakértő tutora is értékelje munkáját, ha kell, adjon további segítséget önnek. A feladatok megoldásával (illetve tutora visszajelzéséből) megtudhatja, hogy az eddigi anyagot hogyan sikerült megtanulnia, hogyan képes azt feladatok megoldásában eredményesen alkalmazni. A feladatok megoldásakor természetesen bármit használhat (tankönyv, útmutató, feladatgyűjtemény), de ne feledje, hogy a vizsgán csak saját tudására számíthat; kb. 60 perc alatt kell legalább 50 %-os eredményt elérnie! Mielőtt a feladatokat elkezdené megoldani, javasoljuk, hogy ismételje át az eddig feldolgozott leckéket, különösen figyelmesen nézze át a Tankönyv megoldott feladatait, illetve az önellenőrző feladatokat. Beküldendő feladat (1-4) Oldja meg a következő feladatokat! 1. feladat Két kockával dobunk. Legyen ξ valószínűségi változó a dobott számok különbségének abszolút értéke. Írja fel a változó eloszlását, eloszlásfüggvényét és ez utóbbit ábrázolja is! 2. feladat Annak a valószínűsége, hogy egy üzletben megtaláljuk a keresett árut: 0,8. Ha 4 üzletnél többet nem keresünk fel, mi a várható értéke a vásárlási kísérletek számának? (Ha valamelyik üzletben megtaláltuk az árut, nyilvánvalóan nem keressük tovább.) 3. feladat A dohányzó lakosság napi cigarettafogyasztásának várható értéke M(ξ)=20 db, szórása D(ξ)=6 db. a) Legalább mennyi annak a valószínűsége, hogy a tényleges fogyasztás 11 és 29 db közé esik? b) Legfeljebb mennyi annak a valószínűsége, hogy a tényleges fogyasztás éppen 30 db, vagy annál több, illetve 10, vagy annál kevesebb? c) Legalább mennyi annak a valószínűsége, hogy a tényleges fogyasztás 15 és 25 db közé esik? 4. feladat Egy országrész felnőtt lakosságának 22 %-a felsőfokú végzettséggel rendelkezik. Közülük véletlenszerűen kiválasztunk főt. a) Mennyi lesz ezek között a felsőfokú végzettségűek várható száma? b) Legalább mekkora a valószínűsége, hogy a felsőfokú végzettségűek száma a várható értéktől 5 %-nál kevesebbel tér el? 35

36 Beküldendő feladat (5-6) 5. feladat Adott a következő függvény: 2 2x 0 x 1 f ( x) = 0 különben a.) Ellenőrizze, hogy lehet-e az f függvény valamely ξ valószínűségi változó sűrűségfüggvénye! b.) Ha f sűrűségfüggvény, akkor számítsa ki a ξ valószínűségi változó várható értékét és szórását! c.) Mikor nevezünk egy valószínűségi változót Poisson eloszlásúnak? 6. feladat Egy telefonközpontba 1 perc alatt átlagosan 6 hívás érkezik. Az egy perc alatti hívások száma Poisson-eloszlású valószínűségi változónak tekinthető. a) Mennyi a valószínűsége, hogy egy adott perc alatt 8 hívás érkezik? b) Mennyi a valószínűsége, hogy az adott perc alatt a várható értéknél kevesebb hívás érkezik? c) Mennyi annak a valószínűsége, hogy egy adott perc alatt 2-nél több, de legfeljebb 10 hívás érkezik? Miután a feladatokat megoldotta és letisztázta a megoldásokat, küldje el tutorának (lehetőleg -ben). Szakértő tutora rövidesen (anyaga megérkezését követően egy héten belül) válaszolni fog, tájékoztatja Önt, hogy mit oldott meg helyesen; segítséget ad az esetleges hibák kijavítására, útmutatást a további tanuláshoz. A következő leckében az egyik legfontosabb folytonos eloszlással foglalkozunk. 36

37 13. lecke Normális eloszlás, standard normális eloszlás. Valószínűségeloszlások közelítő meghatározása A lecke témájának tanulmányozására fordítandó idő kb. 11 óra. Bevezetés A valószínűségszámításban, és a matematikai statisztikában a folytonos eloszlások közül az egyik leggyakoribb, és legnagyobb jelentőségű a normális eloszlás. Megismerése azért nagyon fontos, mivel a véletlen folyamatok nagy része normális eloszlással írható le, illetve normális eloszlással közelíthető A téma tanulmányozása után Ön képes lesz: definiálni a normális eloszlást; felírni és ábrázolni a normális eloszlás eloszlásfüggvényét és sűrűségfüggvényét; a normális eloszlást standardizálni; felírni és ábrázolni a standard normális eloszlás eloszlásfüggvényét és sűrűségfüggvényét; a tanultakat alkalmazni gyakorlati problémák megoldásában; kifejteni az egyes közelítések feltételeit; a hipergeometriai eloszlást közelíteni binomiálissal (5.3. Tétel); a binomiális eloszlást közelíteni Poisson-eloszlással (5.6. Tétel), illetve normális eloszlással. Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk old. anyagát! Az N(m,σ) normális eloszlás eloszlásfüggvénye csak táblázatban lenne megadható (sűrűségfüggvényének nem létezik ugyanis primitív függvénye, így az integrálja nem határozható meg a Newton-Leibniz formula segítségével), ami viszont m és σ végtelen sok lehetséges értéke miatt gyakorlatilag lehetetlen. Ezért fontos a standardizálás ismerete, a standard normális eloszlás (m=0, σ=1) sűrűségfüggvényének és eloszlásfüggvényének, és ezek tulajdonságainak ismerete. Táblázatból a standard normális eloszlás sűrűségfüggvényének és eloszlásfüggvényének értékeit tudjuk kiolvasni, ezt kell ismernie. Normális eloszlásra vonatkozó feladat megoldása esetén a feladatot át kell tehát fogalmaznunk (transzformálnunk) standard normális eloszlásra. 37

38 1. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 5.4 fejezetének mintafeladatait! 1. megoldás: A megoldásokat használja önellenőrzésre. 2. önellenőrző feladat Válaszoljon a tanulási útmutató és 6. ellenőrző kérdéseire! 2. megoldás: Ellenőrizze válaszát 5.4. alapján. 3. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató , 3. és 7. feladatát! 3. megoldás: Ellenőrzés az 5.5 alapján. 4. önellenőrző feladat További gyakorlásra javasoljuk a Tanulási útmutató , 3. és 6. feladatának megoldását! 4. megoldás: az útmutató következő oldalán. Segítség: Valószínűségeloszlások közelítő meghatározásához a tk és 121. oldalát tanulmányozza (5.3. és 5.6. Tétel)! Általános elv: ha a közelítés feltételei fennállnak, akkor valamely eloszlást a neki megfelelő ugyanolyan paraméterű (várható értékű és szórású) eloszlással közelíthetjük. Kiegészítés a binomiális eloszlás közelítéséhez (121. old.): ha p értéke 0,5 körüli és n nagy ( n ), akkor a binomiális eloszlás Poisson-eloszlás helyett pontosabban közelíthető normális eloszlással; éspedig (lásd az előző általános megjegyzést), olyan normális eloszlással, amelynek paraméterei m = M ( ξ ) = np és σ = D ( ξ ) = npq. 38

39 5. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény mintafeladatát! 5. megoldás: A megoldást önellenőrzésre használja! 6. önellenőrző feladat Oldja meg a Tanulási útmutató , valamint a feladatát! 6. megoldás: Ellenőrizze megoldását az 5.5. és az 5.7. alapján! 7. önellenőrző feladat Oldja meg a Feladatgyűjtemény 5. fejezet 19. feladatát! 7. megoldás: a Feladatgyűjtemény 157. oldalán. Befejezés Az anyag sikeres elsajátítása után, az utolsó leckében a kétméretű eloszlások legfontosabb jellemzőit ismeri meg. 39

40 14. lecke Többdimenziós eloszlások (kétdimenziós diszkrét) A témakör tanulmányozására fordítandó idő kb. 10 óra. Természetesen a tanulási idő ettől jelentősen eltérhet, ha korábban Ön jól megtanulta az egydimenziós eloszlások jellemzőit. Bevezetés A gyakorlatban számos olyan tömegjelenség fordul elő, amely csak két vagy több valószínűségi változóval jellemezhető. Az adott tömegjelenséggel kapcsolatos valószínűségi változók egymással is kapcsolatban vannak, így a jelenség leírásához nem elegendő, ha csak az egyes valószínűségi változók eloszlását ismerjük. Ezen változók együttes eloszlása, a köztük levő kapcsolat szorosságának ismerete pontosabban írja le a vizsgált jelenséget. A lecke tanulmányozását követően Ön képes lesz: meghatározni az együttes- és peremeloszlás fogalmát, kapcsolatukat; felírni az együttes eloszlásfüggvényt, felsorolni tulajdonságait; definiálni a várható érték, kovariancia és a korrelációs együttható fogalmát, kiszámítási módját, kiszámítani azokat, és értelmezni az eredményt; meghatározni a valószínűségi változók függetlenségének fogalmát, kimondani a rá vonatkozó tételeket (6.10. és Tétel); eldönteni, hogy adott eloszlásnál fenn áll-e a függetlenség; megmutatni a függetlenség és a korrelálatlanság kapcsolatát. Segítség: Dolgozza fel (tanulja meg) a tk és old. anyagát! A kétméretű (diszkrét) eloszlás az egyméretű eloszlások általánosítása. Az egyméretű eloszlásoknál megismert minden fogalmat (eloszlás, eloszlásfüggvény, várható érték, szórás) felhasználunk, így ha szükségesnek látja, a téma tanulmányozása előtt ismételje át. A kétméretű eloszlás megadása (együttes eloszlás) egyértelműen meghatároz két egyméretű eloszlást (peremeloszlások), megfordítva ez általában nem igaz. Lényeges, hogy jól értse a valószínűségi változók sztochasztikus kapcsolatának mérésére szolgáló korrelációs együttható jelentését (a Tankönyvben ez nem elég hangsúlyos): A korrelációs együttható értéke csak a változók lineáris kapcsolatának szorosságáról tájékoztat, 40

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató 2015/2016. tanév I. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:

Részletesebben

Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató

Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdálkodási és menedzsment, pénzügy és számvitel szakok távoktatás tagozat Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató 2016/17 tanév II. félév 1/6 A KURZUS ALAPADATAI Tárgy

Részletesebben

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató 2013/2014. tanév II. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:

Részletesebben

Gazdasági matematika II. tanmenet

Gazdasági matematika II. tanmenet Gazdasági matematika II. tanmenet Mádi-Nagy Gergely A hivatkozásokban az alábbi tankönyvekre utalunk: T: Tóth Irén (szerk.): Operációkutatás I., Nemzeti Tankönyvkiadó 1987. Cs: Csernyák László (szerk.):

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

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz Véletlen kísérletek, események valószín sége Deníció. Egy véletlen kísérlet lehetséges eredményeit kimeneteleknek nevezzük. A kísérlet kimeneteleinek

Részletesebben

Tantárgy kódja Meghirdetés féléve 3 Kreditpont 4 Összóraszám (elm+gyak) 2+2

Tantárgy kódja Meghirdetés féléve 3 Kreditpont 4 Összóraszám (elm+gyak) 2+2 Tantárgy neve Alkalmazott matematika II. Tantárgy kódja MT003 Meghirdetés féléve 3 Kreditpont 4 Összóraszám (elm+gyak) 2+2 Számonkérés módja gyakorlati jegy Előfeltétel (tantárgyi kód) MT002 Tantárgyfelelős

Részletesebben

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. 1. tétel Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. A valószínűségszámítás tárgya: véletlen tömegjelenségek vizsgálata. véletlen: a kísérlet kimenetelét

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.13. Populáció és minta jellemző adatai Hibaszámítás Valószínűség 1 Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza)

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.15. Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza) alkotja az eseményteret. Esemény: az eseménytér részhalmazai.

Részletesebben

Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.

Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem. Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem. Elemi esemény: a kísérlet egyes lehetséges egyes lehetséges kimenetelei.

Részletesebben

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események

Részletesebben

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. : Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O 1. Mit nevezünk elemi eseménynek és eseménytérnek? A kísérlet lehetséges kimeneteleit elemi eseményeknek nevezzük. Az adott kísélethez tartozó elemi események halmazát eseménytérnek nevezzük, jele: X 2.

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Számítógépes döntéstámogatás

Biometria az orvosi gyakorlatban. Számítógépes döntéstámogatás SZDT-01 p. 1/23 Biometria az orvosi gyakorlatban Számítógépes döntéstámogatás Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Gyakorlat SZDT-01 p.

Részletesebben

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László Gyakorló feladatok Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László I/. A vizsgaidőszak második napján a hallgatók %-ának az E épületben, %-ának a D épületben,

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

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

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Gazdasági matematika I. tanulmányokhoz

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Gazdasági matematika I. tanulmányokhoz I. évfolyam BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Gazdasági matematika I. tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS 2015/2016-os tanév I. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Gazdasági matematika I. (Analízis) Tanszék: Módszertani

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

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Tények, fogalmak olyan megjelenési formája, amely alkalmas emberi eszközökkel történő értelmezésre, feldolgozásra, továbbításra. Az adatokból gondolkodás vagy gépi feldolgozás

Részletesebben

A valószínűségszámítás elemei

A valószínűségszámítás elemei A valószínűségszámítás elemei Kísérletsorozatban az esemény relatív gyakorisága: k/n, ahol k az esemény bekövetkezésének abszolút gyakorisága, n a kísérletek száma. Pl. Jelenség: kockadobás Megfigyelés:

Részletesebben

1. A kísérlet naiv fogalma. melyek közül a kísérlet minden végrehajtásakor pontosan egy következik be.

1. A kísérlet naiv fogalma. melyek közül a kísérlet minden végrehajtásakor pontosan egy következik be. IX. ESEMÉNYEK, VALÓSZÍNŰSÉG IX.1. Események, a valószínűség bevezetése 1. A kísérlet naiv fogalma. Kísérlet nek nevezzük egy olyan jelenség előidézését vagy megfigyelését, amelynek kimenetelét az általunk

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Definiálja az alábbi fogalmakat!. Egy eseménynek egy másik eseményre vonatkozó feltételes valószínűsége. ( pont) Az A esemény feltételes valószínűsége

Részletesebben

Osztályozóvizsga követelményei

Osztályozóvizsga követelményei Osztályozóvizsga követelményei Képzés típusa: Tantárgy: Nyolcosztályos gimnázium Matematika Évfolyam: 11 Emelt óraszámú csoport Emelt szintű csoport Vizsga típusa: Írásbeli Követelmények, témakörök: Gondolkodási

Részletesebben

Valószínűségszámítás összefoglaló

Valószínűségszámítás összefoglaló Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:

Részletesebben

Tantárgyi útmutató. Gazdasági matematika II.

Tantárgyi útmutató. Gazdasági matematika II. Módszertani Intézeti Tanszék Tantárgyi útmutató Gazdasági matematika II. Nappali Tagozat 2015/16 tanév II. félév 1/5 Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa: Gazdasági matematika

Részletesebben

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 9. Együttes eloszlás, kovarianca, nevezetes eloszlások Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés, definíciók Együttes eloszlás Függetlenség

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

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben 1 feladatsor 1 Egy dobozban 20 fehér golyó van Egy szabályos dobókockával dobunk, majd a következ t tesszük: ha a dobott szám 1,2 vagy 3, akkor tíz golyót cserélünk ki pirosra; ha a dobott szám 4 vagy

Részletesebben

Matematika III. 4. A valószínűségi változó és jellemzői Prof. Dr. Závoti, József

Matematika III. 4. A valószínűségi változó és jellemzői Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 4. A valószínűségi változó és jellemzői Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 4. : A valószínűségi változó és jellemzői Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul

Részletesebben

Részletes tantárgyprogram és követelményrendszer

Részletes tantárgyprogram és követelményrendszer Részletes tantárgyprogram és követelményrendszer Óbudai Egyetem Mikroelektronikai és Technológia Intézet Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Tantárgy neve és kódja: Matematika III. KMEMA31TND Kreditérték:

Részletesebben

3. Egy szabályos dobókockával háromszor dobunk egymás után. Legyen A az az esemény, hogy

3. Egy szabályos dobókockával háromszor dobunk egymás után. Legyen A az az esemény, hogy Valószínűségszámítás. zárthelyi dolgozat 009. október 5.. Egy osztályba 3-an járnak. Minden fizikaórán a a többi órától függetlenül a tanár kisorsol egy felelőt, véletlenszerűen, egyenletesen, azaz mindig

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

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

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

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :

Részletesebben

Való szí nű sé gi va ltózó, sű rű sé gfű ggvé ny, élószla sfű ggvé ny

Való szí nű sé gi va ltózó, sű rű sé gfű ggvé ny, élószla sfű ggvé ny Való szí nű sé gi va ltózó, sű rű sé gfű ggvé ny, élószla sfű ggvé ny Szűk elméleti összefoglaló Valószínűségi változó: egy függvény, ami az eseményteret a valós számok halmazára tudja vetíteni. A val.

Részletesebben

A valószínűségszámítás elemei

A valószínűségszámítás elemei Alapfogalmak BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA A valószínűségszámítás elemei Jelenség: minden, ami lényegében azonos feltételek mellett megismételhető, amivel kapcsolatban megfigyeléseket lehet végezni, lehet

Részletesebben

Matematika 11. évfolyam

Matematika 11. évfolyam Matematika 11. évfolyam Tanmenet Másodfokúra visszavezethető magasabb rendű egyenletek, másodfokú egyenletrendszerek 1. Másodfokú egyenletek (ismétlés) 2. Másodfokú egyenletrendszerek (behelyettesítő módszer)

Részletesebben

NT Matematika 11. (Heuréka) Tanmenetjavaslat

NT Matematika 11. (Heuréka) Tanmenetjavaslat NT-17302 Matematika 11. (Heuréka) Tanmenetjavaslat A Dr. Gerőcs László Számadó László Matematika 11. tankönyv a Heuréka-sorozat harmadik tagja. Ebben a segédanyagban ehhez a könyvhöz a tizenegyedikes tananyag

Részletesebben

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:

Részletesebben

Pénzügyi számvitel 1.

Pénzügyi számvitel 1. TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Pénzügyi számvitel 1. Pénzügyi és számviteli felsőoktatási szakképzés Államháztartási szakirány Nonprofit szakirány Pénzintézeti szakirány Vállalkozási szakirány Nappali tagozat 2015/2016.

Részletesebben

1. Kombinatorikai bevezetés

1. Kombinatorikai bevezetés 1. Kombinatorikai bevezetés 1.1. Permutációk Adott n különböző elem ismétlés nélküli permutációján az elemek egy meghatározott sorrendjét értjük. Az n különböző elem összes permutációinak számát P n -nel

Részletesebben

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA ÁVF GM szak 2010 ősz KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA A MINTAVÉTEL BECSLÉS A sokasági átlag becslése 2010 ősz Utoljára módosítva: 2010-09-07 ÁVF Oktató: Lipécz György 1 A becslés alapfeladata Pl. Hányan láttak

Részletesebben

Matematika tanmenet 11. évfolyam (középszintű csoport)

Matematika tanmenet 11. évfolyam (középszintű csoport) Matematika tanmenet 11. évfolyam (középszintű csoport) Műveltségi terület: MATEMATIKA Iskola, osztályok: Vetési Albert Gimnázium, 11.A, 11.B, 11.D (alap) Tantárgy: MATEMATIKA Heti óraszám: 4 óra Készítették:

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

MATEMATIKA A KÖZGAZDASÁGI ALAPKÉPZÉS SZÁMÁRA SZENTELEKINÉ DR. PÁLES ILONA ANALÍZIS PÉLDATÁR

MATEMATIKA A KÖZGAZDASÁGI ALAPKÉPZÉS SZÁMÁRA SZENTELEKINÉ DR. PÁLES ILONA ANALÍZIS PÉLDATÁR MATEMATIKA A KÖZGAZDASÁGI ALAPKÉPZÉS SZÁMÁRA SZENTELEKINÉ DR. PÁLES ILONA ANALÍZIS PÉLDATÁR Budapest, 2018 Szerző: SZENTELEKINÉ DR. PÁLES ILONA főiskolai docens 978-963-638-542-2 Kiadja a SALDO Pénzügyi

Részletesebben

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel: Valószínűségi változó általános fogalma: A : R leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha : ( ) x, x R, x rögzített esetén esemény.

Részletesebben

Példa a report dokumentumosztály használatára

Példa a report dokumentumosztály használatára Példa a report dokumentumosztály használatára Szerző neve évszám Tartalomjegyzék 1. Valószínűségszámítás 5 1.1. Események matematikai modellezése.............. 5 1.2. A valószínűség matematikai modellezése............

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

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 4. MA3-4 modul. A valószínűségi változó és jellemzői

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 4. MA3-4 modul. A valószínűségi változó és jellemzői Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 4. MA3-4 modul A valószínűségi változó és jellemzői SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról

Részletesebben

Érettségi előkészítő emelt szint 11-12. évf. Matematika. 11. évfolyam. Tematikai egység/fejlesztési cél

Érettségi előkészítő emelt szint 11-12. évf. Matematika. 11. évfolyam. Tematikai egység/fejlesztési cél Emelt szintű matematika érettségi előkészítő 11. évfolyam Tematikai egység/fejlesztési cél Órakeret 72 óra Kötelező Szabad Összesen 1. Gondolkodási módszerek Halmazok, matematikai logika, kombinatorika,

Részletesebben

Matematika III. 5. Nevezetes valószínűség-eloszlások Prof. Dr. Závoti, József

Matematika III. 5. Nevezetes valószínűség-eloszlások Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 5. Nevezetes valószínűség-eloszlások Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 5. : Nevezetes valószínűség-eloszlások Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP

Részletesebben

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 1. MA3-1 modul. Kombinatorika

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 1. MA3-1 modul. Kombinatorika Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 1. MA3-1 modul Kombinatorika SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról szóló 1999. évi LXXVI.

Részletesebben

Osztályozóvizsga követelményei

Osztályozóvizsga követelményei Osztályozóvizsga követelményei Képzés típusa: Tantárgy: Nyolcosztályos gimnázium Matematika Évfolyam: 12 Emelt óraszámú csoport Emelt szintű csoport Vizsga típusa: Írásbeli Követelmények, témakörök: Emelt

Részletesebben

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI, Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár PhD kurzus. KOKI, 2015.09.17. Mi a statisztika? A sokaság (a sok valami) feletti áttekintés megszerzése, a sokaságról való információszerzés eszköze.

Részletesebben

TANMENET. a matematika tantárgy tanításához 11.E osztályok számára

TANMENET. a matematika tantárgy tanításához 11.E osztályok számára Az iskola fejbélyegzője TANMENET a matematika tantárgy tanításához 11.E osztályok számára Készítette: Természettudományi Munkaközösség matematikát tanító tanárai Készült: a gimnáziumi tanterv alapján Használatos

Részletesebben

Osztályozóvizsga és javítóvizsga témakörei Matematika 9. évfolyam

Osztályozóvizsga és javítóvizsga témakörei Matematika 9. évfolyam Osztályozóvizsga és javítóvizsga témakörei Matematika 9. évfolyam 1. félév Gondolkozás, számolás - halmazok, műveletek halmazokkal, intervallumok - racionális számok, műveletek racionális számokkal, zárójel

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.22. Valószínűségi változó Véletlentől függő számértékeket (értékek sokasága) felvevő változókat valószínűségi változóknak nevezzük(jelölés: ξ, η, x). (pl. x =

Részletesebben

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató 2014/2015. tanév I. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Matematikai alapok

Részletesebben

YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II.

YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II. YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II. Tantárgyfelelős: Dr. Joós Antal Tárgyelőadó: Dr. Joós Antal Tantárgyi leírás Oktatási cél: Azoknak a matematikai alapoknak a megszerzése, melyek a szaktárgyak elsajátításához

Részletesebben

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ Megoldások Harmadik fejezet gyakorlatai 3.. gyakorlat megoldása ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4;, 3 normális eloszlású P (ξ 8 ξ 5 feltételes valószínűségét (.3. alapján számoljuk.

Részletesebben

Matematika. 9.osztály: Ajánlott tankönyv és feladatgyűjtemény: Matematika I-II. kötet (Apáczai Kiadó; AP-090803 és AP-090804)

Matematika. 9.osztály: Ajánlott tankönyv és feladatgyűjtemény: Matematika I-II. kötet (Apáczai Kiadó; AP-090803 és AP-090804) Matematika A definíciókat és tételeket (bizonyítás nélkül) ki kell mondani, a tananyagrészekhez tartozó alap- és közepes nehézségű feladatokat kell tudni megoldani A javítóvizsga 60 -es írásbeliből áll.

Részletesebben

Osztályozó- és javítóvizsga. Matematika tantárgyból

Osztályozó- és javítóvizsga. Matematika tantárgyból Osztályozó- és javítóvizsga Matematika tantárgyból 2018-2019 A vizsga 60 perces írásbeli vizsga (feladatlap) a megadott témakörökből. A megjelölt százalék (50%) nem teljesítése esetén szóbeli vizsga is,

Részletesebben

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. A várható érték és a szórás transzformációja 1. Ha egy valószínűségi változóhoz hozzáadunk ötöt, mínusz ötöt, egy b konstanst,

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika

Valószín ségszámítás és statisztika Valószín ségszámítás és statisztika Informatika BSc, esti tagozat Backhausz Ágnes agnes@math.elte.hu fogadóóra: szerda 10-11 és 13-14, D 3-415 2018/2019. tavaszi félév Bevezetés A valószín ségszámítás

Részletesebben

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma: Normális eloszlás ξ valószínűségi változó normális eloszlású. ξ N ( µ, σ 2) Paraméterei: µ: várható érték, σ 2 : szórásnégyzet (µ tetszőleges, σ 2 tetszőleges pozitív valós szám) Normális eloszlás sűrűségfüggvénye:

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Konszern számvitel alapjai. tanulmányokhoz

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Konszern számvitel alapjai. tanulmányokhoz III. évfolyam pénzügy-számvitel specializáció (szakirány) BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Konszern számvitel alapjai tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS Tanév (2014/2015) II. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Konszern

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás Matematikai alapok és valószínőségszámítás Normál eloszlás A normál eloszlás Folytonos változók esetén az eloszlás meghatározása nehezebb, mint diszkrét változók esetén. A változó értékei nem sorolhatóak

Részletesebben

Azaz 56 7 = 49 darab 8 jegyű szám készíthető a megadott számjegyekből.

Azaz 56 7 = 49 darab 8 jegyű szám készíthető a megadott számjegyekből. 1 Kombináció, variáció, permutáció 1. Hányféleképpen rakhatunk be 6 levelet 1 rekeszbe, ha a levelek között nem teszünk különbséget és egy rekeszbe maximum egy levelet teszünk? Mivel egy rekeszbe legfeljebb

Részletesebben

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani

Részletesebben

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz 1. dolgozat Véletlen kísérletek, események valószín sége Deníció. Egy véletlen kísérlet lehetséges eredményeit kimeneteleknek nevezzük. A kísérlet

Részletesebben

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató 2014/2015. tanév I. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:

Részletesebben

(Independence, dependence, random variables)

(Independence, dependence, random variables) Két valószínűségi változó együttes vizsgálata Feltételes eloszlások Két diszkrét változó együttes eloszlása a lehetséges értékpárok és a hozzájuk tartozó valószínűségek (táblázat) Példa: Egy urna 3 fehér,

Részletesebben

Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44.

Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44. Dr. Vincze Szilvia Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44. tétel) Környezetünkben sok olyan jelenséget

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 21. lecke: A feltételes valószínűség, események függetlensége Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás,

Részletesebben

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató 2013/2014. tanév II. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Matematikai alapok

Részletesebben

Matematikai alapok 1 Tantárgyi útmutató

Matematikai alapok 1 Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdaságinformatikus szak nappali tagozat Matematikai alapok 1 Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1/5 Tantárgy megnevezése Matematikai alapok 1 Tantárgy jellege/típusa:

Részletesebben

Környezet statisztika

Környezet statisztika Környezet statisztika Permutáció, variáció, kombináció k számú golyót n számú urnába helyezve hányféle helykitöltés lehetséges, ha a golyókat helykitöltés Minden urnába akárhány golyó kerülhet (ismétléses)

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

Osztályozó- és javítóvizsga témakörei MATEMATIKA tantárgyból

Osztályozó- és javítóvizsga témakörei MATEMATIKA tantárgyból Osztályozó- és javítóvizsga témakörei MATEMATIKA tantárgyból 9. évfolyam I. Halmazok 1. Alapfogalmak, jelölések 2. Halmaz, részhalmaz fogalma, részhalmazok száma, jelölések 3. Nevezetes számhalmazok (N,

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

KÉPZÉSI PROGRAM NEMZETKÖZI GAZDÁLKODÁS ALAPKÉPZÉSI SZAK

KÉPZÉSI PROGRAM NEMZETKÖZI GAZDÁLKODÁS ALAPKÉPZÉSI SZAK KÉPZÉSI PROGRAM NEMZETKÖZI GAZDÁLKODÁS ALAPKÉPZÉSI SZAK SZOLNOKI FŐISKOLA SZOLNOK SZOLNOKI FŐISKOLA SZOLNOK TANTERV érvényes a 2013/2014. tanévtől felmenő rendszerben NEMZETKÖZI GAZDÁLKODÁS ALAPKÉPZÉSI

Részletesebben

Az osztályozóvizsgák követelményrendszere MATEMATIKA

Az osztályozóvizsgák követelményrendszere MATEMATIKA Az osztályozóvizsgák követelményrendszere MATEMATIKA 1. Számok, számhalmazok A 9. évfolyam során feldolgozásra kerülő témakörök: A nyelvi előkészítő és a két tanítási nyelvű osztályok tananyaga: A számfogalom

Részletesebben

Óra A tanítási óra anyaga Ismeretek, kulcsfogalmak/fogalmak 1. Év eleji szervezési feladatok 2.

Óra A tanítási óra anyaga Ismeretek, kulcsfogalmak/fogalmak 1. Év eleji szervezési feladatok 2. MATEMATIKA ÉRETTSÉGI ELŐKÉSZTŐ 11. évfolyam Óra A tanítási óra anyaga Ismeretek, 1. Év eleji szervezési feladatok 2. A hatványozásról tanultak ismétlése, feladatok az n- edik gyök fogalmára, azonosságaira

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Statisztika 1.

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Statisztika 1. I. évfolyam BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Statisztika 1. TÁVOKTATÁS Tanév 2014/2015 II. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Statisztika 1. Tanszék: Módszertani Tantárgyfelelős neve: Sándorné Dr. Kriszt

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika

Valószín ségszámítás és statisztika Valószín ségszámítás és statisztika Informatika BSc, esti tagozat Backhausz Ágnes agnes@cs.elte.hu 2016/2017. tavaszi félév Bevezetés Célok: véletlen folyamatok modellezése; kísérletekb l, felmérésekb

Részletesebben

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem agy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem A mérés mint statisztikai mintavétel A méréssel az eloszlásfüggvénnyel

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

Numerikus módszerek: Nemlineáris egyenlet megoldása (Newton módszer, húrmódszer). Lagrange interpoláció. Lineáris regresszió.

Numerikus módszerek: Nemlineáris egyenlet megoldása (Newton módszer, húrmódszer). Lagrange interpoláció. Lineáris regresszió. YBL - SGYMMAT202XXX Matematika II. Tantárgyfelelős: Dr. Joós Antal Tárgyelőadó: Dr. Joós Antal Tantárgyi leírás Oktatási cél: Azoknak a matematikai alapoknak a megszerzése, melyek a szaktárgyak elsajátításához

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás

Részletesebben

Gazdasági matematika 1 Tantárgyi útmutató

Gazdasági matematika 1 Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Emberi erőforrások, gazdálkodási és menedzsment, pénzügy és számvitel szakok nappali tagozat Gazdasági matematika 1 Tantárgyi útmutató 2016/17 tanév I. félév 1/5 Tantárgy megnevezése

Részletesebben

Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév:

Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: 7. Függvények: - függvények fogalma, megadása, ábrázolás koordináta- rendszerben - az elsőfokú függvény, lineáris függvény - a másodfokú függvény

Részletesebben

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Elemek halmazba rendezése több szempont alapján. Halmazok ábrázolása. A nyelv logikai elemeinek helyes használata.

Részletesebben

Valószínűségszámítás

Valószínűségszámítás European Virtual Laboratory of Mathematics Project No. 2006 - SK/06/B/F/PP - 177436 Európai Virtuális Matematikai Laboratórium Árvai- Homolya Szilvia Valószínűségszámítás EVML e-könyvek Miskolc 2008 Sorozat

Részletesebben

AGRÁRMÉRNÖK SZAK Alkalmazott matematika, II. félév Összefoglaló feladatok 2. 4. A síkban 16 db általános helyzetű pont hány egyenest határoz meg?

AGRÁRMÉRNÖK SZAK Alkalmazott matematika, II. félév Összefoglaló feladatok 2. 4. A síkban 16 db általános helyzetű pont hány egyenest határoz meg? KOMBINATORIKA FELADATSOR 1 1. Hányféleképpen rendezhető egy sorba egy óvodás csoport ha 9 lány és 6 fiú van és a lányokat mindig előre akarjuk állítani? 2. Hány 6-jegyű telefonszám van ahol mind 35-tel

Részletesebben