Valószín ségszámítás gyakorlat Földtudomány BsC

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Valószín ségszámítás gyakorlat Földtudomány BsC"

Átírás

1 Valószín ségszámítás gyakorlat Földtudomány BsC Játékszabályok Az órákon részt kell venni, maximum 3-szor lehet hiányozni. Aki többször hiányzik, nem kap gyakjegyet x pontot lehet szerezni a félév során: 50 pont: 1. ZH a félév közepén 50 pont: 2. ZH a félév végén x pont: szorgalmi feladatokkal Mindkét ZH-n minimálisan teljesíteni kell a 30 %-ot, azaz a 15 pontot. Ha egy ZH sikertelen, nem írod meg, vagy javítani szeretnél, akkor vizsgaid szak els hetén lesz lehet ség a pótzh megírására vagy a javításra. Csak az egyik ZH anyagából javíthatsz, és a jobbik eredményt veszem gyelembe, azaz nem lehet rontani. Két sikertelen vagy meg nem írt ZH esetén gyakuv-t írsz, és maximum kettest kaphatsz. A ZH-kon a kiosztott táblázatokon kívül használni lehet egy A4-es lapra (akár mindkét oldalára) KÉZZEL írott "puskát" , ,99 Osztályozás: , , Személyes adatok Név Varga László Tanszék Valószín ségelméleti és Statisztika Tanszék (ELTE TTK) Szoba D vargal4@cs.elte.hu Honlap Ajánlott irodalom Arató-Prokaj-Zempléni: Valószín ségszámítás elektronikus jegyzet (kés bb: tankonyvtar.hu, most bev_val.pdf) Denkinger Géza: Valószín ségszámítási gyakorlatok 1.) Van egy piros, egy kék, egy sárga és egy zöld golyónk. Hányféleképpen tehetjük ket sorba? 2.) Hányféleképpen rendezhetünk sorba 5 könyvet és 4 füzetet úgy, hogy a könyvek kerüljenek elölre? 3.) a. Hányféleképpen választhat egy tíz f s társaság elnököt és alelnököt? b. És ha titkárt is szeretnének választani? 4.) Egy harminckét lapos kártyacsomagból hányféleképpen választhatunk ki három lapot (a sorrend mindegy)? 5.) Hány lottószelvényt kell kitöltenünk, hogy biztosan legyen öttalálatos? 6.) Hány olyan négyjegy szám van, ami csupa különböz számjegyb l áll? 7.) Hányféleképpen olvashatjuk ki a MATEK ill. MATEMATIKA szavakat az alábbi ábrákon? (A bal fels sorokból indulunk és a jobb alsóba érkezünk.) a. MAT b. MATEMAT ATE TEK ATEMATI TEMATIK EMATIKA 8.) Tekintsük az 1, 2,..., 10 számok bizonyos részhalmazait: A: páros számok, B: hárommal osztható számok, C: prímek (2, 3, 5, 7) Adjuk meg, mely számok tartoznak a következ halmazokba: a. A B b. A \ B c. C (C komplementere) d. A B e. (A C) B f. (A B) (B C) 9.) Két érmével dobunk egymás után. a. Mi az elemi események halmaza? b. Hány esemény van? c. Írjuk fel azt az eseményt, hogy a két dobás különböz. Mi ennek az ellentett eseménye? d. Ha az érmék szabályosak, mi annak a valószín sége, hogy különböz t dobtunk? e. Mi a valószín sége annak, hogy az els fej, a második írás? 10.) Két kockával dobunk, egy pirossal és egy kékkel. Tekintsük a következ eseményeket: A: legalább az egyik dobás 2-es 1

2 B: a két dobott szám összege 7 C: dobtunk páros számot D: pontosan egy 5-öst dobtunk E: a pirossal páratlant dobtunk F : mindkett vel páratlant dobtunk G: a kékkel ötöst dobtunk Jellemezzük a következ eseményeket: B G F A B + C C D + G Igaz-e: D G D A B F A B B A + D 11.) Egy érmével háromszor dobunk, vegyük a következ eseményeket: A: az els dobás fej B: a második dobás fej C: a harmadik dobás fej Írjuk fel A, B, C segítségével az alábbi eseményeket és számítsuk ki a valószín ségeiket: a. az els két dobás fej b. dobtunk írást c. csak harmadszorra dobtunk írást d. dobtunk fejet és írást is e. mindháromszor egyformát dobtunk f. az els fejet a második dobásnál kaptuk g. pontosan kétszer dobtunk fejet 12.) Két kockával dobunk, egy pirossal és egy kékkel. Mekkora a valószín sége, hogy a piros kockával nagyobbat dobunk, mint a kékkel? 13.) Mekkora a valószín sége, hogy kockával hatszor dobva mind a 6 szám el fordul? 14.) Egy ókban 10 egyforma pár keszty van. Találomra kiveszünk négy darabot. Mekkora a valószín sége, hogy lesz köztük egy pár? 15.) Ha egy magyarkártya-csomagból visszatevés nélkül húzunk 3 lapot, akkor mi annak a valószín sége, hogy a. pontosan b. legalább egy piros szín lapot húzunk? És mi a helyzet visszatevéses esetben? 16.) Lottóhúzás során (5-ös lottó) a. milyen eséllyel lesz két találatom? b. milyen eséllyel lesz legalább két találatom? 17.) Tegyük fel, hogy egy hatgyermekes családban mindig a úk, ill. a lányok születési valószín sége, és az egyes születések függetlenek egymástól. Adjuk meg annak a valószín ségét, hogy a. a családban 1 ú született b. a családban több ú született, mint lány c. a családban nem született ú SZ1.) Mennyi annak a valószín sége, hogy a kenóhúzás során (80-ból 20 kihúzása) legalább több a páros, mint a páratlan? (2 SZ2.) Mennyi az 1 és 2 számjegyekkel felírható ötjegy számok összege? (3 SZ3.) Legyenek az A 1, A 2 és A 3 események egymást kizáró események, melyek a P(A 1 )=p 1, P(A 2 )=p 2 és P(A 3 )=p 3 valószín ségekkel következnek be. Mennyi a valószín sége, hogy n független kísérletet végezve, a kísérletek során az A 2 el bb következik be, mint az A 1 vagy az A 3? Számítsuk ki e valószín ség határértékékét, ha a kísérletek száma a végtelenhez tart! (3 SZ4.) Egy urnában K fehér és M fekete golyó van. Visszatevés nélkül kihúztunk n golyót, s ebb l k lett fehér és n k fekete. Mi a valószín sége, hogy az els húzás eredménye fehér golyó volt, ha a golyók számozottak? (3 SZ5.) Mennyi annak a valószín sége, hogy a kihúzott lottószámok a húzás sorrendjében monoton sorozatot alkotnak? Változik-e a válasz (és miért), ha azt követelem meg, hogy szigorúan monoton sorozatot alkossanak? ( ) Mik az elemi események? a. Három pénzérmét feldobunk. b. Hat szám közül kiszínezünk egyet pirossal, egyet kékkel. c. Megmértük egy fa magasságát. d. Megmértük két fa magasságát. 19.) Két kockával dobunk. Mekkora a valószín sége, hogy az összeg 7? Mekkora a valószín sége, hogy dobtunk páros számot? 20.) Egy dobókockát többször feldobtunk, és felírtuk táblázatba, hogy mi hányszor fordult el : 1-es 2-es 3-as 4-es 5-ös 6-os Mekkora a relatív gyakorisága annak az eseménynek, hogy páros számot dob- 2

3 tunk? Mekkora a relatív gyakorisága annak, hogy 1-est vagy 3-ast dobtunk? Mekkora ugyanezeknek az eseményeknek a valószín sége? 21.) Egy pakli franciakártyában 52 lap van. Vezessük be a következ eseményeket: A: piros lapot húztunk ( )B: ászt vagy számot húztunk (A,2,...,10)C: pikket vagy k rt húztunk ( ) Számoljuk ki A + B + C valószín ségét a Poincaré-formulával. 22.) Három piros és két kék golyó közül kihúzunk kett t vakon. Mekkora a valószín sége annak, hogy valamelyik (azaz legalább az egyik) kék? 23.) 1 és 600 között választunk egy pozitív egész számot. Minden számot egyforma valószín séggel választunk ki. Mekkora a valószín sége, hogy a kapott szám kett, három és öt közül legalább az egyikkel osztható? 24.) Egy 32 tagú osztályban a diákok angolt, németet vagy franciát tanulhatnak. Tudjuk, hogy angolul 20-an tanulnak, németül 12-en, franciául pedig 9-en. Angolul és németül egyszerre 5-en, németül és franciául egyszerre 3- an, angolul és franciául 2-en, és senki nem tanulja mind a három nyelvet. Mekkora a valószín sége annak, hogy egy véletlenszer en választott tanuló legalább az egyik idegen nyelvet tanulja? 25.) Öt ember a színházban beadta a ruhatárba a kabátját. Azonban az el adás után a ruhatáros véletlenszer en osztotta szét köztük a kabátokat. Minden kiosztásnak egyforma volt a valószín sége. Mekkora a valószín sége, hogy senki sem kapta vissza a saját kabátját? Mi a válasz általánosan, n ember esetén? SZ6.) Mennyi a valószín sége, hogy 20 ember közül van olyan hónap, amelyikben egyikük se született? (2 26.) Három piros és két kék golyó közül kihúzunk kett t egymás után anélkül, hogy az el ször húzott golyót visszatennénk. Mekkora a valószín sége, hogy másodszorra kék golyót húzunk, ha a. az el ször kihúzott golyó kék? b. az el ször kihúzott golyó piros? 27.) Bálint egy szabályos érmével dobott háromszor egymás után, de csak annyit árult el, hogy összesen két dobás volt fej. Ennek alapján mekkora a feltételes valószín sége annak, hogy harmadszorra fejet dobott? 28.) Egy dobókockával kétszer dobtunk egymás után. Az els ként dobott számot megnéztük, és láttuk, hogy hatos. Mekkora a valószín sége, hogy a másik is hatos? 29.) Választottunk egy véletlenszer egész számot a. 1 és 54 között. b. 1 és 100 között. Észrevettük, hogy osztható 9-cel. Mekkora a valószín sége, hogy 6-tal is osztható? 30.) Van egy 52 lapos francia és egy 32 lapos magyar kártyánk. Egyforma valószín séggel kiválasztjuk az egyik paklit és húzunk egy lapot. Mennyi a valószín sége, hogy a. ászt húzunk? b. 2-est húzunk? 31.) Egy 32 f s osztályban 13-an angolul, 10-en németül és 9-en franciául tanulnak (senki sem tanul legalább két nyelven). Ha találkoznak egy külföldi emberrel, akkor az angolosok 90%, a németesek 60%, a franciák pedig 40% valószín séggel tudnak vele kommunikálni. Mekkora a valószín sége, hogy egy véletlenszer en választott tanuló tud kommunikálni a külföldivel? 32.) Két pénzérme van egy zsákban, melyek ránézésre megkülönböztethetetlenek. Az egyik szabályos, a másikkal azonban 2 3 a fej, és 1 3 az írás dobás valószín sége. Bekötött szemmel kihúzzuk az egyik érmét, és dobunk vele kétszer egymás után. Mekkora a valószín sége, hogy a szabálytalan érmét húztuk ki, ha mindkét dobás írás lett? 33.) Egy kézilabdacsapat a bajnokságban minden mérk zésén egymástól függetlenül 1 3, 1 2, illetve 3 5 valószín séggel arat gy zelmet a mérk zésein, attól függ en, hogy gyenge, átlagos, illetve kiváló edz je van. Új edz érkezik, aki egyforma valószín séggel gyenge, átlagos, illetve kiváló. Mekkora a valószín sége, hogy a csapat megnyeri az els mérk zését? Az els mérk zésen a csapat nem tudott nyerni, a másodikon azonban igen. Ennek alapján mekkora annak valószín sége, hogy az új edz kiváló képesség? És annak, hogy átlagos? 34.) Van 5 dobozunk, az i-edikben i piros és 1 kék golyóval (tehát az els ben 1 piros és 1 kék, a másodikban 2 piros és 1 kék, stb.). Választunk véletlenszer en egy dobozt és húzunk bel le. a. Mekkora a valószín sége, hogy kék? b. Ha tudjuk, hogy kéket húztunk, mekkora valószín séggel húztunk az els b l? 35.) Egy urnából, ami 10 piros és 5 kék golyót tartalmaz, egymás után hármat húzunk. Mennyi a valószín sége, hogy sorban piros, kék és piros lesz? 3

4 SZ7.) Egy szabálytalan érmét addig dobálunk, amíg fejet nem kapunk. Annak a valószín sége, hogy páros sokszor kell dobnunk, harmad akkora, mint annak, hogy páratlan sokszor. Mekkora a fejdobás valószín sége? (2 SZ8.) Iszákos Iván a nap 2/3 részét kocsmában tölti. Mivel a faluban 5 kocsma van, és nem válogatós, azonos eséllyel tartózkodik bármelyikben. Egyszer elindulunk, hogy megkeressük. Négy kocsmát már végigjártunk, de nem találtuk. Mi a valószín sége annak, hogy az ötödikben ott lesz? (1 SZ9.) Hányszor kell két kockát feldobnunk, hogy 0,99-nél nagyobb valószín séggel legalább egyszer két hatost dobjunk? (2 SZ10.) Két doboz közül az els ben k piros és l zöld golyó van, a másodikban k zöld és l piros. Visszatevéssel húzunk az alábbi szabály szerint: ha a kihúzott golyó piros, akkor a következ húzásnál az els dobozb l; ha zöld, akkor a második dobozból húzunk. El ször az els dobozból húzunk. Mennyi a valószín sége, hogy az n. húzásál piros golyót húzunk? Mihez tart ez a valószín ség, ha n? (3 36.) Mennyi a valószín sége, hogy egy kockát hétszer feldobva pontosan háromszor lesz hatos? 37.) Egy írásbeli vizsgán, amelyen 100 hallgató vett részt, mindenki egyforma valószín séggel kaphatta az öt jegy bármelyikét. Megszámoljuk a vizsga után, hogy hány jeles született. a. Milyen eloszlású ez a szám? b. Melyik értéknek a legnagyobb a valószín sége? Mennyi ez a valószín - ség? 38.) Mennyi a valószín sége, hogy három találatunk lesz a lottón? Milyen eloszlású a találatok száma? 39.) Egy véletlenszer en választott ember 95% valószín séggel szereti a csokit. Egy közvéleménykutatás során megkérdeztünk 100 embert. Mennyi a valószín sége, hogy pontosan 4-en nem szeretik közülük a csokit? 40.) A diákcsemegében a mazsolák eloszlása 10 paraméter Poisson-eloszlású. a. Mennyi a valószín sége annak, hogy 3 mazsola van egy csomagban? b. Mennyi az esélye annak, hogy legfeljebb 3 mazsola van benne? c. És annak, hogy legalább 3? 41.) Dobunk egy kockával. Igaz-e, hogy függetlenek az alábbi eseménypárok? a. A: párost dobtunk B: hárommal oszthatót dobtunk b. A: párost dobtunk B: hárommal nem oszthatót dobtunk c. A: párost dobtunk B: páratlant dobtunk Igaz-e, hogy teljesen függetlenek az alábbi eseményrendszerek? d. A: párost dobtunk B: hárommal oszthatót dobtunk C: az 1, 5, 6 valamelyikét dobtuk e. A 1 : 1-est dobtunk A 2 : 2-est dobtunk... A 6 : 6-ost dobtunk Hatszor dobtunk a kockával. Igaz-e, hogy teljesen független az alábbi eseményrendszer? f. A 1 : az els dobás 1-es A 2 : a második dobás 1-es... A 6 : a hatodik dobás 1-es 42.) Két kockával dobunk. Tekintsük a következ három eseményt: A: dobtunk 1-est B: az összeg 7 C: dobtunk 6-ost Mely eseménypárok függetlenek? Igaz-e, hogy a három esemény teljesen független? 43.) Egy sakk-készlet 32 bábut tartalmaz, ebb l 16 gyalog. Három bábut húzunk találomra. a. Mekkora valószín séggel húzunk két fehéret? b. Mekkora valószín séggel húzunk két gyalogot? c. Független-e a fenti két esemény? 44.) Egy pénzérmét feldobunk ötször. Mennyi a valószín sége, hogy a. dobtunk legalább két írást? b. minden írás után fejet dobtunk? c. az els két és az utolsó két dobás közül ugyanannyi fej? 45.) Három kockával dobunk. Mennyi a valószín sége, hogy legalább egy teljesül a következ kb l? A: az els dobás hármas vagy négyes B: az els két dobás összege 7 C: a harmadik dobás nagyobb a másodiknál 46.) Egy csomag francia kártyából egy, két vagy három ászt kivettünk, egyforma valószín séggel. Mennyi a valószín sége, hogy királyt húzunk? Ha 10-est húzunk, mennyi a valószín sége, hogy csak egy ászt vettünk ki? SZ11.) Hány dobókocka esetén a legnagyobb annak a valószín sége, hogy a kockákat egyszerre feldobva, a kapott számok között pontosan egy hatos van? SZ12.) Piroska egy magyarkártya-csomagból húz n-szer egymás után visszatevéssel. Nézzük a következ eseményeket: 4

5 A: a másodikként kihúzott lap ász B: a kihúzott lapok között legfeljebb 5 zöld van C: pontosan 1-szer húzta ki a piros ászt a. P(A)=? P(B)=? P(C)=? b. Van-e olyan n, amire A és C események függetlenek egymástól? (3 Nevezetes diszkrét eloszlások: Eloszlás neve Jelölése Eloszlása EX D 2 X Karakterisztikus Ind(p) P (X = 1) = p p p(1 p) (indikátorvált.) P (X = 0) = 1 p Geometriai (Pascal) Geo(p) P (X = k) = p(1 p) k 1 k=1,2,... Hipergeometriai Hipgeo(N, M, n) P (X = k) = k=0,1,...,n Binomiális Bin(n, p) P (X = k) = k=0,1,...,n bino- Negatív miális NegBin(n, p) P (X = k) = k=n,n+1,... ( )( ) M N M k n k ( ) N n ( n k) p k (1 p) n k ( ) k 1 p n (1 p) k n n 1 1 p n M N n M N 1 p p 2 ( ) ( ) 1 M N 1 n 1 N 1 np np(1 p) Poisson Poi(λ) P (X = k) = λk k! e λ k=0,1,... λ λ n p n(1 p) p 2 El fordulásuk: Indikátor változó: egy p valószín ség esemény bekövetkezik-e vagy sem Geometriai: hányadikra következik be el ször egy p valószín ség esemény Hipergeometriai: visszatevés nélküli mintavétel Binomiális: visszatevéses mintavétel Negatív binomiális: hányadikra következik be n. alkalommal egy p valószín ség esemény 47.) Egy urnában 15 piros és 5 kék golyó van. Mennyi a valószín sége, hogy a negyedik húzásnál húzunk el ször kéket, ha visszatevéssel húzunk? És ha visszatevés nélkül? 48.) Egy céllöv 70% valószín séggel találja el a céltábla közepét. Mekkora a valószín sége, hogy az els három lövéssel talál? És annak, hogy a harmadik lövése talál el szörre? 49.) Az emberek 3%-a színtéveszt. Mekkora a valószín sége, hogy száz véletlenszer en választott emberb l pontosan 3 lesz színtéveszt? Oldjuk meg a feladatot közelítéssel is! 50.) Egy kalapban négy cédula van, rajtuk 1, 1, 2 és 4 áll. Kétszer húzunk visszatevéssel. Jelölje X az el ször, Y a másodszor húzott számot. Számítsuk ki a következ mennyiségeket: E(X) E(X + Y ) D(X + Y ) E(X Y ) cov(x, Y ) 51.) Öt dobókockával dobunk egyszerre. Jelölje X azt, hogy hány hatost dobtunk. a. Mennyi P (X = 3)? b. Milyen eloszlású X? c. Számítsuk ki X várható értékét és szórását! 52.) Egy társasjátékban két kockával dobnak, a dobott számok összege számít. a. Jelölje Z azt, hogy hányadik dobásnál jön ki az els hetes. Mennyi E(Z) és D(Z)? b. Oldjuk meg ugyanezt a feladatot, ha Z azt jelöli, hogy hányadik dobásnál jön ki az els hatos. 53.) Egy boltban az egy óra alatt bejöv vev k száma 10 paraméter Poissoneloszlású. Mekkora a valószín sége, hogy reggel 8 és 9 között legfeljebb ketten jönnek? Várhatóan hányan jönnek be reggel 8 és 9 között? Mennyi az ezalatt betér k számának szórása? 54.) Egy dobókockával addig dobunk, amíg a harmadik hatosunkat nem dobjuk. Várhatóan hányszor kell dobni vele? Mennyi lesz a szórása a szükséges dobások számának? 55.) Egy szabályos dobókocka oldalaira két egyes, két hármas és két négyes van írva. Kétszer dobunk egymás után, jelölje X az els dobást, Y a másodikat, és Z a két dobás közül a kisebbiket. Számoljuk ki a következ mennyiségeket: E(X) E(X + Y ) D(X + Y ) D(X Y ) E(Z) R(X, Y ) cov(x, Z) E(X 2 Y ) cov(2x + Y, Y + 5) R(2Z + 1, 3Z 4) 56.) Egy céllöv 70%-os valószín séggel találja el a céltábla közepét. Határozzuk meg, hogy 25 lövésb l mennyi a sikeres találatok számának várható értéke és szórása! 57.) Egy szabályos dobókockával dobunk. Jelölje X, hogy hányadszorra dobunk el ször egyest, és Y, hogy hányadik dobásnál jön ki a hatodik hatos. Számítsuk ki X és Y várható értékét és szórását! 58.) Két kockával dobva, mennyi a dobott számok maximumának és minimumának a várható értéke? 5

6 59.) Egy pont az x tengelyen bolyong (minden lépésben 1/2 valószín séggel jobbra lépünk egységnyit, 1/2 valószín séggel pedig balra). Jelölje X a pontnak az origótól való távolságát 4 lépés után. Mennyi X szórása? 60.) Ha X B(n, p) eloszlású, és E(X) = 12, D(X) = 2, akkor mennyi n és p? 61.) Egy 32 lapos magyar kártyából 6 lapot húzunk visszatevés nélkül. Határozzuk meg a kihúzott zöld lapok számának várható értékét és szórását! 62.) Egy évben átlagosan 3,42 alkalommal van jéges. Feltételezzük, hogy a jéges k éves száma Poisson-eloszlású. Ennek alapján határozzuk meg, hogy mennyi az egy év alatt bekövetkezett jéges k számának szórása. 63.) Egy cukrászdában kis és nagy adagban árulnak fagyit. A kis adag ára 100, a nagy adag ára 200 forint. Jelölje X az egy nap alatt eladott kis adag, Y az eladott nagy adag fagyik számát. Feltételezzük, hogy X és Y egymástól független, Poisson-eloszlású, 300 paraméterrel. Számítsuk ki az egy nap alatt fagylaltot vásárlók számának és a napi, fagylalt eladásából származó bevétel korrelációját. 64.) Becsüljük meg annak valószín ségét, hogy 100 kockadobás összege több, mint ) Becsüljük meg annak valószín ségét, hogy 1000 érmedobásból a fejek relatív gyakorisága legalább 0,6. 66.) Legyen az X valószín ségi változó várható értéke 42, szórása 5. Becsüljük meg a következ valószín ségeket: a. P ( 35 < X < 49 ) b. P ( 34 < X < 48 ) 67.) Legyen X Poisson(2007). Becsüljük meg annak a valószín ségét, hogy X > ) A táblázatban megadtuk X és Y együttes eloszlását. a. Igaz-e, hogy függetlenek? b. Számoljuk ki a két esemény kovarianciáját. c. Határozzuk meg a korrelációs együtthatót. X Y ) Választunk egy számot 1-t l 10-ig egyenletes eloszlással. Jelölje X a nála kisebb páros, Y pedig a hárommal osztható pozitív számok darabszámát. Számoljuk ki R(X, Y )-t. 70.) Hány kísérlet kell ahhoz, hogy 0,95-nél nagyobb legyen a valószín sége annak, hogy a relatív gyakoriság 0,15-nél kisebb hibával közelítse az esemény valószín ségét? 71.) Budapesten meg akarják állapítani, hogy a dohányzók mekkora arányban fordulnak el. Ehhez megkérdeznek n egyént úgy, hogy minden választásnál mindenki ugyanakkora eséllyel jöhet szóba. Milyen nagyra kell n-et választani, hogy a megkérdezettek között a dohányosok aránya legalább a. 0,9 valószín séggel 0,1-nél nem nagyobb hibával b. 0,99 valószín séggel 0,01-nél nem nagyobb hibával közelítse meg a dohányosok valódi arányát. 72.) Eloszlásfüggvények-e a következ k a (, + ) intervallumon: F (x) = e x F (x) = 0, ha x 0, F (x) = x, ha 0 < x < 1, és F (x) = 1, ha x 1 F (x) = 0, ha x 0, F (x) = x 2, ha 0 < x < 1, és F (x) = 1, ha x 1 F (x) = 0, ha x 0, F (x) = 1 2, ha 0 < x 1, F (x) = 1, ha x > 1 73.) Legyen X a [0, 1] intervallumon egyenletes eloszlású valószín ségi változó. Jelölje X eloszlásfüggvényét F, s r ségfüggvényét f. Határozzuk meg a következ mennyiségeket: P (X < 2 5 ) P (X 2 5 ) F ( ) 2 5 f ( ) 2 5 P ( X > 2 ) 5 P ( 1 3 < X < 2 ) 3 E(X) D(X) 74.) Legyenek X és Y független, a [ 1, 1] intervallumon egyenletes eloszlású valószín ségi változók. Jelölje X eloszlásfüggvényét F, s r ségfüggvényét f. Számoljuk ki a következ mennyiségeket: F ( 2 5 ) f(2 5 ) E(X + Y ) E(X Y ) D(X) D(X + Y ) P ((X < 2 5 ) (Y > 2 5 )) 75.) Legyen X normális eloszlású valószín ségi változó, melynek várható értéke 0, szórása 1. Jelölje X eloszlásfüggvényét F, s r ségfüggvényét f. Határozzuk meg a következ események valószín ségét: X < 2 X > 2 X < 2 2 < X < 2 Mekkora E(X 2 )? Mennyi F (2), illetve f(2) értéke? Válaszoljunk ugyanezekre a kérdésekre, ha X normális eloszlású, de 2 várható érték és 3 szórású, illetve 4 várható érték és 2 szórású. 76.) Legyen X egy 3 paraméter exponenciális eloszlású valószín ségi változó. Jelölje X eloszlásfüggvényét F, s r ségfüggvényét f. Határozzuk meg a következ mennyiségeket: P (X < 3) P (1 < X < 2) F (2) f(2) f(3) E(X) D(X) 77.) a. Az X val. változó várható értéke és szórása is 1. Becsüljük meg a 6

7 P ( X 1 2) valószín séget. b. Mennyi ez a valószín ség, ha X λ = 1 paraméter exponenciális eloszlású val. változó? Legyen X diszkrét valószín ségi változó. Deníció. X várható értéke : EX = x i P (X = x i ). i A várható érték jelentése: átlagos érték. Deníció. X 2. momentuma : EX 2 = i x 2 i P (X = x i). Deníció. X szórásnégyzete : D 2 X=E[(X-EX)] 2 = EX 2 -E 2 X. Deníció. X szórása : DX= D 2 X. A szórás jelentése: átlagos értékt l való átlagos eltérés. Állítás. Legyenek X, Y valószín ségi változók; c, a, b R. Ekkor E(X + Y ) = EX + EY ; E(cX) = cex; D 2 (ax + b) = a 2 D 2 X. Állítás. Legyenek X és Y diszkrét valószín ségi változók. Ekkor E(XY ) = x i y j P (X = x i, Y = y j ). i j Deníció. X és Y kovarianciája: Cov(X, Y ) = E [(X EX)(Y EY )]. Köv.: Cov(X, Y ) = E(XY ) EXEY. Elnevezés: ha Cov(X, Y ) = 0, akkor azt mondjuk, hogy X és Y korrelálatlanok. Állítás. X, Y függetlenek P (X = x, Y = y) = P (X = x) P (Y = y) X, Y függetlenek E(XY ) = EX EY Állítás. Ha X és Y függetlenek egymástól, akkor korrelálatlanok is. Ha X és Y korrelálatlanok, akkor ebb l nem következik, hogy függetlenek is!!!!! Állítás. A kovariancia tulajdonságai: Legyenek X, Y valószín ségi változók, a, b R. Ekkor Cov(X, X) = D 2 X Cov(X, Y ) =Cov(Y, X) Cov(X, a) = 0 Cov(aX, by ) = abcov(x, Y ) D 2 (X + Y ) = D 2 X + D 2 Y + 2Cov(X, Y ) X,Y függetlenek Cov(X, Y ) = 0 Deníció. X és Y korrelációja: R(X, Y ) = Cov(X,Y ) DXDY. A korreláció két valószín ségi változó lineáris kapcsolatát méri: R > 0 pozitív a kapcsolat R < 0 negatív a kapcsolat R 2 1 er s a kapcsolat R közepes a kapcsolat R 2 0 gyenge a kapcsolat Deníció. X val.változó eloszlásfüggvénye: F X (x) = P (X < x). Amennyiben egyértelm, melyik val.változó eloszlásfüggvényér l van szó, F(x)-et írunk. Állítás. Az eloszlásfüggvény tulajdonságai: 0 F X (x) 1; monoton növ ; balról folytonos; lim F (x) = 0, lim F (x) = 1. x x Állítás. Tetsz leges X val.változó esetén P (a X < b) = F (b) F (a). Deníció. X val.változó abszolút folytonos, ha létezik olyan f(x) függvény, amelyre F (x) = f(t) dt. Ilyenkor f(x)-et x s r ségfüggvénynek hívjuk. Állítás. Legyen X abszolút folytonos eloszlású. Ekkor f(x)=f'(x); f(x) 0; f(x) dx = 1; P (X = x) = 0 x-re; 7

8 P (a < X b) = P (a X < b) = F (b) F (a). Abszolút folytonos val.változó várható értéke: EX = Abszolút folytonos val.változó l. momentuma: EX l = Nevezetes abszolút folytonos eloszlások: xf(x) dx. x l f(x) dx. Eloszlás neve Jelölése Eloszlásfüggvény S r ségfüggvény EX D 2 X 0 ha x a { 1 x a ha a < x b Egyenletes E(a, b) ha a < x b b a a+b (b a) 2 b a különben 1 ha b < x { { 1 e λx ha x 0 λe λx ha x Exponenciális Exp(λ) 0 különben 0 különben λ λ 2 Standard normális N(0, 1 2 ) Φ(x) =... Normális N(m, σ 2 )... 1 e x2 2 x R 0 1 2π 1 e (x m)2 2σ 2 x R m σ 2 2πσ Állítás. Normálás Legyen X N(m, σ 2 ). Ekkor X m σ N(0, 1). Állítás. Φ( x) = 1 Φ(x) Állítás. Φ 1 (q) = Φ 1 (1 q) 0 < q < 1 Tétel. Markov-egyenl tlenség: Legyen g : R R monoton növ függvény, X 0 val.változó, ε > 0 tetsz. Ekkor P(X ε) E[g(X)] g(ε). Spec., ha g(x) = x P(X ε) E(X) ε Tétel. Csebiseb-egyenl tlenség: P( X EX ε) D2 (X) ε 2. 8

1. Hányféle sorrendben vonulhat ki a pályára egy focimeccsen a tizenegy kezdő játékos?

1. Hányféle sorrendben vonulhat ki a pályára egy focimeccsen a tizenegy kezdő játékos? Valószínűségszámítás, földtudomány alapszak, 2015/2016. őszi félév 1. Hányféle sorrendben vonulhat ki a pályára egy focimeccsen a tizenegy kezdő játékos? 2. Két tizenhárom fős vízilabdacsapat mérkőzik

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

Feladatok 2. zh-ra. 1. Eseményalgebra április Feladat. Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 6, P (B) = 0, 7 és

Feladatok 2. zh-ra. 1. Eseményalgebra április Feladat. Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 6, P (B) = 0, 7 és Feladatok 2 zh-ra 205 április 3 Eseményalgebra Feladat Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 7, P (B) = 0, 4 és P (A B) = 0, 5 Határozza meg az A B esemény valószín ségét! P (A B) = 0, 2 2 Feladat

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

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás) Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás) Deníció (Abszolút folytonosság és s r ségfüggvény) Az X valószín ségi változó abszolút folytonos, ha van olyan f : R R függvény, melyre P(X t) = t

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

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

1. Hányféle sorrendben vonulhat ki a pályára egy focimeccsen a tizenegy kezdő játékos?

1. Hányféle sorrendben vonulhat ki a pályára egy focimeccsen a tizenegy kezdő játékos? Valószínűségszámítás, földtudomány alapszak, 2016/2017. őszi félév 1. Hányféle sorrendben vonulhat ki a pályára egy focimeccsen a tizenegy kezdő játékos? 2. Két tizenhárom fős vízilabdacsapat mérkőzik

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

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

Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat Programtervez informatikus szak, esti képzés

Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat Programtervez informatikus szak, esti képzés Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat Programtervez informatikus szak, esti képzés Játékszabályok 0 + x pontot lehet szerezni a félév során: 50 pont:. ZH a félév közepén 50 pont:. ZH a félév végén

Részletesebben

Klasszikus valószínűségszámítás

Klasszikus valószínűségszámítás Klasszikus valószínűségi mező 1) Egy építőanyag raktárba vasúton és teherautón szállítanak árut. Legyen az A esemény az, amikor egy napon vasúti szállítás van, B esemény jelentse azt, hogy teherautón van

Részletesebben

Valószín ségszámítás gyakorlat Matematikatanári szak

Valószín ségszámítás gyakorlat Matematikatanári szak Valószín ségszámítás gyakorlat Matematikatanári szak Játékszabályok Max -szor lehet hiányozni. Aki többször hiányzik, nem kap aláírást. 00 + x pontot lehet szerezni a félév során: 50 pont:. ZH a félév

Részletesebben

Valószín ségszámítás gyakorlat Matematikai elemz szakirány

Valószín ségszámítás gyakorlat Matematikai elemz szakirány Valószín ségszámítás gyakorlat Matematikai elemz szakirány Játékszabályok Max gyakorlatról lehet hiányozni aki többször hiányzik, nem kap gyakjegyet. 00 + x pontot lehet szerezni a félév során: 50 pont:.

Részletesebben

Házi feladatok. Valószín ségszámítás és statisztika programtervez informatikusoknak, 2015 sz

Házi feladatok. Valószín ségszámítás és statisztika programtervez informatikusoknak, 2015 sz Házi feladatok Valószín ségszámítás és statisztika programtervez informatikusoknak, 2015 sz A házi feladatok tartalmaznak könnyebb és nehezebb példákat is ugyanannyi pontért. A feladatokhoz készítettem

Részletesebben

3. Egy fiókban 10 egyforma pár kesztyű van. Találomra kiveszünk négy darabot.

3. Egy fiókban 10 egyforma pár kesztyű van. Találomra kiveszünk négy darabot. Alkalmazott matematikus bsc Valószínűségszámítás 1 2016/2017. őszi félév 1. Mennyi a valószínűsége, hogy egy véletlenszerűen kiválasztott hatjegyű szám jegyei mind különbözőek? 2. Feldobunk egy szabályos

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

2. A ξ valószín ségi változó s r ségfüggvénye a következ : c f(x) =

2. A ξ valószín ségi változó s r ségfüggvénye a következ : c f(x) = 1 Egy dobozban hat fehér golyó van Egy szabályos dobókockával dobunk, majd annyi piros golyót teszünk a dobozba, amennyit dobtunk Ezután véletlenszer en húzunk egy golyót a dobozból (a) Mi a valószín sége,

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat programtervez informatikus szak

Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat programtervez informatikus szak Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat programtervez informatikus szak Játékszabályok Az órákon részt kell venni, maximum 3-szor lehet hiányozni. Aki többször hiányzik, nem kap gyakjegyet. 00 +

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

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

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

Gyakorlat. Szokol Patricia. September 24, 2018

Gyakorlat. Szokol Patricia. September 24, 2018 Gyakorlat (Geometriai valószínűség, feltételes valószínűség) September 24, 2018 Geometriai valószínűség 1 Az A és B helységet 5 km hosszú telefonvezeték köti össze. A vezeték valahol meghibásodik. A meghibásodás

Részletesebben

Backhausz Ágnes 1. Bevezetés A valószínűség elemi tulajdonságai... 5

Backhausz Ágnes 1. Bevezetés A valószínűség elemi tulajdonságai... 5 Valószínűségszámítás Földtudomány BSc szak, 2016/2017. őszi félév Backhausz Ágnes agnes@cs.elte.hu Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 2 2. A Kolmogorov-féle valószínűségi mező 3 2.1. Klasszikus valószínűségi

Részletesebben

Valószín ségszámítás 1 gyakorlat Alkalmazott matematikus szakirány

Valószín ségszámítás 1 gyakorlat Alkalmazott matematikus szakirány Valószín ségszámítás gyakorlat Alkalmazott matematikus szakirány Játékszabályok Max 3 gyakorlatról lehet hiányozni aki többször hiányzik, nem kap gyakjegyet. 00 + x pontot lehet szerezni a félév során:

Részletesebben

Valószín ségszámítás. Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes 2018/2019.

Valószín ségszámítás. Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes 2018/2019. Valószín ségszámítás Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes agnes@cs.elte.hu 2018/2019. szi félév A valószín ségszámítás kurzus céljai a statisztika megalapozása: a véletlen

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

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

0,9268. Valószín ségszámítás és matematikai statisztika NGB_MA001_3, NGB_MA002_3 zárthelyi dolgozat

0,9268. Valószín ségszámítás és matematikai statisztika NGB_MA001_3, NGB_MA002_3 zárthelyi dolgozat A 1. A feln ttkorú munkaképes lakosság 24%-a beszél legalább egy idegen nyelvet, 76%-a nem beszél idegen nyelven. Az idegen nyelvet beszél k 2,5%-a, az idegen nyelvet nem beszél k 10%-a munkanélküli. Véletlenszer

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

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

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

Gyakorló feladatok valószínűségszámításból végeredményekkel. a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli, a nehezebb feladatokat jelöli

Gyakorló feladatok valószínűségszámításból végeredményekkel. a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli, a nehezebb feladatokat jelöli Gyakorló feladatok valószínűségszámításból végeredményekkel a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli, a nehezebb feladatokat jelöli Mutassuk meg, hogy tetszőleges A és B eseményekre PA B PA+PB. Mutassuk

Részletesebben

Matematika B4 II. gyakorlat

Matematika B4 II. gyakorlat Matematika B II. gyakorlat 00. február.. Bevezető kérdések. Feldobunk egy kockát és egy érmét. Ábrázoljuk az eseményteret! Legyenek adottak az alábbi események: -ast dobunk, -est dobunk, fejet dobunk,

Részletesebben

egyenletesen, és c olyan színű golyót teszünk az urnába, amilyen színűt húztunk. Bizonyítsuk

egyenletesen, és c olyan színű golyót teszünk az urnába, amilyen színűt húztunk. Bizonyítsuk Valószínűségszámítás 8. feladatsor 2015. november 26. 1. Bizonyítsuk be, hogy az alábbi folyamatok mindegyike martingál. a S n, Sn 2 n, Y n = t n 1+ 1 t 2 Sn, t Fn = σ S 1,..., S n, 0 < t < 1 rögzített,

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

Eredmények, megoldások

Eredmények, megoldások Eredmények, megoldások 1. Eldobjuk egyszer a dobókockát. Mennyi a valószín½usége annak, hogy: (a) 4-est dobunk; (b) páratlan számot dobunk; (c) 4-nél nem dobunk nagyobbat; (d) legfeljebb 5-öst dobunk;

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

[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

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 0. és 1. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 0. és 1. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 0. és 1. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. Kombinatorikus módszer ismétlés nélküli ismétléses permutáció k 1!k 2!...k r! n futó beérkezésének sorrendje n golyót ennyiféleképpen

Részletesebben

a. minden számjegy csak egyszer szerepelhet? b. egy számjegy többször is szerepelhet?

a. minden számjegy csak egyszer szerepelhet? b. egy számjegy többször is szerepelhet? Az els gyakorlat feladatai 1. Az 1, 3, 5, 7, 8 elemekb l hány olyan 5-jegy szám képezhet, amelyeknek a harmadik számjegye 8? 2. Az 1, 2, 3, 5, 7, 8 elemekb l hány olyan 6-jegy szám képezhet, amely 123-mal

Részletesebben

a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli, a nehezebb feladatokat jelöli

a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli, a nehezebb feladatokat jelöli Gyakorló feladatok valószínűségszámításból végeredményekkel a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli, a nehezebb feladatokat jelöli. Igaz-e, hogy tetszőleges A, B és C eseményekre teljesül a A B \ C =

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

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

Gazdasági matematika 2

Gazdasági matematika 2 I. Lineáris algebra 1. Az R n tér Gazdasági matematika 2 Gyakorlati feladatsor 1.1. Tekintsük az alábbi, vektorokra vonatkozó egyenletet. Mivel egyenl az (x 1, x 2, x 3 ) vektor? 3(x 1, x 2, x 3 ) + 5(

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

Programtervezı matematikus szak II. évfolyam Valószínőségszámítás 1. feladatsor

Programtervezı matematikus szak II. évfolyam Valószínőségszámítás 1. feladatsor Programtervezı matematikus szak II. évfolyam Valószínőségszámítás 1. feladatsor (Véges) valószínőségi mezı. Klasszikus eset vagy nem? Egy kísérlet lehetséges kimeneteleinek halmaza az eseménytér (jel.:

Részletesebben

1. gyakorlat. 1. Minek van nagyobb esélye? Annak, hogy egy szabályos kockát háromszor feldobva az eredmény 11, vagy annak, hogy az eredmény 12?

1. gyakorlat. 1. Minek van nagyobb esélye? Annak, hogy egy szabályos kockát háromszor feldobva az eredmény 11, vagy annak, hogy az eredmény 12? 1. gyakorlat 1. Minek van nagyobb esélye? Annak, hogy egy szabályos kockát háromszor feldobva az eredmény 11, vagy annak, hogy az eredmény 12? 2. Egy urnában 3 lap van, az egyikre 1, a másikra 2, a harmadikra

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

3. gyakorlat. 1. Független események. Matematika A4 Vetier András kurzusa február 27.

3. gyakorlat. 1. Független események. Matematika A4 Vetier András kurzusa február 27. 3. gyakorlat Matematika A4 Vetier András kurzusa 2009. február 27. 1. Független események Az A és B események akkor és csak akkor függetlenek,ha az alábbbi négy egyenlőség teljesül: P(A B) = P(A)P(B) P(A

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

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

Ismétlés nélküli kombináció

Ismétlés nélküli kombináció Ismétlés nélküli kombináció Hányféleképpen lehet n különböz elembl kiválasztani k elemet úgy, hogy a sorrend nem számít, és minden elemet csak egyszer választhatunk? 0. Egy 1 fs csoportban hányféleképpen

Részletesebben

Megoldások MATEMATIKA II. VIZSGA (VK) NBT. NG. NMH. SZAKOS HALLGATÓK RÉSZÉRE (Kérjük, hogy a megfelelő szakot jelölje be!

Megoldások MATEMATIKA II. VIZSGA (VK) NBT. NG. NMH. SZAKOS HALLGATÓK RÉSZÉRE (Kérjük, hogy a megfelelő szakot jelölje be! MATEMATIKA II. VIZSGA (VK) NBT. NG. NMH. SZAKOS HALLGATÓK RÉSZÉRE (Kérjük, hogy a megfelelő szakot jelölje be!) 2016. JANUÁR 21. Elérhető pontszám: 50 pont Megoldások 1. 6. 2. 7. 3. 8. 4. 9. 5. Össz.:

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

(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

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

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

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 3. MA3-3 modul. A valószínűségszámítás elemei

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 3. MA3-3 modul. A valószínűségszámítás elemei Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof Dr Závoti József Matematika III 3 MA3-3 modul A valószínűségszámítás elemei SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról szóló 1999

Részletesebben

Matematika III. 3. A valószínűségszámítás elemei Prof. Dr. Závoti, József

Matematika III. 3. A valószínűségszámítás elemei Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 3. A valószínűségszámítás elemei Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 3. : A valószínűségszámítás elemei Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027

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

(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

4.4. Egy úton hetente átlag 3 baleset történik. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2?

4.4. Egy úton hetente átlag 3 baleset történik. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2? HIPERGEO. BINOM. POISSON 4.1. Egy üzletben 100-an vásárolnak, közülük 80-an rendelkeznek bankkártyával. A pénztárnál 10-en állnak sorba, mi a valószínűsége, hogy 7-nek lesz bankkártyája? 4.2. Egy üzletben

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

Néhány kockadobással kapcsolatos feladat 1 P 6

Néhány kockadobással kapcsolatos feladat 1 P 6 Néhány kockadobással kapcsolatos feladat Feldobunk egy kockát. Az eseménytér: ; 2; ; ; ; Az összes esetek száma:. Feldobunk egy kockát. Mi a valószínűsége, hogy hatost dobunk? A kedvező esetek száma: (hatost

Részletesebben

Matematika BSc, elemzı szakirány, II. évfolyam Valószínőségszámítás 1. gyakorlat (2008. szeptember 8.)

Matematika BSc, elemzı szakirány, II. évfolyam Valószínőségszámítás 1. gyakorlat (2008. szeptember 8.) 1. gyakorlat (2008. szeptember 8.) 1. Mennyi az esélye annak, hogy az A, A, A, A, B, L, M, betőket találomra egymás mellé rakva, az ALABAMA szót kapjuk eredményül? Oldja meg ezt a feladatot a saját keresztnevével

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

Villamosmérnök A4 11. hét Kétdimenziós normális eloszlás, cht - Megoldások

Villamosmérnök A4 11. hét Kétdimenziós normális eloszlás, cht - Megoldások Villamosmérnök A 11. hét Kétdimenziós normális eloszlás, cht - Megoldások Kétdimenziós normális összefoglalás Egy kétdimenziós X, Y valószínűségi változó kovariancia mátrixa: VarX CovX, Y CovX, Y VarY

Részletesebben

Bodó Beáta - MATEMATIKA II 1

Bodó Beáta - MATEMATIKA II 1 Bodó Beáta - MATEMATIKA II 1 FELTÉTELES VALÓSZÍNŰSÉG, FÜGGETLENSÉG 1. Legyen P (A) = 0, 7; P (B) = 0, 6 és P (A B) = 0, 5. Határozza meg a következő valószínűségeket! (a) B,V P (A B) 0, 8333 (b) B,V P

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

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

vásárlót átlag 2 perc alatt intéz el (blokkolás, kártyaleolvasás), de ez az

vásárlót átlag 2 perc alatt intéz el (blokkolás, kártyaleolvasás), de ez az 1. Név:......................... Egy ABC-ben délután (5-t½ol 9 óráig) a vásárlók száma óránként 200 várható érték½u Poisson eloszlású valószín½uségi változó. A pénztáros egy vásárlót átlag 2 perc alatt

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

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel. . Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +

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

1. Név:... Neptun Kód:... Feladat: Egy összeszerel½o üzemben 3 szalag van. Mindehárom szalagon ugyanazt

1. Név:... Neptun Kód:... Feladat: Egy összeszerel½o üzemben 3 szalag van. Mindehárom szalagon ugyanazt 1. Név:......................... Egy összeszerel½o üzemben 3 szalag van. Mindehárom szalagon ugyanazt a gyártmányt készítik. Egy gyártmány összeszerelési ideje normális eloszlású valószín½uségi változó

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

Biostatisztika. Sz cs Gábor. 2018/19 tavaszi félév. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Biostatisztika. Sz cs Gábor. 2018/19 tavaszi félév. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet Biostatisztika Sz cs Gábor Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet 2018/19 tavaszi félév Bevezetés Tudnivalók, követelmények Tudnivalók, követelmények Félév tematikája: Értékelés: Valószín ségszámítás

Részletesebben

Programtervezı matematikus szak II. évfolyam, valószínőségszámítás 1. gyakorlat (2004. február )

Programtervezı matematikus szak II. évfolyam, valószínőségszámítás 1. gyakorlat (2004. február ) 1. gyakorlat (2004. február 16-21.) Totó 1. Tekintsük a következı játékot: Anna úgy rak le egy érmét az asztalra, hogy Bálint nem látja. Bálint megpróbálja kitalálni, hogy írás vagy fej van felül. Ha az

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus. Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza

Részletesebben

A sztochasztika alapjai. Szorgalmi feladatok tavaszi szemeszter

A sztochasztika alapjai. Szorgalmi feladatok tavaszi szemeszter A sztochasztika alapjai Szorgalmi feladatok 2011. tavaszi szemeszter 1. feladat Egy kockával dobva mi a dobott szám eloszlásfüggvénye, várható értéke, szórása? 2. feladat Egy marketingakció keretében egy

Részletesebben

Tartalomjegyzék Szitaformulák Példák a szitaformulára Mintavételezés Bayes-tétel... 17

Tartalomjegyzék Szitaformulák Példák a szitaformulára Mintavételezés Bayes-tétel... 17 Valószínűségszámítás Földtudomány szak, 2015/2016. tanév őszi félév Backhausz Ágnes (ELTE TTK Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék)1 Tartalomjegyzék 1. Valószínűségi mező 3 1.1. Példák valószínűségi

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

A sztochasztika alapjai. Szorgalmi feladatok tavaszi szemeszter

A sztochasztika alapjai. Szorgalmi feladatok tavaszi szemeszter A sztochasztika alapjai Szorgalmi feladatok 2011. tavaszi szemeszter 1. feladat Feldobunk egy kockát és egy pénzérmét. Írjuk fel az eseményteret! 2. feladat Egy kockát ötször egymás után feldobunk. Jelöljük

Részletesebben

3. gyakorlat. 1. További feladatok feltételes valószínűségekkel. 2. Független események

3. gyakorlat. 1. További feladatok feltételes valószínűségekkel. 2. Független események 3. gyakorlat Matematika A4 Gyakorlatvezetők: Vetier András, Móra Péter 2007.09., 26. 1. További feladatok feltételes valószínűségekkel 1. Információink szerint az A céggel kötött üzleteink 60%-a, a B céggel

Részletesebben

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

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

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással,

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással, Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással, levelező képzés Definiálja az alábbi fogalmakat! 1. Kvadratikus mátrix invertálhatósága és inverze. (4 pont) Egy A kvadratikus mátrixot invertálhatónak

Részletesebben

1.4 Hányféleképpen rakhatunk sorba 12 könyvet, ha 3 bizonyos könyvet egymás mellé akarunk rakni és

1.4 Hányféleképpen rakhatunk sorba 12 könyvet, ha 3 bizonyos könyvet egymás mellé akarunk rakni és Valószínűségszámítás és statisztika feladatok 1 Kombinatorika 2011/12. tanév, I. félév 1.1 Hányféleképpen lehet a sakktáblán 8 bástyát elhelyezni úgy, hogy egyik se üsse a másikat? Mennyi lesz az eredmény,

Részletesebben

Matematikai statisztika I. témakör: Valószínűségszámítási ismétlés

Matematikai statisztika I. témakör: Valószínűségszámítási ismétlés Matematikai statisztika I. témakör: Valószínűségszámítási ismétlés Elek Péter 1. Valószínűségi változók és eloszlások 1.1. Egyváltozós eset Ismétlés: valószínűség fogalma Valószínűségekre vonatkozó axiómák

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

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

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 3. és 4. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 3. és 4. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 3. és 4. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. Várható érték 1. Egy dobozban 6 cédula van, rajtuk pedig a következő számok: (a) 1, 2, 3, 4, 5, 6; (b) 1, 2, 6, 6, 6, 6;

Részletesebben

Diszkrét matematika 1.

Diszkrét matematika 1. Diszkrét matematika 1. 201. ősz 1. Diszkrét matematika 1. 1. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 201. ősz Kombinatorika Diszkrét matematika 1. 201. ősz 2. Kombinatorika Kombinatorika

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

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

Valószín ségszámítás példatár

Valószín ségszámítás példatár Valószín ségszámítás példatár v0.01 A példatár folyamatosan b vül, keresd a frissebb verziót a http://matstat.fw.hu honlapon a letölthet példatárak közt. Országh Tamás Budapest, 2006 1 Mottó: Ki kéne vágni

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

Matematika A4 I. gyakorlat megoldás

Matematika A4 I. gyakorlat megoldás Matematika A I. gyakorlat megoldás 1. Kombinatorikus módszer ismétlés nélküli ismétléses permutáció n! n! k 1!k 2!...k r! n futó beérkezésének sorrendje n golyót ennyiféleképpen állíthatunk sorba, ha k

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