3. Egy ξ valószínűségi változó eloszlásfüggvénye melyik képlettel van definiálva?

Hasonló dokumentumok
Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Készítette: Fegyverneki Sándor

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

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

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

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

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

Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Jármőtervezés és vizsgálat I. VALÓSZÍNŐSÉGSZÁMÍTÁSI ALAPFOGALMAK Dr. Márialigeti János

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Nemparaméteres próbák

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Normális eloszlás tesztje

1. Kombinatorikai bevezetés

Valószínűségszámítás összefoglaló

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással,

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

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

Optimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára. Analízis R d -ben

Valószín ségszámítás és statisztika

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

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 5. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

lim 2 2 lim 2 lim 1 lim 3 4 lim 4 FOLYTONOSSÁG 1 x helyen? ( 2 a matek világos oldala Mosóczi András 4.1.? 4.5.? 4.2.? 4.6.? 4.3.? ? 4.8.?

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK

Gazdasági matematika II. tanmenet

Biometria, haladó biostatisztika EA+GY biometub17vm Szerda 8:00-9:00, 9:00-11:00 Déli Tömb 0-804, Lóczy Lajos terem

Bevezetés. Valószínűségszámítás 2 előadás III. alk. matematikus szak. Irodalom. Egyéb info., számonkérés. Cél. Alapfogalmak (ismétlés)

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

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

Matematika A1a Analízis

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Matematika alapjai; Feladatok

Valószínűségszámítás

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

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

Matematikai statisztika I. témakör: Valószínűségszámítási ismétlés

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

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

9. ábra. A 25B-7 feladathoz

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

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

egyetemi jegyzet Meskó Balázs

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

A valószínűségszámítás elemei

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

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0

Integr alsz am ıt as. 1. r esz aprilis 12.

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

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy

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

Metrikus terek, többváltozós függvények

Valószín ségszámítás és statisztika

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

matematikai statisztika

Differenciálszámítás. 8. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Differenciálszámítás p. 1/1

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

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

Ellenőrző kérdések a Matematika I. tantárgy elméleti részéhez, 2. rész

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka

Boros Zoltán február

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Széchenyi István Egyetem

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

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Biometria az orvosi gyakorlatban. Számítógépes döntéstámogatás

Közlemény. Biostatisztika és informatika alapjai. Alapsokaság és minta

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

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika Kiss Gábor IB.157.

előadás Diszkrét idejű tömegkiszolgálási modellek Poisson-folyamat Folytonos idejű Markov-láncok Folytonos idejű sorbanállás

2014. szeptember 24. és 26. Dr. Vincze Szilvia

A Statisztika alapjai

Valószínűségszámítás. Tómács Tibor. F, P ) egy valószínűségi mező, A P (A). Ha ϱ n az A gyakorisága, kísérletek száma, akkor minden ε. p(1 p) nε 2.

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

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

SZOLVENCIATŐKE MINT FIXPONT

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

17. előadás: Vektorok a térben

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Matematika B4 VIII. gyakorlat megoldása

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

Statisztika elméleti összefoglaló

Operációkutatás. 4. konzultáció: Sorbanállás. Exponenciális elsozlás (ismétlés)

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

Átírás:

. z és események függetlensége melyik összefüggéssel van definiálva? P () + P () = P ( ) = P ()P () = P ( ) = P () P () 2. z alábbi összefüggések közül melyek igazak, melyek nem igazak tetszőleges és eseményeke? [6 pont] P ( ) = P () + P () P ( ) = P ()P () P ( ) = P () + P () P ( ) P ( ) = P () P () P () + P () = 3. gy ξ valószínűségi változó eloszlásfüggvénye melyik képlettel van definiálva? (x) = P (ξ = x) (x) = P (ξ < x) (x) = P (0 < ξ < x) (x) = P ( x < ξ < 0) (x) = P ( x < ξ < x)

. Tegyük fel, hogy az, és események teljes eseményendszet alkotnak. Melyik igaz az alábbi állítások közül? P () + P () + P () = 0 P () + P () + P () = /2 P () + P () + P () = 5. Mi annak a definíciója, hogy egy ξ valószínűségi változó folytonos eloszlású? gy ξ valószínűségi változó folytonos eloszlású, ha az (x) = P (ξ < x) függvény folytonos az egész számegyenesen. gy ξ valószínűségi változó folytonos eloszlású, ha létezik olyan f függvény, melye P (ξ < x) = x f(t)dt, < x <. gy ξ valószínűségi változó folytonos eloszlású, ha P (ξ = x) = 0 tetszőleges x R esetén. 6. Legyen ξ egy folytonos eloszlású valószínűségi változó f sűűségfüggvénnyel. Hogyan számolható ki a P (2 ξ < 5) valószínűség? f(2) + f(3) + f() + f(5) f(2)f(3)f()f(5) 5 2 f(x)dx (f(2) + f(3) + f() + f(5)) 7. z alábbiak közül melyek igazak, melyek nem igazak egy klasszikus valószínűségi mezőe? [6 pont] Minden elemi esemény egyben esemény is. 2

z elemi események valószínűségei különbözők. Minden elemi esemény egyfomán valószínű. z eseményté véges sok elemi eseményből áll. z eseményté megszámlálhatóan végtelen sok elemi eseményből áll. 8. ξ és η valószínűségi változók kovaianciája melyik képlettel van definiálva? (ξη) ((ξ (ξ))(η (η))) (ξ + η) (ξ (ξ))(η (η)) 9. Tegyük fel, hogy (ξ, η) folytonos eloszlású vektováltozó f sűűségfüggvénnyel. Legyen g az η valószínűségi változó sűűségfüggvénye. Melyik képlettel számolható ki g? g(x) = f(x, y)dy g(y) = f(x, y)dx g(y) = sup <x< f(x, y) g(y) = inf <x< f(x, y) 0. Legyen ξ, ξ 2,... egy szabályos kocka független, egymás utáni feldobásával kapott számsoozat. Mihez konvegál majdnem biztosan az (ξ n +... + ξ n ) soozat, ha n? z eedményt egész vagy tizedes töt alakban adja meg! (sak a pontos eedményt fogadom el.) 3

. 22 focijátékosból két fős csapatot kialakítunk. Mennyi annak a valószínűsége, hogy a két legjobb játékos két különböző csapatba keül? [ pont] /2 3/ 3/22 2/2 /5 2. gy sugaú céltábláa lövés ékezik az egyenletességi hipotézisnek megfelelően. Legyen ξ a találatnak a céltábla középpontjától mét távolsága. Mennyi a ξ valószínűségi változó szóása? [6 pont] 2 3 2 3. következő testmagasság adatokat méték: 73, 8, 87, 8 (cm). testmagasság nomális eloszlású ismeetlen szóással. 0%-os szignifikancia szinten azt a nullhipotézist teszteljük, hogy a váható testmagasság 83 cm. Mennyi a tesztstatisztika? z eedményt egész vagy tizedes töt alakban adja meg! (z eedményt 5%-os hibahatáal fogadom el.) [6 pont]. következő testmagasság adatokat méték: 73, 8, 87, 8 (cm). testmagasság nomális eloszlású ismeetlen szóással. 0%-os szignifikancia szinten azt a nullhipotézist teszteljük, hogy a váható testmagasság 83 cm. Mennyi a kitikus éték? z eedményt egész vagy

tizedes töt alakban adja meg! (sak az eloszlástáblázatból kikeesett étéket fogadom el.) [6 pont] 5. következő testmagasság adatokat méték: 73, 8, 87, 8 (cm). testmagasság nomális eloszlású ismeetlen szóással. Mennyi a váható étéke vonatkozó 99% megbízhatósági szintű konfidencia intevallum bal végpontja? z eedményt egész vagy tizedes töt alakban adja meg! (z eedményt ± cm hibahatáon belül fogadom el.) [2 pont] 6. következő testmagasság adatokat méték: 73, 8, 87, 8 (cm). Mennyi az adatokhoz tatozó empiikus eloszlásfüggvény étéke az x = 83 helyen? z eedményt egész vagy tizedes töt alakban adja meg! (sak a pontos eedményt fogadom el.) 5