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

Hasonló dokumentumok
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

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 s r ségfüggvénye a következ : c f(x) =

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

NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK

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

Gyakorlat. Szokol Patricia. September 24, 2018

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

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

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

Bodó Beáta - MATEMATIKA II 1

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

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

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

Gazdasági matematika II. tanmenet

Valószín ségszámítás és statisztika

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

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

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz

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

Legfontosabb bizonyítandó tételek

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Gazdasági matematika 2

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

VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS. MSc. Órai Feladatok

Valószín ségszámítás és statisztika

Biometria az orvosi gyakorlatban. Számítógépes döntéstámogatás

Villamosmérnök A4 4. gyakorlat ( ) Várható érték, szórás, módusz

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

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

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

( 1) i 2 i. megbízhatóságú a levont következtetése? A matematikai statisztika eszközeivel értékelje a kapott eredményeket!

ä ä


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

13. Oldja meg a valós számok halmazán az alábbi egyenleteket!

Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató

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

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Statisztika alapjai)

Matematikai statisztika szorgalmi feladatok

Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)

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

a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli, a nehezebb feladatokat jelöli

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

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

A sztochasztika alapjai. Szorgalmi feladatok tavaszi szemeszter

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

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

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

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

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

Valószín ségszámítás gyakorlat Matematikai elemz szakirány

Valószínűségszámítás feladatok

Gyakorló feladatok a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Debreceni Egyetem, KTK

Klasszikus valószínűségszámítás

1.5 Hányféleképpen ültethetünk egy kerek asztal köré 7 embert, ha a forgatással egymásba vihető ülésrendeket azonosnak tekintjük?

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Kétmintás próbák)

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

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

A II. fejezet feladatai

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

Valószín ségszámítás gyakorlat Matematikatanári szak

Gyakorló feladatok A sztochasztika alapjai kurzushoz

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

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

Sztochasztikus folyamatok alapfogalmak

Valószín ségszámítás gyakorlat Földtudomány BsC

Valószínűségszámítás és statisztika

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

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

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

Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat programtervez informatikus szak

VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS KIDOLGOZOTT FELADATOK

1. Kombinatorikai bevezetés

A II. fejezet feladatai

Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh november MEGOLDÁS

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

Eredmények, megoldások

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

Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat Programtervez informatikus szak, esti képzés

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

KVANTITATÍV MÓDSZEREK

Készítette: Fegyverneki Sándor

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

(Independence, dependence, random variables)

Gyakorló feladatok a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Valószínűségszámítási gyakorlatok

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Gyakorló feladatok a Termelésszervezés tárgyhoz MBA mesterszak

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Régebbi Matek M1 zh-k. sztochasztikus folyamatokkal kapcsolatos feladatai.

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Valószínűségszámítás összefoglaló

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

Átírás:

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 en kiválasztunk valakit. Feltéve, hogy munkanélküli, mi a valószín sége, hogy nem beszél idegen nyelvet? 0,9268 2. Egy dobozban 20 piros és 16 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevéssel. Mi a 0,3967 valószín sége, hogy kevesebb pirosat húzunk, mint fehéret? 3. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 15, szórása 12. Mennyi lehet a 0,2902 valószín sége annak, hogy ξ értéke 12 és 21 közé esik? 4. A ξ valószín ségi változó exponenciális eloszlású, várható értéke 25. Határozzuk meg annak a 0,1353 valószín ségét, hogy ξ értéke legalább egy szórásnyival több, mint a várható érték! 5. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye F (x) = meg a P (ξ > 4 ξ < 8) valószín séget! 0 ha x 1 x 3 1 ha 1 < x 11 1330 1 ha x > 11. Határozzuk 0,8767 6. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 8,2556

Á 1. Valamely alkatrész gyártásával egy üzemben két gép foglalkozik. Az els gép adja a teljes termelés 45%-át, a második a többit. Az egyes gépeknél a selejtgyártás valószín sége rendre 2% és 4%. A kész alkatrészeket egy helyen gy jtik. A gépek napi termeléséb l kiveszünk egy alkatrészt és megvizsgáljuk. Feltéve, hogy selejtes, mi a valószín sége, hogy az els gép készítette? 0,2902 2. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 22, szórása 8. Mennyi lehet a 0,6678 valószín sége annak, hogy ξ értéke 12 és 28 közé esik? 3. A ξ valószín ségi változó Poisson-eloszlású, várható értéke 2,3. Határozzuk meg annak valószí- 0,4040 n ségét, hogy ξ értéke több, mint a várható érték! 4. Egy dobozban 20 piros és 16 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevés nélkül. Mi 0,3904 a valószín sége, hogy kevesebb pirosat húzunk, mint fehéret? 5. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye F (x) = meg a P (ξ > 7 ξ < 10) valószín séget! 0 ha x 3 x 3 27 ha 3 < x 12 1701 1 ha x > 12. Határozzuk 0,6752 6. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 9,1071

B 1. k 45%-a jár el adásra. A tapasztalat szerint az el adásra járók 85%-a teljesíti a tárgyat, míg a többieknél ez az arány 45%. A vizsgaid szak után véletlenszer en választunk egy hallgatót. Feltéve, hogy sikeresen teljesítette a tárgyat, mi a valószín sége, hogy járt el adásra? 0,6071 meg a P (ξ > 6 ξ < 9) valószín séget! 0 ha x 3 x 3 27 ha 3 < x 11 1304 1 ha x > 11. Határozzuk 0,7308 3. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 8,3742 4. Egy dobozban 10 piros és 15 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevéssel. Mi a 0,3174 valószín sége, hogy több pirosat húzunk, mint fehéret? 5. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 11, szórása 4. Mennyi lehet a 0,8543 valószín sége annak, hogy ξ értéke 6 és 18 közé esik? 6. A ξ valószín ségi változó exponenciális eloszlású, várható értéke 35. Határozzuk meg annak a 0,0498 valószín ségét, hogy ξ értéke legalább két szórásnyival több, mint a várható érték!

C 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 en kiválasztunk valakit. Feltéve, hogy nem munkanélküli, mi a valószín sége, hogy beszél idegen nyelvet? 0,2549 2. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 41, szórása 16. Mennyi lehet a 0,6678 valószín sége annak, hogy ξ értéke 21 és 53 közé esik? 3. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye F (x) = meg a P (ξ > 4 ξ < 8) valószín séget! 0 ha x 1 x 3 1 ha 1 < x 13 2196 1 ha x > 13. Határozzuk 0,8767 4. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 9,7541 5. Egy dobozban 18 piros és 12 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevés nélkül. Mi 0,6957 a valószín sége, hogy több pirosat húzunk, mint fehéret? 6. A ξ valószín ségi változó Poisson-eloszlású, várható értéke 2,7. Határozzuk meg annak valószí- 0,5064 n ségét, hogy ξ értéke több, mint a várható érték!

Cs 1. Valamely alkatrész gyártásával egy üzemben két gép foglalkozik. Az els gép adja a teljes termelés 45%-át, a második a többit. Az egyes gépeknél a selejtgyártás valószín sége rendre 2% és 4%. A kész alkatrészeket egy helyen gy jtik. A gépek napi termeléséb l kiveszünk egy alkatrészt és megvizsgáljuk. Feltéve, hogy nem selejtes, mi a valószín sége, hogy az els gép készítette? 0,4551 meg a P (ξ > 3 ξ < 5) valószín séget! 0 ha x 1 x 3 1 ha 1 < x 12 1727 1 ha x > 12. Határozzuk 0,7903 3. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 9,0048 4. Egy dobozban 10 piros és 15 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevéssel. Mi a 0,3174 valószín sége, hogy több pirosat húzunk, mint fehéret? 5. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 19, szórása 4. Mennyi lehet a 0,8822 valószín sége annak, hogy ξ értéke 14 és 28 közé esik? 6. A ξ valószín ségi változó exponenciális eloszlású, várható értéke 40. Határozzuk meg annak a 0,1353 valószín ségét, hogy ξ értéke legalább egy szórásnyival több, mint a várható érték!

D 1. k 45%-a jár el adásra. A tapasztalat szerint az el adásra járók 85%-a teljesíti a tárgyat, míg a többieknél ez az arány 45%. A vizsgaid szak után véletlenszer en választunk egy hallgatót. Feltéve, hogy sikeresen teljesítette a tárgyat, mi a valószín sége, hogy nem járt el adásra? 0,3929 meg a P (ξ > 4 ξ < 7) valószín séget! 0 ha x 2 x 3 8 ha 2 < x 13 2189 1 ha x > 13. Határozzuk 0,8328 3. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 9,7802 4. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 35, szórása 8. Mennyi lehet a 0,8543 valószín sége annak, hogy ξ értéke 21 és 45 közé esik? 5. Egy dobozban 12 piros és 18 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevés nélkül. Mi 0,6957 a valószín sége, hogy kevesebb pirosat húzunk, mint fehéret? 6. A ξ valószín ségi változó Poisson-eloszlású, várható értéke 2,6. Határozzuk meg annak valószí- 0,4816 n ségét, hogy ξ értéke több, mint a várható érték!

Dz 1. Valamely alkatrész gyártásával egy üzemben két gép foglalkozik. Az els gép adja a teljes termelés 45%-át, a második a többit. Az egyes gépeknél a selejtgyártás valószín sége rendre 2% és 4%. A kész alkatrészeket egy helyen gy jtik. A gépek napi termeléséb l kiveszünk egy alkatrészt és megvizsgáljuk. Feltéve, hogy nem selejtes, mi a valószín sége, hogy a második gép készítette? 0,5449 meg a P (ξ > 5 ξ < 9) valószín séget! 0 ha x 2 x 3 8 ha 2 < x 12 1720 1 ha x > 12. Határozzuk 0,8377 3. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 9,0349 4. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 38, szórása 16. Mennyi lehet a 0,6678 valószín sége annak, hogy ξ értéke 18 és 50 közé esik? 5. Egy dobozban 20 piros és 20 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevéssel. Mi a 0,5 valószín sége, hogy több pirosat húzunk, mint fehéret? 6. A ξ valószín ségi változó exponenciális eloszlású, várható értéke 45. Határozzuk meg annak a 0,0498 valószín ségét, hogy ξ értéke legalább két szórásnyival több, mint a várható érték!

Dzs 1. k 45%-a jár el adásra. A tapasztalat szerint az el adásra járók 85%-a teljesíti a tárgyat, míg a többieknél ez az arány 45%. A vizsgaid szak után véletlenszer en választunk egy hallgatót. Feltéve, hogy nem teljesítette a tárgyat, mi a valószín sége, hogy járt el adásra? 0,1824 meg a P (ξ > 6 ξ < 10) valószín séget! 0 ha x 3 x 3 27 ha 3 < x 13 2170 1 ha x > 13. Határozzuk 0,8058 3. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 9,8433 4. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 48, szórása 12. Mennyi lehet a 0,8543 valószín sége annak, hogy ξ értéke 27 és 63 közé esik? 5. Egy dobozban 20 piros és 20 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevés nélkül. Mi 0,5 a valószín sége, hogy több pirosat húzunk, mint fehéret? 6. A ξ valószín ségi változó Poisson-eloszlású, várható értéke 2,1. Határozzuk meg annak valószí- 0,3504 n ségét, hogy ξ értéke több, mint a várható érték!

E 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 en kiválasztunk valakit. Feltéve, hogy munkanélküli, mi a valószín sége, hogy beszél idegen nyelvet? 0,0732 meg a P (ξ > 4 ξ < 8) valószín séget! 0 ha x 2 x 3 8 ha 2 < x 11 1323 1 ha x > 11. Határozzuk 0,8889 3. Határozzuk meg a fenti eloszlásfüggvénnyel rendelkez valószín ségi változó várható értékét! 8,2908 4. Egy dobozban 16 piros és 12 fehér golyó van. A dobozból ötször húzunk visszatevéssel. Mi a 0,3679 valószín sége, hogy kevesebb pirosat húzunk, mint fehéret? 5. A ξ normális eloszlású valószín ségi változó várható értéke 31, szórása 8. Mennyi lehet a 0,6678 valószín sége annak, hogy ξ értéke 21 és 37 közé esik? 6. A ξ valószín ségi változó exponenciális eloszlású, várható értéke 24. Határozzuk meg annak a 0,1353 valószín ségét, hogy ξ értéke legalább egy szórásnyival több, mint a várható érték!