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

Hasonló dokumentumok
Feladatok és megoldások a 13. hétre

Matematika B4 VIII. gyakorlat megoldása

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

NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK

Készítette: Fegyverneki Sándor

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

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

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

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

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

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

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

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

Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

i p i p 0 p 1 p 2... i p i

VIK A1 Matematika BOSCH, Hatvan, 5. Gyakorlati anyag

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

Gyakorló feladatok I.

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

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

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

Valószínűségszámítás 2. RÉSZ Egydimenziós folytonos valószínűségi változók

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

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

Integrálszámítás (Gyakorló feladatok)

Biometria az orvosi gyakorlatban. Számítógépes döntéstámogatás

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

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

Matematikai statisztika I. témakör: Valószínűségszámítási ismétlés

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

[f(x) = x] (d) B f(x) = x 2 ; g(x) =?; g(f(x)) = x 1 + x 4 [

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással,

Valószínűségszámítás 2. RÉSZ Egydimenziós folytonos valószínűségi változók

Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai 1.

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

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Valószínűségszámítás összefoglaló

Pontműveletek. Sergyán Szabolcs Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar február 20.

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Matematika 11. osztály

(Independence, dependence, random variables)

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

Valószínűségelmélet. Pap Gyula. Szegedi Tudományegyetem. Szeged, 2016/2017 tanév, I. félév

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

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

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

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz

a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli, a nehezebb feladatokat jelöli

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

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

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: június 8.

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

A valószínűségszámítás elemei

Véletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás

A mérési eredmény megadása

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

CHT& NSZT Hoeffding NET mom. stabilis november 9.

1. Kombinatorikai bevezetés

Valószínűségszámítás 4. RÉSZ Zárthelyi és vizsga feladatok gyűjteménye

Matematika I. NÉV:... FELADATOK:

Valószínűségszámítás 4. RÉSZ Zárthelyi és vizsga feladatok gyűjteménye. Vetier András szeptember 1.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Matematika A1a Analízis

Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh november MEGOLDÁS

Matematika A4 V. gyakorlat megoldása

Descartes-féle, derékszögű koordináta-rendszer

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Matematika A1. 9. feladatsor. A derivált alkalmazásai. Függvény széls értékei

Matematika II. 1 sin xdx =, 1 cos xdx =, 1 + x 2 dx =

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

Boros Zoltán február

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

Régebbi Matek B1 és A1 zh-k. deriválás alapjaival kapcsolatos feladatai. n )

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

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

Matematika A1a Analízis

2 (j) f(x) dx = 1 arcsin(3x 2) + C. (d) A x + Bx + C 5x (2x 2 + 7) + Hx + I. 2 2x F x + G. x

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

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Modulzáró ellenőrző kérdések és feladatok (2)

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

Matematika I. NÉV:... FELADATOK: 2. Határozzuk meg az f(x) = 2x 3 + 2x 2 2x + 1 függvény szélsőértékeit a [ 2, 2] halmazon.

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

Átírás:

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 5. gyakorlat 013/14. tavaszi félév 1. Folytonos eloszlások Eloszlásfüggvény és sűrűségfüggvény Egy valószínűségi változó, illetve egy eloszlás eloszlásfüggvényének egy x pontban felvett értéke megadja, hogy az X valószínűségi változó mekkora valószínűséggel vesz fel az x valós számnál kisebb értéket: F (x) = P (X < x) Egy folytonos eloszlás eloszlásfüggvényének jellemzői: 1. a ()-ben 0-hoz, a -ben 1-hez tart,. monoton növekvő, 3. mindenhol folytonos. Az F (x) függvény deriváltját jelöljük f(x) -szel: f(x) = F (x). A Newton-Leibniz szabály szerint F (x) = x f(t)dt. A f(x) függvény neve: sűrűségfüggvény. Ugyancsak a Newton-Leibniz szabály szerint teljesül. hogy tetszőleges (a, b) vagy [a, b] intervallumba esés valószínűsége: P (a < X < b) = P (a X b) = F (b) F (a) = A sűrűségfüggvény tulajdonságai: 1. f(x) 0 minden x-re,. f(x)dx = 1. b a f(t)dt 1. Határozza meg egy 0 és 1 közötti egyenletes eloszlású véletlen szám eloszlásfüggvényének és sűrűségfüggvényének a képletét!. Határozza meg egy 0 és 1 közötti egyenletes eloszlású véletlen szám négyzete eloszlásfüggvényének és sűrűségfüggvényének a képletét! 3. Határozza meg egy 0 és 1 közötti egyenletes eloszlású véletlen szám négyzetegyöke eloszlásfüggvényének és sűrűségfüggvényének a képletét! 1

4. Az alábbi függvények melyike lehet eloszlásfüggvény? (Amelyik tartomány nincs megadva, ott a függvény 0.) (a) F (x) = 1 + e x+1 ha 1 < x (b) G(x) = x+1 ha x 0 (c) H(x) = 1 e x ha x 0 (d) I(x) = x 4 (4 x) ha 0 < x és 1 ha x > 5. Az alábbi függvények melyike sűrűségfüggvény? (Amelyik tartomány nincs megadva, ott a függvény 0.) (a) f(x) = x ha x > 1 (b) g(x) = sin(x) ha 0 < x < (c) h(x) = 1 3 sin( x ) ha 0 < x < π és 3x 1 ln(3) ha x 0 (d) i(x) = e x ha x > 0. Folytonos eloszlások Várható érték és szórás A folytonos X valószínűségi változó várható értéke: E(X) = xf(x)dx, és tetszőleges t(x) függvényének várható értéke: E(t(X)) = t(x)f(x)dx. A folytonos X valószínűségi változó szórásnégyzetének (varianciájának) kiszámítása pedig a jól ismert D (X) = E(X ) E (X) formula alapján történik. 6. Tekintsük a következő folytonos eloszlásokat, melyeket a sűrségfüggvényükkel adunk meg. (Amelyik tartomány nincs megadva, ott a függvény 0.) (a) f(x) = x (0 < x < 1) (b) f(x) = x/a (0 < x < a) (c) f(x) = 1/( x) (0 < x < 1) (d) f(x) = 0.5 + x (0 < x < 1) (e) fx) = e x (x 0) Rajzolja le a sűrűségfüggvények grafikonjait! Mennyi ezeknek az eloszlásoknak a várható értéke? a második momentuma? a varianciája? a szórása?

7. Tekintsük a következő folytonos eloszlásokat, melyeket az eloszlásfüggvényükkel adunk meg. )Amelyik tartomány nincs megadva, ott a függvény 0.) (a) F (x) = x (0 < x < 1) (b) F (x) = x /a (0 < x < a) (c) F (x) = 1 e x (x 0) (d) F (x) = x (0 < x < 1) Rajzolja le az eloszlásfüggvények grafikonjait! Mennyi ezeknek az eloszlásoknak a várható értéke? a második momentuma? a varianciája? a szórása? 8. Egy Bergengóc DVD napokban kifejezett élettartamának sűrűségfüggvénye f(x) = x, ha x > 1. Mi annak a 3 valószínűsége, hogy ha január 6-án hoztuk haza a boltból, akkor február 1-én még működik? Melyik DVD-t érdemesebb megvenni, a Dél-Szaharait, aminek sűrűségfüggvénye f(x) = 1 x (ha x > 1) vagy a Bergengócot? 3. Exponenciális eloszlás Egy valószínűségi változó örökifjú tulajdonságú (más néven: memória nélküli), ha teljesül rá a következő: P(X > s + t X > t) = P(X > s) minden s, t 0 esetén. Azaz ha a valószínűségi változó valaminek az élettartama, akkor az örökifjú tulajdonság jelentése a következő: amíg a szóbanforgó dolog él, a további jövőjét illetőleg esélyei olyanok, mint egy újszülött dolognak. Egy pozitív értékű folytonos valószínűségi változó akkor és csak akkor örökifjú tulajdonságú, ha exponenciális eloszlású. Megjegyzés: Egy X eloszlásról azt mondhatjuk, hogy öregedik, ha P(X > s + t X > t) < P(X > s) teljesül rá. Példa: egy elhasználódó alkatrész élettartama. Hasonlóan azt mondhatjuk, hogy fiatalodik, amennyiben P(X > s + t X > t) > P(X > s). Példa: egy nagyon elmaradott országban született csecsemő élettartama. A λ paraméterű exponenciális eloszlású X valószínűségi változó sűrűségfüggvénye: f(x) = λe λx, eloszlásfüggvénye: F (x) = 1 e λx ha x > 0. A λ paraméterű exponenciális eloszlás eloszlású X valószínűségi változó várható értéke és szórása: 1/λ. 9. Tegyük fel, hogy egy nagyvárosi bisztróban, ahol éjjel-nappal ugyanolyan intenzitással jönnek-mennek, esznekisznak az emberek, a poharak átlagos élettartama 4.5 hónap. (a) A poharaknak kb. hány százaléka él kevesebb, mint 3 hónapot? (b) A poharaknak kb. hány százaléka él több, mint 6 hónapot? (c) A poharaknak kb. hány százalékának esik az élettartama 1 hónap és 3 hónap közé? (d) Az 1 hónapnál hosszabb életű poharaknak kb. hány százaléka él több, mint 6 hónapot? (e) A 8.5 hónapnál hosszabb életű poharaknak kb. hány százaléka él még tovább még több, mint 1.5 hónapot? 3

(f) Az a hónapnál hosszabb életű poharaknak kb. hány százaléka él még tovább mégtöbb, mint b hónapot? Vegye észre, hogy a kérdésre a értékétől függetlenül akármilyen b esetén ugyanaz a válasz adódik! Mit jelent ez a valóságra nézve? (g) Mennyi az a időtartam, amelynél a poharak 99 százaléka él hosszabb életet? (h) Mennyi az a időtartam, amelynél a poharak 90 százaléka él rövidebb életet? 10. Egy utcai telefonfülke foglalt, amikor odaérek. A beszélgetés hossza véletlen, percekben mérve 1 3 paraméterű exponenciális eloszlású. Mi a valószínűsége, hogy 5 perc múlva sem kerülök sorra? Mi a helyzet akkor, ha tudjuk, hogy odaérkezésünkkor már perce tart a beszélgetés? 11. Adott típusú elektromos berendezések %-a 1000 üzemórán belül elromlik. Tegyük fel, hogy a meghibásodásig eltelt idő exponenciális eloszlást követ. Mekkora a valószínűsége, hogy egy ilyen berendezés az átlagosnál tovább működik? 1. Egy örökifjú tulajdonságú villanykörténél 3 annak a valószínűsége, hogy 000 óránál többet üzemel. Egy városban 00 ilyen égőt helyezünk el. Mi a valószínűsége annak, hogy 00 óra elteltével éppen 150 égő világít? 13. Egy bizonyos fajta mosógép első meghibásodási ideje exponenciális eloszlást követ. A gépek első meghibásodása 70% valószínűséggel történik 5 éven belül. Határozza meg annak a valószínűségét, hogy az első meghibásodás három éven belül történik. 14. Egy bizonyos fajta égőből kettőt használunk a szobában- A lámpák élettartama exponenciális eloszlást követ 1 év várható értékkel. Határozza meg annak a valószínűségét, hogy két év múlva (a) legalább az egyik világít, (b) mindkettő világít! 4. További feladatok 15. Legyen az X valószínűségi változó sűrűségfüggvénye: f(x) = cx, ha 0 < x < alkalmas c-vel. (a) Határozza meg c-t! (b) Határozza meg a P (X < 1) valószínűséget! (c) Határozza meg a P (X > 0, 5) valószínűséget! (d) Határozza meg a P ( 1 3 < X < 4 3 ) valószínűséget! (e) Mi lesz X várható értéke és szórása? 16. Legyen az X valószínűségi változó sűrűségfüggvénye: f(x) = c x 4, ha x 1 alkalmas c-vel. (a) Határozza meg c-t! (b) Határozza meg a P (X < 3) valószínűséget! (c) Határozza meg a P (X > 5, 5) valószínűséget! (d) Határozza meg az F (x) eloszlásfüggvényt! (e) Mi lesz X várható értéke és szórása? 4

17. Egy bizonyos alkatrész élettartama exponenciális eloszlást követ. Tudjuk, hogy az ilyen alkatrészeknek kb. negyede él tovább, mint 1 év. Az ilyen alkatrészeknek (a) mennyi az átlagos élettartama? (b) kb. hányad része él tovább, mint 1.5 év? 18. Az X valószínűségi változó sűrűségfüggvénye f(x) = x/5 (0 < x < 5). (a) Mi a valószínűsége annak, hogy X < 3? (b) Mennyi X várható értéke? 19. Az X valószínűségi változó eloszlásfüggvénye F (x) = x 3 /8 (0 < x < ). (a) Mi a valószínűsége annak, hogy X > 1, 5? (b) Számolja ki X várható értékét? 0. Tegyük fel, hogy egy bizonyos alkatrész élettartama exponenciális eloszlást követ, 5 év várható értékkel. (a) Az ilyen alkatrészeknek kb. hány százaléka él tovább, mint 3 év? (b) Számolja ki az élettartam szórását! 1. Az X valószínűségi változóra igaz, hogy akármilyen 0 és közötti x szám esetén P (X > x) = 1 x /4. Számolja ki X várható értékét és szórását! 5