BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Marek Dvořák Je Sportka spravedlivá?

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Marek Dvořák Je Sportka spravedlivá?"

Transkript

1 Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Marek Dvořák Je Sportka spravedlivá? Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Jana Čerbáková Studijní program: Matematika 2006

2 Děkuji Mgr. Janě Čerbákové za volbu zajímavého tématu, za čas, který si vyhradila na konzultace a také za pečlivou kontrolu textu, cenné podněty a připomínky, které pomohly zkvalitnit tuto práci. Mé poděkování patří také doc. Ing. Jaroslavu Bernardovi, CSc. za zapůjčení publikace [3]. Prohlašuji, že jsem svou bakalářskou práci napsal samostatně a výhradně s použitím citovaných pramenů. Souhlasím se zapůjčováním práce a jejím zveřejňováním. V Praze dne Marek Dvořák

3 Obsah 1 Sportka Fenomén Sportka Vznik Sportky Vývoj technického zázemí Pravidla hry Změny v pravidlech Výhry Výpočty pravděpodobností Pravděpodobnost vytažení čísla Pravděpodobnosti výher Je Sportka spravedlivá? Potřebná tvrzení Statistická spravedlivost Ekonomický přístup Dodatky 28 Literatura 39

4 Název práce: Je Sportka spravedlivá? Autor: Marek Dvořák Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Jana Čerbáková vedoucího: janacerb@karlin.mff.cuni.cz Abstrakt: V předložené práci se zabýváme sázkovou loterií Sportka provozovanou v České republice akciovou společností SAZKA. V úvodu práce zdůrazňujeme význam Sportky na trhu loterií v ČR a přinášíme základní informace o jejím vzniku a vývoji. Po seznámení s pravidly hry a jejich změnami počítáme pravděpodobnosti vytažení čísel v závislosti na jednotlivých pozicích. Následuje výpočet pravděpodobností výher v jednotlivých pořadích v závislosti na změnách v pravidlech Sportky. Hlavní část práce obsahuje základní tvrzení z teorie testů dobré shody, které následně umožní testovat hypotézu o parametrech multinomického rozdělení na základě napozorovaných četností tažených čísel. V závěru přinášíme alternativní pohled na spravedlivost Sportky, který vychází z konceptu ceny sázenky. Klíčová slova: četnost, pravděpodobnosti výher, Sportka, spravedlivost Title: Is Sportka fair? Author: Marek Dvořák Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Mgr. Jana Čerbáková Supervisor s address: janacerb@karlin.mff.cuni.cz Abstract: In the thesis we study Sportka lottery operated by SAZKA Inc. In the opening part we emphasize its influence on the lottery market in the Czech Republic and we bring the information about its inception and technical innovations. Explanation of Sportka s rules and its changes is followed by counting the probability of drawing numbers depending on its sequence. Probability of gaining prices depending on the changes in the rules is discussed next. The main part of this paper deals with the Chi-Squared goodness-of-fit theory that enables to test hypothesis about the parameters of multinomial distribution. The alternative view to the fairness problem is discussed at the very end of this work. Keywords: fairness, frequency, probability of winning, Sportka

5 Úvod Obsahem následujících stran bude pohled na nejznámější číselnou loterii provozovanou v České republice. Jedná se o sázkovou hru Sportka, která existuje již téměř 50. let na českém loterijním trhu. V této práci je naší snahou přiblížit čtenáři Sportku z co možná nejširšího úhlu pohledu. V 1. kapitole jsou uvedeny informace o vzniku Sportky, pravidlech hry a jejich změnách a podmínek pro vyplácení výher. Nechybí ani zmínka o vývoji zařízení určených pro provozování Sportky. Ve 2. kapitole je předmětem našeho zájmu výpočet pravděpodobnosti vytažení čísla z osudí v závislosti na předpokládané pozici ve skupině vylosovaných čísel. Na základě změn v pravidlech vypočteme také šance sázejících na vítězství. Cílem této práce je odpovědět na otázku, zda je Sportka spravedlivá hra, čemuž je věnována 3. kapitola. Zabýváme se v ní dvěma možnými pohledy na význam slova spravedlivost. Ve statistickém náhledu využijeme tvrzení z teorie testů dobré shody, že Pearsonova statistika χ 2 má asymptoticky χ 2 -rozdělení. Na základě porovnání její hodnoty s kritickou hodnotou χ 2 -rozdělení testujeme hypotézu o shodnosti pravděpodobností tažených čísel v multinomickém rozdělení. Výsledky těchto testů jsou zpracovány v tabulkách v závislosti na změnách v pravidlech hry. Závěrečné části práce patří popisu zacházení SAZKY s finančními prostředky vybranými na vkladech a ekonomickému pohledu na spravedlivost Sportky.

6 Kapitola 1 Sportka 1.1 Fenomén Sportka Sportka je druhá nejstarší loterie v historii poválečného Československa a nejoblíbenější loterie v dřívější československé i současné české populaci. Jak je vidět i z obrázku 4.1, její vliv na loterijní trh provozovaných SAZKOU (jakožto dominantní sázkové organizace) je značný. K její popularitě přispěla řada faktorů, mimo jiné skutečnost, že losování probíhala o přestávkách sportovních utkání, která se těšila velkému zájmu obyvatel. Televizní přenosy losování od 70. let probíhaly často s populárními osobnostmi české kultury a sportu. Na obrázku 1.1 losuje spolu s moderátorem Milošem Frýbou hokejový brankář Jiří Holeček. Obrázek 1.1: Televizní losování z r Zdroj: [3]

7 1. Sportka Vznik Sportky Vznik číselné loterie Sportka souvisí se vznikem celé společnosti SAZKA, která tuto loterii provozuje. SAZKA byla založena v srpnu roku 1956 a už o dva měsíce později zavedla první stejnojmennou číselnou loterii Sazka. Vzhledem k její velké oblibě pak Československá vláda dne přijala návrh na rozšíření sázení o nový druh číselné loterie - Sportku. Její první tah se uskutečnil Losování probíhalo každou neděli dopoledne na různých místech republiky o přestávce sportovních utkání. Na televizní obrazovce se Sportka objevuje pravidelně od roku Vysílání tahů z vlastního studia v sídle SAZKY se uskutečňuje od roku Celý vývoj Sportky se ubíral (a doposud ubírá) ke zvyšování maximálních výher. V rozmezí let 1960 a 1965 došlo dokonce k jejímu 13-ti násobnému navýšení až na Kčs, neboť se zrušil horní strop pro nejvyšší vyplacené částky. V současné době dosahují nejvyšší výhry i sta miliónů korun. Je to možné proto, že se nevyplacené částky přičítají do následujících slosování (tzv. Jackpot). Přesný popis tohoto mechanizmu popíšeme v kapitole 3.3. Přehled rekordních Jackpotů uvádí tabulka 1.1. Jackpot datum počet individuální vsazená v mil.kč výherců výhra vítězná čísla 148, Kč 3, 8, 9, 12, 17, 20, , Kč 18, 20, 29, 32, 45, 46, , Kč 11, 12, 13, 36, 45, 49, , Kč 6, 8, 19, 26, 40, 49, 15 Tabulka 1.1: Nejvyšší výhry v historii Sportky 1.3 Vývoj technického zázemí S nárůstem obliby sázení začala SAZKA čelit problému s rychlostí zpracování sázenek. Proto v roce 1967 přistoupila od manuálního ke strojovému zpracování. Od počátku 70. let byly zaváděny stroje TCM 5, které dokázaly třídit sázenky do skupin dle výhry. Seznamy výher společně s vyúčtováním však byly nadále zhotovovány manuálně. K další podstatné modernizaci procesu strojního zpracování sázenek došlo v roce Tehdy byl zaveden tzv. off-line systém. Pro něj byly zakoupeny třídící zařízení DPM 6000 propojené s centrálním výpočetním systémem. Systém off-line umožňoval načíst každou sázenku do diskové paměti, zaznamenat na mikrofilm a vyhotovit kompletní vkladové uzávěrky sběren.

8 1. Sportka 8 Zpracování výher pak probíhalo z 96% bez dotyku lidské ruky, zbylé sázenky označené strojem za chybné se následně třídily ručně. V roce 1993 pak došlo k přechodu k dodnes používanému online systému zpracovávání sázenek pomocí zařízení Spektra II. V současné době dochází k další výměně terminálů za účelem splnění přísných kritérií bezpečnosti celého systému. Více o této výměně, která by měla být hotova do roku 2007, si lze přečíst v [5]. Obrázek 1.2: Sázenka pro hru Sportka a Šance 1.4 Pravidla hry Pravidla Sportky se po dobu historie hry neustále vyvíjela, věnujme se nejprve těm současným. V úvodu výkladu pravidel krátce pojednáme o další číselné loterii s názvem Šance, protože ta se v současné době losuje vždy s losováním Sportky

9 1. Sportka 9 a některá pravidla Sportky se bezprostředně dotýkají hry Šance. Dalším důvodem, proč se o ni zmiňujeme, je společná sázenka pro Sportku i Šanci, viz obrázek 1.2. Ve hře Šance se losuje z 6 bubnů, každý obsahuje 10 koulí s čísly 0 až 9. Z každého bubnu je vylosováno 1 číslo, dohromady se tedy losuje šestice čísel. Chce-li hrát zákazník hru Šance, musí vsadit alespoň jeden sloupec Sportky. Výhra v Šanci je dosažena v případě shody vylosovaných čísel s čísly obsaženými v koncovém šestičíslí výrobního čísla sázenky, přičemž záleží na pořadí vylosovaných čísel. Nyní už se věnujme Sportce. Sázející tipuje šest čísel ze čtyřiceti devíti tak, že zakřížkuje příslušná čísla v prvním sloupci sázenky (viz obrázek 1.2). Chce-li sázející uzavřít více sázek na jedno losování, vyplní svými tipy i další sloupce sázenky, maximálně 10 sloupců. Sloupce se tipují postupně, žádné nelze vynechat. Každý vsazený sloupec, který obsahuje 6 tipovaných čísel, je v současnosti zpoplatněn částkou 16 Kč. Jestliže se hráč účastní i loterie Šance, zaplatí o 10 Kč navíc. Na sázence Sportky lze samostatně uzavřít sázky na středeční nebo nedělní slosování, popř. systémovou sázku (systém). Při tipování formou systému vyplňuje sázející svým tipem pouze první sloupec sázenky, a to kombinací 7 až 15 čísel. Počet takto zakřížkovaných čísel musí být rovněž označen v dolní části sázenky u položky Systém. Vklad pro systémovou sázku je násobkem základního vkladu za jednu sázku a počtu všech šestic, které lze vytvořit kombinací zaškrtnutých čísel. Těch je ( k 6), k = 7,..., 15. Nechceli sázející uzavřít sázku ve hře Šance, musí zaškrtnout kolonku označenou Šance Ne. Sázky lze uzavírat i metodou náhodného tipu zaškrtnutím políčka N. V tom případě vybere terminál náhodná čísla pro všechny uzavřené sázky. Více o některých zajímavostech spočívajících v náhodném generování si lze přečíst např. v [2]. Nakonec je terminálem vytištěno potvrzení sázky. Převzetím potvrzení sázky zákazník vyslovuje souhlas se všemi pravidly, kterými se Sportka řídí. Toto potvrzení pak také slouží jako jediný doklad pro výplatu případných výher. Na konci každého sázkového období (dvakrát týdně ve středu a v neděli) se provádí dva samostatné tahy (tzv. 1. tah a 2. tah). Ke slosování každého tahu se používá elektromechanické osudí. Před slosováním je do každého ze dvou osudí vloženo 49 po sobě jdoucích čísel 1 až 49. Při slosování 1. tahu je z jednoho osudí postupně vylosováno 6 čísel bez vracení. Po vylosování těchto čísel je ze zbývajících čtyřiceti tří čísel vylosováno dodatkové číslo. Totéž se provede vzápětí i při losování 2. tahu s druhým osudím. Všechna vylosovaná čísla jsou poté vyhlášena spolu s šestičíslím hry Šance a tabulkou výher pro daný den.

10 1. Sportka Změny v pravidlech Sportka zaznamenala během své historie mnoho změn v pravidlech losování. Na samém počátku se losovalo z osudí 6 čísel ze 49. Od roku 1962 bylo zavedeno tipování sedmého prémiového čísla, na který bylo možné vyhrát různé věcné ceny. V roce 1965 byla Sportka rozšířena na tzv. dvousázku. Losování 2. tahu se konalo vždy v Praze v budově SAZKY, přibližně 3 hodiny po losování 1. tahu. V prosinci 1980 byl schválen nový herní řád, který mimo jiné přinesl ustanovení samostatného výherního pořadí pro správné tipování pěti čísel a dodatkového čísla. V únoru 1991 byla zrušena maximální hranice pro výše výher a v srpnu 1993 byl zřízen Jackpot, o kterém se zmíníme ve 3. kapitole. Od roku 1995 pak byl zaveden dvojí hrací cyklus s losováním v neděli a ve středu. Shrnutí zásadních změn v pravidlech uvádí tabulka 1.2. Důsledky změn v pravidlech budeme podrobně zkoumat ve 2. kapitole v souvislosti s pravděpodobnostmi výher. Vzhledem k tomu, že se nepodařilo zjistit, kdy došlo k výměně osudí, budeme předpokládat, že se tak stalo současně se změnou pravidel hry. datum událost 16. týden 1957 až 13. týden 1965 neděle 1 tah, bez dod. čísla 14. týden 1965 až 52. týden 1976 neděle 2 tahy, bez dod. čísla 1. týden 1977 až 14. týden 1995 neděle 2 tahy, oba s dod. čísly 15. týden 1995 až doposud středy a neděle 2 tahy, vše s dod. čísly Tabulka 1.2: Změny v pravidlech losování Sportky 1.6 Výhry Jestliže sázející natipuje správně dostatečný počet čísel buď v prvním nebo v druhém tahu, může vyhrát finanční hotovost. Při správném tipování 1) šesti čísel, získává sázející výhru 1. pořadí, 2) pěti čísel a dodatkového čísla (5 + 1), získává sázející výhru 2. pořadí, 3) pěti čísel, získává sázející výhru 3. pořadí, 4) čtyř čísel, získává sázející výhru 4. pořadí, 5) tří čísel, získává sázející výhru 5. pořadí. Přitom je možné, že s jedním vsazeným sloupcem lze uspět v obou tazích. Pak je samozřejmě sázejícímu vyplacena výhra za oba tahy. Jestliže existuje

11 1. Sportka 11 v konkrétním pořadí více výherců, dělí se mezi sebou rovným dílem. Není-li dosažena výhra v některém z pořadí, převede se tato částka k výhře v 1. pořadí. Není-li vyplacena výhra v 1. pořadí, pak se částka převede k výhře v 1. pořadí v následujícím losovacím období.

12 Kapitola 2 Výpočty pravděpodobností 2.1 Pravděpodobnost vytažení čísla V této části se budeme zabývat teoretickými pravděpodobnostmi vylosování konkrétního čísla v jednom tahu Sportky v závislosti na pozici, ve které je vytaženo. Tyto pravděpodobnosti spočítáme na základě způsobu losování a ze znalosti pravidel hry. K výpočtům prováděných v této kapitole nám bude užitečná věta o celkové pravděpodobnosti. Věta 2.1 Nechť (Ω, A, P) je pravděpodobnostní prostor. Je-li P( n B n) = 1, kde {B n } je konečná nebo spočetná posloupnost navzájem vylučujících se jevů (tj. {B n } je úplný systém jevů) a je-li P[B n ] > 0 pro všechna n N, pak pro A A platí: P(A) = n P(A B n ) P(B n ). Důkaz: Lze najít např. v [4], str. 28, věta 2.1. Uvažujme kouli s číslem i, 1 i 49, a zaveďme náhodnou veličinu ξ (c) i jako indikátor, že koule s číslem i bude tažena na c-tém místě v dané sedmici čísel, c {1,..., 7}. Zaměřme se nejprve na jednotlivé pozice 1 až 7. Je-li c = 1, pak P[ξ (1) i = 1] = Pravděpodobnost vytažení i-té koule na pozici c = 2 vypočteme podle věty 2.1 o celkové pravděpodobnosti, přičemž úplný systém jevů z této věty tvoří dvě situace, které mohou nastat: 1) i-tá koule je vytažena na 1. pozici, 2) i-tá koule není vytažena na 1. pozici.

13 2. Výpočty pravděpodobností 13 Současné vytažení koule i na obou pozicích není možné, neboť se koule v průběhu losování nevrací zpět do osudí, takže Potom P[ξ (2) i = 1] = P[ξ (2) i = 1 ξ (1) i = 1] = 0. (2.1) 1 j=0 P[ξ (2) i = 1 ξ (1) i = j] P[ξ (1) i = j] (2.1) = (2.1) = P[ξ (2) i = 1 ξ (1) i = 0] P[ξ (1) i = 0] = = Nyní vypočteme pravděpodobnost pro c = 3, tj. že koule s číslem i bude vytažena na 3. pozici, 1 i 49. Úplný systém jevů tvoří situace pro kouli i v předchozích dvou tazích - a ty jsou následující: 1) koule i je vytažena na 1. pozici a není vytažena na 2. pozici P[ξ (1) i = 1 ξ (2) i = 0] = P[ξ (2) i = 0 ξ (1) i = 1] P[ξ (1) i = 1] = 1 1 = 1, ) koule i není vytažena na 1. pozici a je vytažena na 2. pozici P[ξ (1) i = 0 ξ (2) i = 1] = P[ξ (2) i = 1 ξ (1) i = 0] P[ξ (1) i = 0] = 1 48 = 1, ) koule i není vytažena na 1. pozici a není vytažena na 2. pozici P[ξ (1) i = 0 ξ (2) i = 0] = P[ξ (2) i = 0 ξ (1) i = 0] P[ξ (1) i = 0] = = Výpočet byl proveden podle definice podmíněné pravděpodobnosti. Označme B 1 jev popsaný v 1), B 2 jev popsaný v 2) a B 3 jev popsaný v 3). Aplikací věty 2.1 dostáváme P[ξ (3) i = 1] = 3 n=1 P(ξ (3) i = 1 B n ) P(B n ) = = P[ξ (3) i = 1 ξ (2) i = 0 ξ (1) i = 0] P[ξ (2) i = 0 ξ (1) i = 0] = = = Druhá rovnost plyne z toho, že P[ξ (3) i = 1 ξ (1) i = 1 ξ (2) i = 0] = 0, P[ξ (3) i = 1 ξ (1) i = 0 ξ (2) i = 1] = 0. Analogicky se postupuje i v případě dalších pozic včetně dodatkové (sedmé) pozice. Postupně dojdeme k závěru, že teoretická pravděpodobnost vytažení libovolného čísla i na určité pozici, 1 i 49, v dané sedmici čísel nezávisí na pozici, kde má být vytaženo, tedy P[ξ (c) i = 1] = 1, c {1, 2,..., 7}. 49

14 2. Výpočty pravděpodobností 14 Označme ξ i indikátor, že číslo i bude vylosováno mezi sedmi čísly v jednom tahu Sportky, i = 1,..., 49. Pak P[ξ i = 1] = 7 49 = 1 7. (2.2) 2.2 Pravděpodobnosti výher Nyní spočítáme teoretické pravděpodobnosti výher ve Sportce na základě současných pravidel hry. Budeme předpokládat, že sázející vsadil 1 sloupec Sportky. Nechť pro jednoduchost probíhá pouze jeden tah Sportky a neprobíhá losování dodatkového čísla. Označme p i pravděpodobnost správného tipování i čísel z 6, i = 0,..., 6. Po zakřížkování sázenky máme v osudí 6 čísel, která jsou pro nás z hlediska výhry příznivá a 43 čísel, která jsou z hlediska výhry nepříznivá. Z osudí se vybere postupně 6 čísel, přičemž na pořadí, v jakém byla vylosována, nezáleží. Pravděpodobnost shody i tipovaných čísel s šesti vylosovanými, i = 0,..., 6, je podíl příznivých kombinací ku počtu všech šestic, které lze dostat výběrem z 49 čísel. Pravděpodobnost, že uhádneme i čísel z 6, i = 0,..., 6, je p i = ( ) 6 i ( ) 43 1 ( 6 i 49 ), i {0,..., 6}. (2.3) 6 Je-li X náhodná veličina, značící počet správně tipovaných čísel ve Sportce v jednom libovolném tahu, pak podle výpočtů pravděpodobnosti výher v (2.3) má X hypergeometrické rozdělení. Připomeňme definici tohoto rozdělení. Definice 2.2 Nechť N, A a n jsou přirozená čísla, pro která platí A < N, n < N. Nechť X je náhodná veličina, která nabývá pouze celočíselných hodnot s pravděpodobnostmi ( A ( P(X = k) = k) N A ) n k ( N pro max{0, A + n N} k min{a, n}. n) Pak řekneme, že X má hypergeometrické rozdělení. V našem případě je A = 6 počet vítězných čísel, N = 49 počet čísel v osudí, n = 6 počet tažených čísel, k počet vylosovaných vsazených čísel. Uvažujme nyní losování jednoho tahu Sportky s dodatkovým číslem. Zaměřme se na pravděpodobnosti výher, které nejsou ovlivněny dodatkovým číslem (tzn. na výhry v 1., 4., a 5. pořadí). Ve všech těchto případech stačí dosadit i = 6, resp. i = 4, resp. i = 3 do

15 2. Výpočty pravděpodobností 15 vzorce (2.3) a dostáváme po řadě pravděpodobnosti výher v 1., resp. 4., resp. 5. pořadí. Přitom nezáleží na tom, zda uhádneme či neuhádneme dodatkové číslo, a proto jsme ho do výpočtů nemuseli zahrnovat. Nyní se zabývejme pravděpodobností výhry v 2. pořadí p 6, tj. správného tipování pěti čísel a dodatkového čísla. Z prvních šesti tažených čísel musíme uhádnout 5 čísel a v jednom se musíme splést. Tuto pravděpodobnost spočítáme dosazením i = 5 do vzorce (2.3). Ze zbývajících 43 čísel musíme uhádnout dodatkové číslo, což nastane s pravděpodobností 1 43 p 6 = ( 6 ) ( 5 43 ) 1 ( 49 ) 6. Tudíž platí (2.4) Dopočtěme ještě pravděpodobnost výhry v 3. pořadí p 5, kdy musíme uhádnout 5 čísel z 6 a nesmíme uhádnout dodatkové číslo. Pravděpodobnost, že uhádneme 5 čísel z 6, je p 5 a dodatkové číslo neuhádneme s pravděpodobností 42. Proto 43 ( 6 ) ( p 5 43 ) 1 5 = ( 49 ) (2.5) 6 Přehled pravděpodobností výher při losování jednoho tahu včetně dodatkového čísla uvádí tabulka 2.1. i typ výhry pravděpodobnost pořadí p 6 = 0, pořadí p. 6 = 0, pořadí p. 5 = 0, pořadí p 4 = 0, pořadí p 3 = 0, Tabulka 2.1: Pravděpodobnosti výher v jednotlivých pořadích Nyní shrneme výsledky na základě změn v losování uvedené v tabulce 1.2. Označme p ip, (resp. p iv ) pravděpodobnost prohry (resp. pravděpodobnost výhry) v i-tém období, i = 1,..., období (1 tah bez losování dodatkového čísla) V tomto období se prováděl pouze 1 tah bez losování dodatkového čísla. Nejnižší výhra se vyplácela za 3 správně tipovaná čísla. Výsledné hodnoty pravděpodobností spočteme podle (2.3). Pravděpodobnost výhry: p 1v = 6 i=3 p. i = 0, Pravděpodobnost prohry tvoří doplněk: p 1p = 1 p 1v = 0,9814. Označme U náhodnou veličinu značící počet uhádnutých čísel v tomto období. Pak EU = 6 k=0 kp k = = 0, 73.

16 2. Výpočty pravděpodobností 16 varu = 6 k=0 k2 p k ( 6 k=0 kp ) 2 k = = 0, období (2 tahy bez losování dodatkového čísla) K dispozici jsou 2 tahy, neuvažujeme losování dodatkového čísla. Nejnižší výhra byla vyplacena za 3 správně tipovaná čísla. Opět použijeme (2.3). Pravděpodobnost prohry znamená, že uhádneme nejvýše 2 čísla v obou tazích, tedy p 2p = ( 2 i=0 p 2. i) = 0, Pravděpodobnost výhry tvoří doplněk: p 2v = 1 p 2p = 0, období (2 tahy s dodatkovými čísly) Označme pro zjednodušení zápisu q i pravděpodobnost výhry i-tého pořadí, i = 1,..., 5. Pak podle tabulky 2.1 je q 1 = p 6, q 2 = p 6, q 3 = p 5, q 4 = p 4, q 5 = p 3. (2.6) Pravděpodobnost prohry: p 3p = ( 1 5 i=1 q i) 2. = 0,9631. Pravděpodobnost výhry: p 3v = 1 p 3p. = 0, období (2 losovací dny, 2 tahy s dodatkovými čísly) Ustanovení středy jako dalšího losovacího dne nemá vliv na vypočtené hodnoty. Podmínky středečního a nedělního losování jsou stejné. Všimněme si, že zavedení 2. tahu Sportky v 2. období téměř zdvojnásobilo pravděpodobnost p 1v. Přidáním dalšího výherního pořadí v roce 1980 se nezměnila celková pravděpodobnost výhry v 3. období oproti celkové šanci na výhru v 2. období, neboť se snadno ověří, že ( 2 ) 2 ( p 2v = 1 p i = 1 1 i=0 ) 2 5 q i = p 3v. Byl to zřejmě marketingový krok, kterým se mělo nahradit vyplácení věcných cen za uhádnutí kombinace s dodatkovým číslem. i=1

17 Kapitola 3 Je Sportka spravedlivá? Čtenář, který si přečte název této kapitoly, očekává, že se v následujících odstavcích dočká odpovědi typu ano/ne. Nicméně i člověk nematematického vzdělání by jistě očekával upřesnění významu slova spravedlivost. Zabývejme se tedy vymezením pojmu spravedlivá hra na příkladě Sportky. První přístup, jak se vypořádat se spravedlivostí Sportky, se týká samotného průběhu losování. Můžeme se tedy ptát, zda jsou tahy koulí z osudí regulérní. V tomto přístupu zkoumáme, zda zázemí losování, tedy např. nesymetrie koulí či jejich různá hmotnost nebo další nenáhodné vlivy neovlivňují losování. Zda je Sportka spravedlivá podle tohoto přístupu, odvodíme na základě práce s již vyhlášenými čísly. Druhý přístup se inspiruje teorií her. Pozornost bude věnována zejména tomu, zda malá pravděpodobnost výhry ve Sportce je dostatečně kompenzovaná výší výher. Zkoumáme tedy, zda je hra vyvážená z ekonomického pohledu. Definice 3.1 Hra je pro 2 subjekty A, B spravedlivá, jestliže platí p A z A p B z B = 0, (3.1) kde p A, (resp. p B ) značí pravděpodobnost výhry subjektu A, (resp. B) a z A, (resp. z B ) reprezentuje výši výhry subjektu A, (resp. B). V případě Sportky bude z A znamenat částku určenou na výplatu výher a z B budeme interpretovat jako zisk SAZKY. První přístup, popsaný výše, je statistický a založený na znalosti mnoha výsledků daného pokusu, kdežto druhý má spíše ekonomický charakter. Zabývejme se nejprve podrobně statistickým přístupem k pojetí spravedlivé hry. 3.1 Potřebná tvrzení Než začneme analyzovat statistický přístup k spravedlivosti Sportky, uveďme potřebné teoretické zázemí.

18 3. Je Sportka spravedlivá? 18 Nejprve zadefinujeme multinomické rozdělení náhodného vektoru, protože (jak později ukážeme) tažená čísla na jednotlivých pozicích mají právě toto rozdělení. Definice 3.2 Mějme osudí s koulemi s čísly 1, 2,..., k, a nechť pravděpodobnost vytažení koule s číslem i je rovna p i, 0 < p i < 1, i = 1,..., k, a k i=1 p i = 1. Postupně táhneme nezávisle na sobě n-krát koule po jedné s vracením a zaznamenáváme počet vytažení koule s číslem i do veličiny X i, i = 1,..., k. Označme X = (X 1,..., X k ) a p = (p 1,..., p k ). Pak řekneme, že X má multinomické rozdělení. Značíme X M(n; p 1,..., p k ) a platí P(X 1 = x 1,..., X k = x k ) = n! x 1! x k! px 1 1 p x k k pro x i = 0, 1,..., n, i = 1,..., k, x x k = n. Nyní vyslovíme tvrzení, na jehož základě odvodíme kritický obor testu hypotézy o parametrech multinomického rozdělení. Věta 3.3 Nechť X = (X 1,..., X k ) Položme má multinomické rozdělení M(n; p). Y i := X i np i npi, i = 1,..., k, Y = (Y 1,..., Y k ). (1) Pro n platí Y d N(0, Q), kde 1 p 1 p 1 p 2... p 1 p k p 1 p 2 1 p 2... p 2 p k Q = p 1 p k p 2 p k... 1 p k. (2) Náhodná veličina χ 2 = k (X i np i ) 2 i=1 np i (3.2) má pro n asymptoticky rozdělení χ 2 k 1. Důkaz: Lze najít v [1], str , věta 12.4 a Poznámka 3.4 Náhodná veličina (3.2) zavedená ve větě 3.3 se nazývá Pearsonova statistika.

19 3. Je Sportka spravedlivá? Statistická spravedlivost V této části budeme testovat hypotézu, zda všechna čísla ve Sportce mají stejnou pravděpodobnost vytažení v závislosti na pozici a obdobích. K testování využijeme znalosti o asymptotickém rozdělení Pearsonovy statistiky χ 2. Je třeba si ale uvědomit, že jsme ve větě 3.3 pracovali s náhodným vektorem X (počty vytažených koulí v n pokusech), který měl multinomické rozdělení. To znamená, že se předpokládalo losování s vracením. Každý tah Sportky spočívá v postupném losování sedmi čísel bez vracení. Vracení koulí zpět do osudí se ve Sportce realizuje až po sedmi vylosovaných číslech. Je tedy třeba se zajímat o pozice, na jakých byla čísla vylosována. Vektor X = (X 1,..., X 49 ), kde X i, i = 1,..., 49, vyjadřuje, kolikrát byla koule s číslem i vylosována v n tazích, nemá multinomické rozdělení. Je to z toho důvodu, že teoretická pravděpodobnost vytažení čísla i v jednom tahu Sportky, i = 1,..., 49, je dle (2.2) p i = 1, takže 49 7 i=1 p i 1. Nechť máme k dispozici vylosovaná čísla z n tahů Sportky. Označme p (c) i teoretickou pravděpodobnost vytažení koule i na c-té pozici v každém tahu Sportky. Nechť X (c) i je náhodná veličina vyjadřující počet vytažení čísla i v n pokusech na c-tých pozicích, i = 1,..., 49, c = 1,..., 7. Nejprve se zaměříme na čísla losovaná na 1. pozicích. Označme ξ (1) ij indikátor, že číslo i bylo taženo v j-tém losování na 1. pozici, i = 1,..., 49, j = 1,..., n. Pak ξ (1) ij a ξ (1) is jsou pro j s nezávislé náhodné veličiny. Pro čísla losovaná na 1. pozici je p (1) i = 1, i = 1,..., 49, tudíž i=1 p(1) i = 1. Pak P[ξ (1) ij = 1] = p (1) i = 1, i = 1,..., 49, j = 1,..., n. 49 Vzhledem k tomu, že pak ξ (1) ij Alt X (1) i = ( ) 1, i = 1,..., 49, j = 1,..., n, 49 n j=1 ξ (1) ij ( Bi n, 1 ), i = 1,..., Zřejmě 49 i=1 X(1) i = n a tím jsou splněny podmínky z definice 3.2, tedy X (1) = (X (1) 1,..., X (1) 49 ) M(n, p), kde p = ( 1.,..., ) Jestliže vyjdeme z kapitoly 2.1 a uvažujeme, že P[ξ (c) ij = 1] = p (c) i = 1, c {2,..., 7}, j = 1,..., n, 49 pak ve všech losovacích obdobích mají čísla i na c-tých pozicích stejnou teoretickou pravděpodobnost vytažení, i = 1,..., 49, c = 2,..., 7 a platí 49 i=1 p(c) i = 1, c = 2,..., 7. Zřejmě 49 i=1 X(c) i = n, c = 2,..., 7. Proto i vektory X (c) = (X (c) 1,..., X (c) 49 ), c = 2,..., 7 mají multinomické rozdělení.

20 3. Je Sportka spravedlivá? 20 Nyní k samotnému provedení testu spravedlivosti podle prvního přístupu: Informace o číslech tažených v jednotlivých losovacích dnech včetně jejich pozic v dané sedmici jsou k dispozici v [5]. Z dat vybereme čísla vylosovaná na 1. pozicích a rozdělíme je v závislosti na změnách v pravidlech. Jak již bylo řečeno, budeme předpokládat, že změny v pravidlech souvisely s technickými inovacemi osudí. Zjištění spravedlivosti Sportky podle statistického přístupu provedeme testem hypotézy Víme, že veličina H (1) 0 : p (1) 1 = p (1) 2 =... = p (1) 49 = 1 49, H (1) 1 : H 0 neplatí. χ 2 = k i=1 ( ) 2 X (1) i np (1) i np (1) i má podle věty 3.3 asymptoticky χ 2 -rozdělení o k 1 stupních volnosti, kde k je v našem případě počet koulí v osudí. Hypotézu H (1) 0 zamítneme, jestliže χ 2 χ 2 k 1 (α), kde χ2 k 1 (α) je kritická hodnota χ2 -rozdělení o k 1 stupních volnosti definovaná jako P ( X > χ 2 k 1(α) ) = α, kde X je náhodná veličina s χ 2 -rozdělením o k 1 stupních volnosti. Do vzorce (3.2) dosadíme k = 49 počet koulí v osudí, n počet losovacích období, X (1) i empirické četnosti čísel i v n losovacích obdobích na 1. pozicích, i = 1,..., k, p (1) i teoretická pravděpodobnost vytažení koule i, p (1) i = 1, 49 i = 1,..., k. Vzhledem k tomu, že Pearsonova statistika má χ 2 -rozdělení pouze asymptoticky, je kvůli použitelnosti aproximace zapotřebí (viz [1]), aby np (1) i 5 pro všechna i = 1,..., k. (3.3) V současnosti se používá citlivější Yarnoldovo kritérium, pro které stačí, aby np (1) i 5q pro všechna i = 1,..., k při k 3, kde q je podíl tříd, pro něž platí np (1) i < 5. Vzhledem k velkému počtu losování je předpoklad (3.3) splněn pro všechna období. Hodnota n je uvedená na posledním řádku tabulky 4.1. Pracovali jsme s daty z rozmezí let 1957 až 2005, přičemž jsme rozlišili

21 3. Je Sportka spravedlivá? 21 výsledky na základě změn losování uvedených v tabulce 1.2. Tabulka 4.1 uvádí, kolikrát byla vylosována jednotlivá čísla na prvních pozicích v různých obdobích. Relativní četnosti výskytu jednotlivých koulí jsou v tabulce 4.2. Graf četností výskytu koulí v obou tazích na prvních pozicích je na obrázku 4.2. Nyní zbývá spočítat Pearsonovu statistiku pro jednotlivá období. Údaje shrnuje tabulka 3.1. období χ 2 1.období neděle 1.tah 36,14 1.tah 48,37 2.období neděle 2.tah 31,50 1.tah 58,14 3.období neděle 2.tah 51,92 1.tah 48,22 neděle 2.tah 49,97 4.období 1.tah 34,60 středa 2.tah 48,75 Tabulka 3.1: Pearsonova statistika pro čísla vylosovaná na 1. pozicích Test provedeme na hladině významnosti 5%. Pro příslušnou kritickou hodnotu χ 2 -rozdělení platí χ 2 48(0,05) = 65,17. (3.4) Vzhledem k tomu, že jsou všechny Pearsonovy statistiky v tabulce 3.1 menší než kritická hodnota (3.4), nezamítáme hypotézu H (1) 0 o shodnosti pravděpodobností tažených čísel na 1. pozicích na hladině významnosti 5%. Hypotézu H (1) 0 dokonce nezamítáme ani pro α = 0,1, neboť χ 2 48(0,10) = 60,91. Pro čísla vylosovaná na dalších pozicích testujeme hypotézy H (c) 0 : p (c) 1 = p (c) 2 =... = p (c) 49 = 1 49, H (c) 1 : H 0 neplatí, kde c {2,..., 7}. Analogicky dostáváme hodnoty χ 2 pro čísla tažená na 2., 3.,..., 7. pozicích. V tabulce 3.2 jsou tučně uvedeny Pearsonovy statistiky, které překračují kritickou hodnotu χ 2 48(0, 05). V těchto případech pak zamítáme hypotézu H (c) 0, c = 2,..., 7. Dle tabulky 3.2 jsme zamítali hypotézu H (4) 0 pro čísla tažená v 2. období v losování 1. tahu. V tabulce 4.5 vidíme značné odlišnosti v četnosti čísel v 2. období při losování 1. tahu (např. číslo 38 bylo taženo pouze 3krát, kdežto číslo 11 bylo taženo 23krát).

22 3. Je Sportka spravedlivá? poz 3. poz 4. poz 5. poz 6. poz 7. poz 1.období neděle 1.tah 41,37 48,74 46,84 34,47 38,99-1.tah 58,17 63,79 80,50 36,64 36,48-2.období neděle 2.tah 44,67 43,23 35,51 38,73 47,40-1.tah 53,99 49,44 39,90 48,30 42,39 54,41 3.období neděle 2.tah 44,26 49,95 37,83 55,34 47,88 56,27 1.tah 52,24 29,71 31,63 41,76 44,03 36,35 neděle 2.tah 46,48 52,77 55,91 56,09 46,65 54,69 4.období 1.tah 39,49 38,62 52,77 43,16 61,50 47,53 středa 2.tah 55,04 57,48 40,01 45,60 53,81 48,05 Tabulka 3.2: Pearsonova statistika pro čísla vylosovaná na 2. až 7. pozicích 3.3 Ekonomický přístup Zkoumejme, v jakém postavení je ve Sportce sázející a v jakém SAZKA jako zřizovatel této loterie. K tomu je třeba si uvědomit, kam směřují finanční prostředky získané na vkladech a jak je SAZKA přerozděluje na výhry. Situaci okomentujeme pro současná pravidla hry. V tomto odstavci budeme pracovat s následujícími pojmy: Herní jistina - úhrn sázkových vkladů přijatých pro jedno losování. Výherní jistina - 50% herní jistiny Sportky za příslušné sázkové období. Je rozdělena stejným dílem pro oba tahy. To znamená, že 1 herní jistiny putuje 4 na výhry 1. tahu Sportky, 1 herní jistiny na výhry 2. tahu Sportky. Z každé 4 z těchto čtvrtin zvlášť se pak podle tzv. výherních kvót stanovují částky pro výplatu výher v jednotlivých pořadích. Kvóty jsou pevně stanoveny, viz tabulka 3.3. výh. počet uhodnutých rozdělení výh. pořadí tažených čísel jistiny 1. 6 λ 1 = 34% dodatkové λ 2 = 5% 3. 5 λ 3 = 9% 4. 4 λ 4 = 12% 5. 3 λ 5 = 40% Tabulka 3.3: Rozdělení výherní jistiny do jednotlivých pořadí Všimněme si, že největší částka vybraná na vkladech je určena pro výhru v 5. pořadí, kde SAZKA předpokládá nejvíce výherců. Pro 2. pořadí je částka nejnižší, protože se předpokládá velmi malý počet výherců.

23 3. Je Sportka spravedlivá? 23 Jackpot - nevyčerpané částky, které se převádí do 1. pořadí následujícího sázkového období. Jackpot je vyplacen pouze v případě, že sázející vyplní všech 10 sloupců sázenky svými tipy včetně účasti na hře Šance. Všechny sázky musí soustředit do jednoho losovacího dne a aspoň v jednom sloupci musí vyhrát výhru v 1. pořadí. Podle současných tarifů sázející zaplatí za takovou sázku 170 Kč (10 16 Kč za 10 sloupců sázenky + 10 Kč za doprovodnou hru Šance). Přerozdělování výher má právo dle předpisů měnit generální ředitel SAZ- KY, obvykle se ale vše řídí těmito dodatečnými pravidly: (1) Výše částky pro výhry v jednotlivých pořadích se zaokrouhluje na koruny. (2) Vyhraje-li více lidí stejnou výhru, dělí se rovným dílem. (3) V případě, že by výhra přepočtená na jednoho účastníka dle (2) byla ve vyšším pořadí menší než výhra v pořadí nižším, stanoví se výhra v těchto pořadích stejnou částkou, která se vypočítává ze součtu výherních kvót. (4) Nevyčerpané výherní kvóty Sportky nebo jejich nedělitelné zbytky se převádějí do výhry 1. pořadí ještě v tomtéž losovacím období. V případě, že nebude naplněna výhra v 1. pořadí, převede se tato nevyčerpaná částka do výherní kvóty 1. pořadí v následujícím sázkovém období. Nyní popíšeme celý postup, jak Sazka přerozděluje finanční prostředky. Vše si vysvětlíme na modelovém příkladě ze 6. a 7. sázkového týdne roku Ze zdroje [5] jsme získali výplatní tabulky, které jsou v modifikované verzi na obrázku 3.1. Příklad: Představme si, že je 7. sázkový týden, středa a že se již uzavřely terminály pro uzavírání sázek pro toto losovací období. Je tedy znám finanční obnos, který se získal na vkladech od všech sázejících. V našem případě se jedná o částku Kč uvedenou v kolonce Vsazeno na obrázku 3.1. Z této částky se vypočte výherní jistina pro oba tahy. Z výherní jistiny jde polovina na výplatu výher v 1. tahu a polovina na výplaty v 2. tahu. Na každý z tahů tak v našem případě připadá Kč. Uvažujme 2. tah Sportky (pro 1. tah se provedou následující úvahy analogicky). Podle tabulky 3.3 se rozdělí částka Kč na výhry v jednotlivých pořadích. Výše výher jsou uvedeny v tabulce 3.4, přičemž k výhře v 1. pořadí zatím není přičten Jackpot. Po uzavření terminálů proběhne losování čísel. V 2. tahu byla v našem případě vylosována čísla 16, 33, 27, 30, 18, 24 a dodatkové 28. V té chvíli je znám počet výherců v jednotlivých pořadích. Čteme třetí sloupec Počet výher ve středečním losování 2. tahu na obrázku 3.1. Nyní se provede výpočet výše výher na jednoho hráče, přičemž se řídíme pravidly (1),(2),(3) a (4):

24 3. Je Sportka spravedlivá? pořadí Kč 2. pořadí Kč 3. pořadí Kč 4. pořadí Kč 5. pořadí Kč Tabulka 3.4: Výhry určené pro jednotlivá pořadí v 2. tahu Začneme výpočtem výhry pro 5. pořadí. Zde rozdělujeme částku Kč mezi výherců. Po zaokrouhlení tak každý dostane 87 Kč, viz sloupec Výše výhry u 5. pořadí. K výhře v 1. pořadí se převede částka ( ) Kč = Kč. Analogicky postupujeme při rozdělování výher 4., 3., a 2. pořadí, přičemž po řadě přičítáme k výhře v 1. pořadí částky 192 Kč, 15 Kč, 0 Kč. Vidíme, že v 2. pořadí se částka určená na výhry rozdělila mezi výherce přesně. Obrázek 3.1: Výsledkové listiny

25 3. Je Sportka spravedlivá? 25 Nyní zbývá vypočítat dle pravidla (4) výhru v 1. pořadí s Jackpotem středečního 2. tahu. Zde vítězí dle tabulky jediný sázející. K základní částce Kč uvedené v prvním řádku tabulky 3.4 určené pro 1. pořadí přičteme zbytkové částky z nižších pořadích (tedy Kč, 192 Kč a 15 Kč) a ještě částku, která je uvedená v kolonce Převod v 6. sázkovém týdnu - neděle, Sportka 2. tah, což je v našem případě ,5 Kč. Dostáváme ( ,5) Kč = ,5 Kč. To je částka určená pro výhru v 1. pořadí s Jackpotem v tabulce středečního losování 2. tahu. Z této tabulky na obrázku 3.1 je vidět, že vítěz získal v 2. tahu spolu s výhrou v 1. pořadí i Jackpot. Tento úspěšný sázející musel vsadit plnou, jak se obvykle nazývá kompletně vyplněná sázenka včetně účasti na hře Šance. Protože se výhry dle pravidla (1) zaokrouhlují na celé koruny dolů, vítěz získá Kč, přičemž 0,5 Kč se převádí do nedělního losování 7. sázkového týdne do 2. tahu Sportky (viz kolonka Převod pod středečním losováním 2. tahu). Nyní se již můžeme zaměřit na to, zda je pro sázející Sportka spravedlivá z ekonomického pohledu. Analýzu situace budeme provádět pro současná pravidla hry. Učiňme následující zjednodušující předpoklady: P 1 V daný den hraje Sportku jen jeden hráč, který vyplní 1 sloupec sázenky a nehraje hru Šance. Jeho vklad do hry činí c 0 = 16 Kč. P 2 Losuje se 1 tah Sportky. P 3 Neuvažujeme Jackpot - tedy z předchozího období se nepřičítá žádná částka k výhře v 1. pořadí. Výhry se nebudou dělit mezi více výherců, neboť v našem modelovém případě hraje jen 1 člověk - odpadají pravidla (2) a (3). Pro další výpočty použijeme veličiny q i (pravděpodobnost výhry v i-tém pořadí), i = 1,..., 5, zavedené v (2.6). Připomeňme, že 1 q 1 = q 2 = q 3 = q 4 = q 5 = = 0, ,. = 0, ,. = 0, , (3.5). = 0, ,. = 0,

26 3. Je Sportka spravedlivá? 26 Je-li v našem případě h = 16 Kč velikost herní jistiny pro toto losování, pak podle pravidel přerozdělení platí pro výherní jistinu w c = h = 8 Kč. Předpokládejme, že zisk SAZKY z tvoří druhá polovina částky z herní jistiny, tedy 2 z = w c. Výherní jistina se dále nerozděluje, protože dle P 2 předpokládáme losování pouze jednoho tahu Sportky. Označme w i, i = 1,... 5, výši výhry v i-tém pořadí. Pak platí w i = λ i w c, i = 1,..., 5, (3.6) kde λ i, i = 1,..., 5, jsou zavedeny v tabulce 3.3. V případě výhry v 1. pořadí se k částce w 1 nepřičítají výhry w i z nižších pořadích, i = 2,..., 5, protože hráč vsadil jen 1 sloupec sázenky. Z téhož důvodu může sázející vyhrát pouze jednu výhru. Sportka je podle definice 3.1 spravedlivá, jestliže platí ( ) 5 5 q i w i z 1 q i = 0. i=1 i=1 Po dosazení za w i, i = 1,..., 5 podle (3.6) dostáváme w c 5 λ i q i w c (1 i=1 ) 5 q i = 0. (3.7) i=1 Dosadíme-li do levé strany (3.7) příslušné hodnoty, dostaneme výsledek 7,8 Kč, takže hra není pro sázejícího spravedlivá a finančně je zvýhodněna SAZKA. Všimněme si ještě jedné zajímavosti. Ve vzorci (3.7) se objevuje ve všech členech nenulové číslo w c, kterým můžeme rovnici zkrátit a dostaneme vztah, který nezávisí na ceně jedné sázky. Hra by tedy byla v tomto zjednodušeném modelu nespravedlivá podle definice 3.1 při jakékoliv ceně sázenky.

27 Závěr Na základě teorie testů dobré shody jsme až na jeden případ nezamítali hypotézu na hladině významnosti 5%, že jsou ve Sportce všechna čísla na konkrétní pozici tažena se stejnou pravděpodobností. Sportka se ukázala jako nespravedlivá ve výše popsaném zjednodušeném ekonomickém modelu. Zjistili jsme, že v případě jednoho hráče Sportka není spravedlivá ve smyslu definice 3.1. Postupy, které jsme prezentovali v kapitole 3.3, lze zobecnit na případ n hráčů, kdy se jednotlivé výhry dělí mezi více správných tipů. Rovněž lze situaci řešit pro případ, kdy se přičítá částka z předcházejícího losovacího období k výhře v 1. pořadí. Sportka vždy na konci losování oznámí Jackpot pro další losovací období. Díky výherním tabulkám tak lze zkoumat závislost mezi tímto avizovaným Jackpotem a částkou, která se následně vybere na vkladech. Zřejmě při velmi vysokých Jackpotech dochází k tzv. sázkovému šílenství, kdy by bylo možné poukázat na závislost počtu sázejících na zveřejněném Jackpotu. I toto by se dalo modelovat. Na úplný závěr poznamenejme, že výpočty pravděpodobností v 2. kapitole byly prováděny pomocí programu Maple 6.0 a na práci s daty o vylosovaných číslech se využil Microsoft Excel 2000.

28 Kapitola 4 Dodatky Zdroj: Výroční zprávy SAZKY, a.s. Obrázek 4.1: Podíl vkladů do Sportky na vkladech do čís. loterií provozovaných SAZKOU

29 4. Dodatky 29 Zdroj: SAZKA, a.s. Obrázek 4.2: Graf četností jednotlivých čísel na 1. pozicích ( )

30 4. Dodatky 30 1.období 2.období 3.období 4.období č. neděle neděle neděle neděle středa Σ 1.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah n Tabulka 4.1: Tabulka četností vytažených čísel na 1. pozicích ( )

31 4. Dodatky 31 1.období 2.období 3.období 4.období č. neděle neděle neděle neděle středa Σ 1.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1 0,024 0,026 0,025 0,015 0,012 0,011 0,021 0,018 0,020 0, ,010 0,021 0,010 0,023 0,025 0,018 0,020 0,020 0,018 0, ,007 0,015 0,016 0,016 0,027 0,016 0,016 0,012 0,030 0, ,027 0,015 0,015 0,024 0,015 0,027 0,020 0,014 0,020 0, ,027 0,023 0,016 0,024 0,025 0,016 0,020 0,025 0,029 0, ,022 0,028 0,025 0,021 0,018 0,018 0,023 0,025 0,021 0, ,019 0,025 0,015 0,023 0,030 0,023 0,021 0,018 0,036 0, ,022 0,026 0,023 0,019 0,016 0,020 0,020 0,027 0,023 0, ,024 0,011 0,018 0,024 0,021 0,023 0,020 0,027 0,025 0, ,012 0,025 0,016 0,018 0,017 0,029 0,014 0,025 0,025 0, ,027 0,026 0,020 0,031 0,017 0,014 0,016 0,021 0,023 0, ,022 0,018 0,026 0,021 0,029 0,014 0,014 0,014 0,016 0, ,019 0,026 0,021 0,014 0,019 0,016 0,021 0,025 0,023 0, ,027 0,018 0,015 0,018 0,022 0,018 0,018 0,023 0,027 0, ,022 0,021 0,020 0,025 0,019 0,025 0,011 0,020 0,011 0, ,012 0,026 0,016 0,022 0,015 0,011 0,016 0,020 0,016 0, ,017 0,018 0,021 0,018 0,021 0,029 0,030 0,030 0,018 0, ,019 0,020 0,018 0,019 0,022 0,032 0,012 0,032 0,014 0, ,032 0,011 0,028 0,013 0,015 0,023 0,025 0,020 0,025 0, ,024 0,015 0,013 0,022 0,017 0,027 0,023 0,016 0,020 0, ,024 0,020 0,018 0,034 0,018 0,016 0,016 0,020 0,020 0, ,019 0,015 0,030 0,016 0,020 0,009 0,027 0,020 0,018 0, ,019 0,031 0,020 0,017 0,020 0,018 0,014 0,014 0,023 0, ,015 0,025 0,023 0,023 0,018 0,025 0,016 0,018 0,023 0, ,012 0,018 0,021 0,014 0,019 0,027 0,023 0,021 0,021 0, ,017 0,015 0,023 0,024 0,015 0,021 0,020 0,023 0,012 0, ,024 0,025 0,021 0,027 0,022 0,012 0,012 0,021 0,014 0, ,024 0,020 0,018 0,011 0,024 0,025 0,029 0,016 0,018 0, ,029 0,013 0,015 0,015 0,027 0,020 0,039 0,018 0,020 0, ,022 0,031 0,028 0,015 0,025 0,023 0,014 0,009 0,020 0, ,022 0,021 0,023 0,024 0,030 0,020 0,021 0,018 0,016 0, ,015 0,021 0,018 0,027 0,010 0,018 0,018 0,018 0,018 0, ,027 0,013 0,021 0,020 0,019 0,011 0,018 0,025 0,011 0, ,019 0,018 0,020 0,015 0,021 0,021 0,018 0,029 0,023 0, ,015 0,013 0,026 0,013 0,019 0,012 0,012 0,020 0,012 0, ,017 0,011 0,016 0,018 0,031 0,023 0,027 0,027 0,032 0, ,029 0,015 0,015 0,025 0,021 0,025 0,034 0,029 0,037 0, ,017 0,015 0,025 0,017 0,014 0,021 0,009 0,020 0,021 0, ,015 0,025 0,020 0,023 0,020 0,016 0,030 0,020 0,016 0, ,010 0,036 0,020 0,022 0,025 0,023 0,027 0,023 0,021 0, ,017 0,018 0,023 0,014 0,015 0,020 0,021 0,021 0,018 0, ,024 0,016 0,025 0,029 0,022 0,029 0,018 0,021 0,023 0, ,019 0,020 0,013 0,023 0,018 0,018 0,021 0,021 0,014 0, ,034 0,025 0,023 0,021 0,016 0,016 0,027 0,014 0,027 0, ,010 0,016 0,030 0,016 0,019 0,021 0,029 0,009 0,012 0, ,019 0,030 0,030 0,023 0,025 0,016 0,020 0,025 0,023 0, ,027 0,018 0,021 0,021 0,020 0,032 0,023 0,014 0,021 0, ,027 0,025 0,016 0,024 0,020 0,036 0,014 0,016 0,011 0, ,017 0,018 0,023 0,017 0,024 0,018 0,021 0,020 0,014 0,019 Tabulka 4.2: Tabulka relativních četností vytažených čísel na 1. pozicích ( )

32 4. Dodatky 32 1.období 2.období 3.období 4.období č. neděle neděle neděle neděle středa Σ 1.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah Tabulka 4.3: Tabulka četností vytažených čísel na 2. pozicích ( )

33 4. Dodatky 33 1.období 2.období 3.období 4.období č. neděle neděle neděle neděle středa Σ 1.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah Tabulka 4.4: Tabulka četností vytažených čísel na 3. pozicích ( )

34 4. Dodatky 34 1.období 2.období 3.období 4.období č. neděle neděle neděle neděle středa Σ 1.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah 1.tah 2.tah Tabulka 4.5: Tabulka četností vytažených čísel na 4. pozicích ( )

6. T e s t o v á n í h y p o t é z

6. T e s t o v á n í h y p o t é z 6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně

Více

Herní plán číselných loterií a sázkových her SAZKA

Herní plán číselných loterií a sázkových her SAZKA Herní plán číselných loterií a sázkových her SAZKA HLAVA I. obecná ustanovení I. 1 1. SAZKA a.s. organizuje číselné loterie a sázkové hry ve smyslu ustanovení zákona č. 202/1990 Sb., o loteriích a jiných

Více

UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA. KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA. KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Testy dobré shody Vedoucí diplomové práce: RNDr. PhDr. Ivo

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika Diskrétní rozdělení Vilém Vychodil KMI/PRAS, Přednáška 6 Vytvořeno v rámci projektu 2963/2011 FRVŠ V. Vychodil (KMI/PRAS, Přednáška 6) Diskrétní rozdělení Pravděpodobnost a

Více

Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě.

Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě. Základy teorie pravděpodobnosti Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě. Náhodný jev jakékoli tvrzení

Více

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1.

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1. 2. Některá důležitá rozdělení Diskrétní rozdělení. Alternativní rozdělení Ap) Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy náhodná veličina X nabývá pouze dvou hodnot a a pro její pravděpodobnostní funkci platí:

Více

3. Matice a determinanty

3. Matice a determinanty . Matice a determinanty Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry. Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při řešení systémů lineárních rovnic. Pojem determinantu zavedl

Více

1. Pravděpodobnost a statistika (MP leden 2010)

1. Pravděpodobnost a statistika (MP leden 2010) 1. Pravděpodobnost a statistika (MP leden 2010) Pravděpodobnost pojmy 1. Diskrétní pravděpodobnostní prostor(definice, vlastnosti, příklad). Diskrétní pravděpodobnostní prostor je trojice(ω, A, P), kde

Více

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9téma Princip testování hypotéz, jednovýběrové testy V minulé hodině jsme si ukázali, jak sestavit intervalové odhady pro některé číselné charakteristiky normálního

Více

STP022 PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA

STP022 PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA Poslední aktualizace: 29. května 200 STP022 PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA PŘÍKLADY Pro zdárné absolvování předmětu doporučuji věnovat pozornost zejména příkladům označenými hvězdičkou. Příklady

Více

Gymnázium, Brno. Matice. Závěrečná maturitní práce. Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11

Gymnázium, Brno. Matice. Závěrečná maturitní práce. Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11 Gymnázium, Brno Matice Závěrečná maturitní práce Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11 Konzultant: Mgr. Aleš Kobza Ph.D. Brno, 2011 Prohlášení Prohlašuji, že jsem předloženou práci zpracoval samostatně

Více

Teoretická rozdělení

Teoretická rozdělení Teoretická rozdělení Diskrétní rozdělení Obsah kapitoly Studijní cíle Doba potřebná ke studiu Pojmy k zapamatování Úvod Některá teoretická rozdělení diskrétních veličin: Alternativní rozdělení Binomické

Více

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY

Více

Regulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím.

Regulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím. Regulární matice Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím. Věta. Pro každou čtvercovou matici A = (a ij ) řádu n nad tělesem (T, +, ) jsou následující podmínky ekvivalentní: (i) Řádky matice

Více

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY ARNOŠT VEČERKA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ

Více

Náhodná procházka a její aplikace

Náhodná procházka a její aplikace MASARYKOVA UNIVERZITA Přírodovědecká fakulta Náhodná procházka a její aplikace Bakalářská práce Vedoucí bakalářské práce RNDr. Martin Kolář, Ph. D. Brno 2007 Michaela Bartuňková Poděkování Chtěla bych

Více

Modely diskrétní náhodné veličiny. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.

Modely diskrétní náhodné veličiny. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Po(λ) je možné použít jako model náhodné veličiny, která nabývá hodnot 0, 1, 2,... a udává buď počet událostí,

Více

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více 9 Vícerozměrná data a jejich zpracování 9.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat, hledáme souvislosti mezi dvěmi, případně více náhodnými veličinami. V praxi pracujeme

Více

Lenka Zalabová. Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita. zima 2012

Lenka Zalabová. Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita. zima 2012 Algebra - třetí díl Lenka Zalabová Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích zima 2012 Obsah 1 Dělitelnost 2 Grupy zbytkových tříd 3 Jedna z

Více

Teorie informace a kódování (KMI/TIK)

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Bezpečnostní kódy Lukáš Havrlant Univerzita Palackého 13. listopadu 2012 Konzultace V pracovně 5.076. Každý čtvrtek 9.00 11.00. Emaily: lukas@havrlant.cz lukas.havrlant@upol.cz

Více

Úvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková

Úvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková Úvod do teorie her David Bartl, Lenka Ploháková Abstrakt Předložený text Úvod do teorie her pokrývá čtyři nejdůležitější, vybrané kapitoly z této oblasti. Nejprve je čtenář seznámen s předmětem studia

Více

Základy matematické analýzy

Základy matematické analýzy Základy matematické analýzy Spojitost funkce Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D. 1, Ing. Daniel Vašata 2 1 tomas.kalvoda@fit.cvut.cz 2 daniel.vasata@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

2 Spojité modely rozhodování

2 Spojité modely rozhodování 2 Spojité modely rozhodování Jak již víme z přednášky, diskrétní model rozhodování lze zapsat ve tvaru úlohy hodnocení variant: f(a i ) max, a i A = {a 1, a 2,... a p }, kde f je kriteriální funkce a A

Více

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační výzkum Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty

Více

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Model tahové hry s finančními odměnami

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Model tahové hry s finančními odměnami VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Obor: Statistika a ekonometrie Název bakalářské práce Model tahové hry s finančními odměnami Autor: Vedoucí bakalářské práce: Rok: 009 Markéta

Více

Semestrální práce z předmětu m6f. 2 test dobré shody

Semestrální práce z předmětu m6f. 2 test dobré shody Semestrální práce z předmětu m6f test dobré shody Ikar Pohorský 1. 5. 006 Zadání Ověřte, nebo zamítněte hypotézu, že četnost souborů v jednotlivých třídách velikostí odpovídá exponenciálnímu rozložení.

Více

1. K o m b i n a t o r i k a

1. K o m b i n a t o r i k a . K o m b i a t o r i k a V teorii pravděpodobosti a statistice budeme studovat míru výskytu -pravděpodobostvýsledků procesů, které mají áhodý charakter, t.j. při opakováí za stejých podmíek se objevují

Více

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání Jaroslav Švrček a kolektiv Rámcový vzdělávací program pro gymnázia Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Tematický okruh: Práce s

Více

Funkce zadané implicitně

Funkce zadané implicitně Kapitola 8 Funkce zadané implicitně Začneme několika příklady. Prvním je známá rovnice pro jednotkovou kružnici x 2 + y 2 1 = 0. Tato rovnice popisuje křivku, kterou si však nelze představit jako graf

Více

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů Kapitola 11 Vzdálenost v grafech V každém grafu lze přirozeným způsobem definovat vzdálenost libovolné dvojice vrcholů. Hlavním výsledkem této kapitoly je překvapivé tvrzení, podle kterého lze vzdálenosti

Více

2 ) 4, Φ 1 (1 0,005)

2 ) 4, Φ 1 (1 0,005) Příklad 1 Ze zásilky velkého rozsahu byl náhodně vybrán soubor obsahující 1000 kusů. V tomto souboru bylo zjištěno 26 kusů nekvalitních. Rozhodněte, zda je možné s 99% jistotou tvrdit, že zásilka obsahuje

Více

Jaroslav Michálek A STATISTIKA

Jaroslav Michálek A STATISTIKA VUT BRNO FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Jaroslav Michálek PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA BRNO 2006 preprint Kapitola 1 Úvod Prudký rozvoj výpočetní techniky, jehož jsme v posledních desetiletích svědky, podstatně

Více

Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku?

Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku? Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku? Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 2. 4. 2012 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Co je statistika? 3 Popisná statistika Míry polohy statistických

Více

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j. Kapitola 3 Počítání s maticemi Matice stejného typu můžeme sčítat a násobit reálným číslem podobně jako vektory téže dimenze. Definice 3.1 Jsou-li A (a ij ) a B (b ij ) dvě matice stejného typu m n, pak

Více

12. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ

12. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ 1. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ Průvodce studiem Navážeme na předchozí kapitolu 11 a vysvětlíme některé statistické testy. Předpokládané znalosti Pojmy z předchozích kapitol. Cíle Cílem této kapitoly

Více

Úvod do teorie her. podzim 2010 v.1.0

Úvod do teorie her. podzim 2010 v.1.0 Úvod do teorie her podzim 2010 v.1.0 1 Obsah 1 Matematická teorie her 3 1.1 Matematický model.................................. 3 1.2 Maticové hry...................................... 6 1.3 Bi maticové

Více

{Q={1,2};S,T;u(s,t)} (3.3) Prorovnovážnéstrategie s,t vehřesnulovýmsoučtemmusíplatit:

{Q={1,2};S,T;u(s,t)} (3.3) Prorovnovážnéstrategie s,t vehřesnulovýmsoučtemmusíplatit: 3 ANTAGONISTICKÉ HRY 3. ANTAGONISTICKÝ KONFLIKT Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku,

Více

9. Úvod do teorie PDR

9. Úvod do teorie PDR 9. Úvod do teorie PDR A. Základní poznatky o soustavách ODR1 Diferenciální rovnici nazveme parciální, jestliže neznámá funkce závisí na dvou či více proměnných (příslušná rovnice tedy obsahuje parciální

Více

Dva kompletně řešené příklady

Dva kompletně řešené příklady Markl: Příloha 1: Dva kompletně řešené příklady /TEH_app1_2006/ Strana 1 Dva kompletně řešené příklady Úvod V této příloze uvedeme úplné a podrobné řešení dvou her počínaje jejich slovním neformálním popisem

Více

Zlatý řez nejen v matematice

Zlatý řez nejen v matematice Zlatý řez nejen v matematice Zlaté číslo a jeho vlastnosti In: Vlasta Chmelíková author): Zlatý řez nejen v matematice Czech) Praha: Katedra didaktiky matematiky MFF UK, 009 pp 7 Persistent URL: http://dmlcz/dmlcz/40079

Více

Kapka kapaliny na hladině kapaliny

Kapka kapaliny na hladině kapaliny JEVY NA ROZHRANÍ TŘÍ PROSTŘEDÍ Kapka kapaliny na hladině kapaliny Na hladinu (viz obr. 11) kapaliny (1), nad níž je plynné prostředí (3), kápneme kapku jiné kapaliny (2). Vzniklé tři povrchové vrstvy (kapalina

Více

Jak pracovat s absolutními hodnotami

Jak pracovat s absolutními hodnotami Jak pracovat s absolutními hodnotami Petr Matyáš 1 Co to je absolutní hodnota Absolutní hodnota čísla a, dále ji budeme označovat výrazem a, je jeho vzdálenost od nuly na ose x, tedy je to vždy číslo kladné.

Více

Prognóza poruchovosti vodovodních řadů pomocí aplikace Poissonova rozdělení náhodné veličiny

Prognóza poruchovosti vodovodních řadů pomocí aplikace Poissonova rozdělení náhodné veličiny Prognóza poruchovosti vodovodních řadů pomocí aplikace Poissonova rozdělení náhodné veličiny Ing. Jana Šenkapoulová VODÁRENSKÁ AKCIOVÁ SPOLEČNOST, a.s. Brno, Soběšická 156, 638 1 Brno ÚVOD Každé rekonstrukci

Více

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

3. ANTAGONISTICKÉ HRY 3. ANTAGONISTICKÉ HRY ANTAGONISTICKÝ KONFLIKT Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku,

Více

Mgr. Karel Pazourek. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165.

Mgr. Karel Pazourek. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165. Mnohočleny z různých stran Mgr. Karel Pazourek Kurz vznikl v rámci projektu Rozvoj systému vzdělávacích příležitostí pro nadané žáky a studenty v přírodních vědách a matematice s využitím online prostředí,

Více

FAKULTA STAVEBNÍ MATEMATIKA II MODUL 2 STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAMY S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA

FAKULTA STAVEBNÍ MATEMATIKA II MODUL 2 STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAMY S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ MATEMATIKA II MODUL KŘIVKOVÉ INTEGRÁLY STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAMY S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA Typeset by L A TEX ε c Josef Daněček, Oldřich Dlouhý,

Více

A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly

A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly Matice Matice typu (m, n) je uspořádaná m-tice prvků z řádky matice.. Jednotlivé složky této m-tice nazýváme Matice se zapisují Speciální typy matic Nulová matice všechny prvky matice jsou nulové Jednotková

Více

Maticový a tenzorový počet

Maticový a tenzorový počet Maticový a tenzorový počet Doc. RNDr. Martin Kovár, Ph.D. Ústav matematiky Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně Obsah. Test vstupních znalostí............................. 5 Matice

Více

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28. Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem

Více

zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry.

zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry. Kapitola Ohodnocené grafy V praktických aplikacích teorie grafů zpravidla graf slouží jako nástroj k popisu nějaké struktury. Jednotlivé prvky této struktury mají často přiřazeny nějaké hodnoty (může jít

Více

Loterie a jiné podobné hry

Loterie a jiné podobné hry MINISTERSTVO FINANCÍ Státní dozor nad sázkovými hrami a loteriemi Loterie a jiné podobné hry Učební texty ke zkušebním otázkám ke zvláštní části úřednické zkoušky Praha 2015 OBSAH 1. Smysl a účel zákona

Více

ANTAGONISTICKE HRY 172

ANTAGONISTICKE HRY 172 5 ANTAGONISTICKÉ HRY 172 Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku, jejíž výše nezávisí

Více

Statistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Statistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D. Statistické metody v ekonomii Ing. Michael Rost, Ph.D. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Test χ 2 v kontingenční tabulce typu 2 2 Jde vlastně o speciální případ χ 2 testu pro čtyřpolní tabulku.

Více

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Regresní analýza Cíl regresní analýzy: stanovení formy (trendu, tvaru, průběhu)

Více

Rozptyl. Pozn.: rozptyl je nezávislý na posunu hustoty pravděpodobnosti na ose x, protože Var(X) mi určuje jen šířku rozdělení.

Rozptyl. Pozn.: rozptyl je nezávislý na posunu hustoty pravděpodobnosti na ose x, protože Var(X) mi určuje jen šířku rozdělení. Rozptyl Základní vlastnosti disperze Var(konst) = 0 Var(X+Y) = Var(X) + Var(Y) (nezávislé proměnné) Lineární změna jednotek Y = rx + s, například z C na F. Jak vypočítám střední hodnotu a rozptyl? Pozn.:

Více

2 HRA V EXPLICITNÍM TVARU

2 HRA V EXPLICITNÍM TVARU 2 HRA V EXPLICITNÍM TVARU 59 Příklad 1 Hra Nim. Uvažujme jednoduchou hru, kdy dva hráči označme je čísly 1, 2 mají před sebou dvě hromádky, z nichž každá je tvořena dvěma fazolemi. Hráč 1 musí vzít z jedné

Více

METODICKÉ LISTY. výstup projektu Vzdělávací středisko pro další vzdělávání pedagogických pracovníků v Karlových Varech. číslo)

METODICKÉ LISTY. výstup projektu Vzdělávací středisko pro další vzdělávání pedagogických pracovníků v Karlových Varech. číslo) METODICKÉ LISTY výstup projektu Vzdělávací středisko pro další vzdělávání pedagogických pracovníků v Karlových Varech reg. č. projektu: CZ.1.07/1.3.11/02.0003 Sada metodických listů: KABINET MATEMATIKY

Více

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice. [] Definice determinantu BI-LIN, determinant, 9, P Olšák [2] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá

Více

NEPARAMETRICKÉ TESTY

NEPARAMETRICKÉ TESTY NEPARAMETRICKÉ TESTY Výhodou neparametrických testů je jejich použitelnost bez ohledu na typ rozdělení, z něhož výběr pochází. K testování se nepoužívají parametry výběru (např.: aritmetický průměr či

Více

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25 Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem

Více

Tento text je stručným shrnutím těch tvrzení Ramseyovy teorie, která zazněla

Tento text je stručným shrnutím těch tvrzení Ramseyovy teorie, která zazněla Ramseyovy věty Martin Mareš Tento text je stručným shrnutím těch tvrzení Ramseyovy teorie, která zazněla na mé letošní přednášce z Kombinatoriky a grafů I Předpokládá, že čtenář se již seznámil se základní

Více

Cvičení ze statistiky - 4. Filip Děchtěrenko

Cvičení ze statistiky - 4. Filip Děchtěrenko Cvičení ze statistiky - 4 Filip Děchtěrenko Minule bylo.. Dokončili jsme deskriptivní statistiku Tyhle termíny by měly být známé: Korelace Regrese Garbage in, Garbage out Vícenásobná regrese Pravděpodobnost

Více

Matematika pro studenty ekonomie

Matematika pro studenty ekonomie w w w g r a d a c z vydání upravené a doplněné vydání Armstrong Grada Publishing as U Průhonu 7 Praha 7 tel: + fax: + e-mail: obchod@gradacz wwwgradacz Matematika pro studenty ekonomie MATEMATIKA PRO STUDENTY

Více

Vybrané problémy lineární algebry v programu Maple

Vybrané problémy lineární algebry v programu Maple UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Vybrané problémy lineární algebry v programu Maple Vedoucí bakalářské práce: RNDr.

Více

TVORBA VÝROBNÍ DOKUMENTACE CV

TVORBA VÝROBNÍ DOKUMENTACE CV Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní TVORBA VÝROBNÍ DOKUMENTACE CV Návody do cvičení předmětu Výrobní dokumentace v systému CAD Dr. Ing. Jaroslav Melecký Ostrava 2011 Tyto studijní

Více

Rozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací. Rozhodování při riziku

Rozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací. Rozhodování při riziku Rozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací Obsah kapitoly Studijní cíle Doba potřebná ke studiu Pojmy k zapamatování Úvod Výkladová část 1) Rozhodování při riziku a neurčitosti I. Rozhodování

Více

Skupina Testování obsahuje následující moduly: Síla a rozsah výběru, Testy a Kontingenční tabulka.

Skupina Testování obsahuje následující moduly: Síla a rozsah výběru, Testy a Kontingenční tabulka. Testování Menu: QCExpert Testování Skupina Testování obsahuje následující moduly: Síla a rozsah výběru, Testy a Kontingenční tabulka. Síla a rozsah výběru Menu: QCExpert Testování Síla a rozsah výběru

Více

Vícekriteriální hodnocení variant metody

Vícekriteriální hodnocení variant metody Katedra aplikované matematiky a informatiky Jihočeská Univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta 2010 Metody vícekriteriální hodnocení variant (VHV) Jak jsme již zmiňovali, VHV obecně neposkytuje

Více

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa 2. Jazyk matematiky 2.1. Matematická logika 2.2. Množinové operace 2.3. Zobrazení 2.4. Rozšířená číslená osa 1 2.1 Matematická logika 2.1.1 Výrokový počet logická operace zapisujeme čteme česky negace

Více

Pokyny pro autory. (Times, 14, tučně, kapitálky) (Times, 10, tučně, kurzívou) (Times, 10, normálně)

Pokyny pro autory. (Times, 14, tučně, kapitálky) (Times, 10, tučně, kurzívou) (Times, 10, normálně) Pokyny pro autory Doporučujeme všem autorům, aby pro psaní článku použili předem definovaný vzor šablony pro autory, která je již upravena dle požadavků. Šablona pro psaní článků je pevně definovaná, zvolené

Více

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Náhodá veličia Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 45/004. Náhodá veličia Většia áhodých pokusů má jako výsledky reálá čísla. Budeme tedy dále áhodou veličiou rozumět proměou, která

Více

2.2. SČÍTÁNÍ A NÁSOBENÍ MATIC

2.2. SČÍTÁNÍ A NÁSOBENÍ MATIC 22 SČÍTÁNÍ A NÁSOBENÍ MATIC V této kapitole se dozvíte: jak je definováno sčítání matic a jaké má základní vlastnosti jak je definováno násobení matic číslem a jaké má základní vlastnosti zda a proč se

Více

2. Matice, soustavy lineárních rovnic

2. Matice, soustavy lineárních rovnic Matice, soustavy lineárních rovnic Tento učební text byl podpořen z Operačního programu Praha- Adaptabilita Irena Sýkorová Některé vlastnosti matic Uvažujmečtvercovoumatici A=(a ij ) n n Matice Asenazývásymetrická,jestližeplatí

Více

2. Je dáno jevové pole (Ω;A) a na něm nezáporná normovaná funkce. Definujte distrubuční funkci náhodného vektoru.

2. Je dáno jevové pole (Ω;A) a na něm nezáporná normovaná funkce. Definujte distrubuční funkci náhodného vektoru. Varianta I 1. Definujte pravděpodobnostní funkci. 2. Je dáno jevové pole (Ω;A) a na něm nezáporná normovaná funkce. Definujte distrubuční funkci náhodného vektoru. 3. Definujte Fisher-Snedecorovo rozdělení.

Více

Některé zákony rozdělení pravděpodobnosti. 1. Binomické rozdělení

Některé zákony rozdělení pravděpodobnosti. 1. Binomické rozdělení Přednáška 5/1 Některé zákony rozdělení pravděpodobnosti 1. Binomické rozdělení Předpoklady: (a) pst výskytu jevu A v jediném pokuse P (A) = π, (b) je uskutečněno n pokusů, (c) pokusy jsou nezávislé, tj.

Více

CVIČNÝ TEST 23. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

CVIČNÝ TEST 23. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 CVIČNÝ TEST 23 Mgr. Kateřina Nováková OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 I. CVIČNÝ TEST 1 Určete nulové body následujících výrazů. 1.1 V(a) = 9 a 27 3 a ; a

Více

15. T e s t o v á n í h y p o t é z

15. T e s t o v á n í h y p o t é z 15. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Rozeznáváme dva základní typy testů:

Více

Reference 10. Předpokládejme stavový popis spojitého, respektive diskrétního systému

Reference 10. Předpokládejme stavový popis spojitého, respektive diskrétního systému Módy systému Teorie dynamických systémů Obsah Úvod 2 Příklady 2 3 Domácí úlohy 8 Reference Úvod Řešení stavových rovnic Předpokládejme stavový popis spojitého, respektive diskrétního systému ẋ(t)=ax(t)+bu(t)

Více

Sazka na systémech GEKON V 1.03

Sazka na systémech GEKON V 1.03 Sazka na systémech GEKON V 1.03 Zákon o hazardních hrách č. 186/2016 Sb. v platném znění upravuje veškerou legální sázkovou činnost v ČR ze zákona vyplývají tyto povinnosti: 1. povinnost umožnit kontrolu

Více

Pozměňovací a jiné návrhy k vládnímu návrhu zákona o hazardních hrách (tisk 578)

Pozměňovací a jiné návrhy k vládnímu návrhu zákona o hazardních hrách (tisk 578) Pozměňovací a jiné návrhy k vládnímu návrhu zákona o hazardních hrách (tisk 578) Návrh na zamítnutí návrhu zákona nebyl podán. A. Pozměňovací návrhy obsažené v usnesení garančního rozpočtového výboru č.

Více

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8 4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8 analýza závislostí kontingenční tabulky test závislosti v kontingenční tabulce analýza rozptylu regresní analýza lineární regrese Analýza závislostí Budeme ověřovat existenci

Více

0. Lineární rekurence Martin Mareš, 2010-07-04

0. Lineární rekurence Martin Mareš, 2010-07-04 0 Lineární rekurence Martin Mareš, 2010-07-04 V tomto krátkém textu se budeme zabývat lineárními rekurencemi, tj posloupnostmi definovanými rekurentní rovnicí typu A n+k = c 0 A n + c 1 A n+1 + + c k 1

Více

Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie

Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie Jiří Kolafa Vektory. Vektorový prostor Vektor je často zaveden jako n-tice čísel, (v,..., v n ), v i R (pro reálný vektorový prostor);

Více

skladbu obou směsí ( v tunách komponenty na 1 tunu směsi):

skladbu obou směsí ( v tunách komponenty na 1 tunu směsi): Klíčová slova: simplexová metoda 1 Simplexová metoda Postup výpočtu: 1. Nalezení výchozího řešení. 2. Test optima: pokud je řešení optimální výpočet končí, jinak krok 3. 3. Iterační krok, poté opět test

Více

Matice lineárních zobrazení

Matice lineárních zobrazení Matice lineárních zobrazení Nechť V, +, a W, +, jsou nenulové vektorové prostory konečných dimenzí n a m nad tělesem T, +,, nechť posloupnosti vektorů g 1, g 2,..., g n V a h 1, h 2,..., h m W tvoří báze

Více

Loterie. Staněk Ondřej

Loterie. Staněk Ondřej Masarykova Universita v Brně Fakulta přírodovědecká Bakalářská práce Loterie Staněk Ondřej Vedoucí práce: prof. RNDr. Gejza Wimmer, DrSc. Studijní program: Matematika-ekonomie, bakalářský Obor: Aplikovaná

Více

Matice přechodu. Pozorování 2. Základní úkol: Určete matici přechodu od báze M k bázi N. Každou bázi napíšeme do sloupců matice, např.

Matice přechodu. Pozorování 2. Základní úkol: Určete matici přechodu od báze M k bázi N. Každou bázi napíšeme do sloupců matice, např. Matice přechodu Základní úkol: Určete matici přechodu od báze M k bázi N. Každou bázi napíšeme do sloupců matice, např. u příkladu 7 (v ) dostaneme: Nyní bychom mohli postupovat jako u matice homomorfismu

Více

STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá

STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá 1) Lineární i nelineární regrese prostá, korelace Naeditujeme data viz obr. 1. Obr. 1 V menu Statistika zvolíme submenu Pokročilé lineární/nelineární

Více

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma Testy založené na χ 2 rozdělení V přehledu významných rozdělení jsme si uvedli, že Poissonovým rozdělením se modeluje počet událostí, které nastanou

Více

1. MATEMATICKÉ MODELY ROZHODOVACÍCH SITUACÍ

1. MATEMATICKÉ MODELY ROZHODOVACÍCH SITUACÍ Markl: Matematické modely rozhodovacích situací /nhry.doc/ Strana. MATEMATICKÉ MODELY ROZHODOVACÍCH SITUACÍ Popis obecné rozhodovací situace (rozhodovacího procesu) vyžaduje zadání následujících údajů:.

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika 1 Náhodné pokusy a náhodné jevy Činnostem, jejichž výsledek není jednoznačně určen podmínkami, za kterých probíhají, a které jsou (alespoň teoreticky) neomezeně opakovatelné,

Více

Finanční. matematika pro každého. f inance. 8. rozšířené vydání. věcné a matematické vysvětlení základních finančních pojmů

Finanční. matematika pro každého. f inance. 8. rozšířené vydání. věcné a matematické vysvětlení základních finančních pojmů Finanční matematika pro každého 8. rozšířené vydání J. Radová, P. Dvořák, J. Málek věcné a matematické vysvětlení základních finančních pojmů metody pro praktické rozhodování soukromých osob i podnikatelů

Více

Masarykova univerzita. Základy konvexní analýzy a optimalizace v R n.

Masarykova univerzita. Základy konvexní analýzy a optimalizace v R n. Masarykova univerzita Ondřej Došlý Základy konvexní analýzy a optimalizace v R n. První vydání Brno 2004 Došlý Ondřej Název knihy c prof. RNDr. Ondřej Došlý, DrSc., 2005 Největší životní umění je neoptimalizovat

Více

Euro měna v Mezinárodních účetních standardech a v českém účetnictví #

Euro měna v Mezinárodních účetních standardech a v českém účetnictví # Euro měna v Mezinárodních účetních standardech a v českém účetnictví # Jaroslava Roubíčková * Měna euro je v současné době samostatnou cizí měnou obdobně jako USD, CHF a jiné cizí měny. Nejen zahraničně

Více

VYSOK A ˇ SKOLA POLYTECHNICK A JIHLAVA Katedra matematiky Statistick a anal yza a ˇ casov e ˇ rady v pˇ r ıkladech Stanislava Dvoˇ r akov a 2015

VYSOK A ˇ SKOLA POLYTECHNICK A JIHLAVA Katedra matematiky Statistick a anal yza a ˇ casov e ˇ rady v pˇ r ıkladech Stanislava Dvoˇ r akov a 2015 VYSOKÁ ŠKOLA POLYTECHNICKÁ JIHLAVA Katedra matematiky Statistická analýza a časové řady v příkladech Stanislava Dvořáková 2015 Stanislava Dvořáková STATISTICKÁ ANALÝZA A ČASOVÉ ŘADY V PŘÍKLADECH 1. vydání

Více

Herní plán číselné loterie SAZKAmobil šance

Herní plán číselné loterie SAZKAmobil šance Herní plán číselné loterie SAZKAmobil šance HLAVA I. obecná ustanovení I.1 1. SAZKA a.s. organizuje číselné loterie a sázkové hry ve smyslu ustanovení zákona č. 202/1990 Sb., o loteriích a jiných podobných

Více

TEORIE GRAFŮ. Petr Kovář

TEORIE GRAFŮ. Petr Kovář TEORIE GRAFŮ Petr Kovář Text byl vytvořen v rámci realizace projektu Matematika pro inženýry 21. století (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/07.0332), na kterém se společně podílela Vysoká škola báňská Technická univerzita

Více

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Kapitola 9 Skalární součin Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Definice 9.1 Je-li x = (x 1,..., x n ) T R n 1 reálný

Více

Kvantifikace operačního rizika v rámci Přistupu distribuce ztrát

Kvantifikace operačního rizika v rámci Přistupu distribuce ztrát Kvantifikace operačního rizika v rámci Přistupu distribuce ztrát Jiří Havlický 1 Abstrakt Článek je zaměřen na stanovení a zhodnocení citlivosti výše očekávané a neočekávané ztráty plynoucí z podstupovaného

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic 7 Matice. Determinant Soustavy lineárních rovnic 7.1 Matice Definice 1. Matice typu (m, n) jesoustavam n reálných čísel uspořádaných do m řádků a n sloupců a 11, a 12, a 13,..., a 1n a 21, a 22, a 23,...,

Více