Příklad 4 3 body (1/6) Házíme 2 hracími kostkami najednou. Jaká je pravděpodobnost, že součet čísel na obou kostkách bude větší než 9?

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Příklad 4 3 body (1/6) Házíme 2 hracími kostkami najednou. Jaká je pravděpodobnost, že součet čísel na obou kostkách bude větší než 9?"

Transkript

1 Příklad 1 1 bod ( ) V pátek měla nejdelší fronta v supermarketu Kaufland 13 zákazníků, z toho jednu trojici a dvě dvojice. Určete, kolika způsoby by mohla být fronta uspořádána (doprovod kupujícího nebudeme brát v úvahu). Příklad 2 (Rost) 3 body (756) V hypermarketu GLOBUS zůstalo v regálu 10 kusů pomerančů, 13 banánů a 7 jablek. Jistý pán si vybírá dva druhy zbylého ovoce (oba po jednom kuse). Líbí se mu však slečna stojící ve frontě za ním a chce být alespoň trochu galantní. Nemůže ji však pustit před sebe, nebot jej doprovází žárlivá manželka. Určete, co si galantní pán vybere. Kolik bude mít slečna možností, hodlá-li koupit po jednom kusu od každého druhu ovoce? Příklad 3 (Rost) 2 body (7) Zvětšíme-li počet prvků o dva, zvětší se počet permutací 72krát. Určete n. Příklad 4 3 body (1/6) Házíme 2 hracími kostkami najednou. Jaká je pravděpodobnost, že součet čísel na obou kostkách bude větší než 9? Příklad 5 3 body (0,999) Děti skáčou do výšky. Pravděpodobnost, že naděje družstva neshodí laťku na výšce 165 cm je 0,9. Na závodech bude mít každý tři pokusy. Jaká je pravděpodobnost, že laťku ve výšce 165 cm přeskočí? Příklad 6 5 bodů Rodina plánuje v červenci 3 dny dovolené. Pravděpodobnost, že v červencovém dni vůbec nezaprší je 0,62. Pravděpodobnost, že alespoň chvíli prší, je 0,38. Počasí jednotlivých dnů je nezávislé na počasí ostatních dní. Jaká je pravděpodobnost, že: (a) po celou dobu dovolené nebude pršet (1 bod) (0,238) (b) každý den zaprší (1 bod) (0,055) (c) budou prevažovat dny bez deště (1 bod) (0,677) (d) bude alespon jeden den bez deště (1 bod) (0,945) (e) po celou dobu dovolené se ráz počasí nezmění? (1 bod) (0,293) Příklad 8 (Rost) 3 body (1/2) Máme k dispozici čtyři truhly. Jedna z nich je prázdná. Ostatní truhly obsahují peníze. Jaká je pravděpodobnost, že ukážeme na dvě truhly s penězi?

2 Příklad 7 6 bodů Ve skupině studentů je 18 matematiků", 12 techniků" a 7 právníků". Pravděpodobnost splnění úkolu ze statistiky je 0,9 u matematika, 0,75 u technika a 0,65 u právníka. (a) S jakou pravděpodobností náhodně vybraný student splní tento úkol? (3 body) (0,804) (b) Náhodně vybraný student splnil úkol ze statistiky. S jakou pravděpodobností se jednalo o právníka? (3 body) (0,153) Příklad 9 3 body Výrobní linka se sestává z 5-ti automatů. Aby byl výrobek dokončen musí projít všemi obráběcími procedurami. Žádná procedura neovlivňuje další. První automat produkuje zmetky s pravděpodobností 0,002, pro ostatní automaty jsou pravděpodobnosti produkce zmetku 0,01, 0,05, 0,008 a 0,003. Jaká je pravděpodobnost, že (a) linka vyrobila bezvadný výrobek, (2 body) (0,928) (b) výrobek, který prošel procedurou má vadu? (1 bod) (0,072) Příklad 10 (Rost) 1 bod (0,02) V loterii je 5000 losů, z nichž 100 vyhrává. Jaká je pravděpodobnost, že na zakoupený los vyhrajeme? Příklad 11 (Rost) 3 body (0,047) Předpokládejme, že se chystáme házet hrací kostkou až do té doby, než padne 5. Jaká je pravděpodobnost, že požadovaná pětka padne v 8. hodu? Příklad 12 (Biskup) 5 bodů Student jde na zkoušku, ale neví přesně, který ze tří možných předmětů (Matematika, Programování, Statistika) se zkouší. Předpokládá, že na 50% se zkouší Matematika a připouští, že z 25% se může zkoušet Programování a Statistika. Ví, že neumí 20% otázek z Matematiky, 40% z Programování a 30% ze Statistiky. (a) Jaká je pravděpodobnost, že bude vyhozen? (2 body) (0,275) (b) Jaká je pravděpodobnost, že bude vyhozen z Matematiky, byl-li z Matematiky zkoušen? (1 bod) (0,2) (c) Bude-li vyhozen, jaká je pravděpodobnost toho, že to bude z Matematiky? (2 body) (0,364) Příklad 13 (Biskup) 5 bodů Nemocnice je z bezpečnostních důvodů zásobována elektrickou energií z pěti rovnocenných zdrojů. Každý zdroj je dostačující pro běh nemocnice. Porucha na prvním zdroji nastává s 0,2% pravděpodobností, pro další zdroje jsou pravděpodobnosti výpadku 0,01, 0,05, 0,008 a 0,003. Jaká je pravděpodobnost, že (a) elektrická energie bude, (2 body) (1-2,4*10-12 ) (b) budou v nemocnici startovat záložní agregát, (1 bod) (2,4*10-12 ) (c) na některém zdroji dojde k výpadku? (2 body) (0,072)

3 Příklad 14 (Rost) 3 body Při střeleckých závodech je terč tvořen třemi soustřednými kruhy o poloměrech r, 2r, 3r, které směrem od středu vytvářejí vnitřní kruh, vnitřní mezikruží a vnější mezikruží. Předpokládejte, že střelec vždy zasáhne terč. Určete pravděpodobnost, že a) byl zasažen vnitřní kruh, (1 bod) (1/9) b) bylo zasaženo vnitřní mezikruží (1 bod) (1/3) c) nebylo zasaženo vnější mezikruží. (1 bod) (4/9) Příklad 15 (Rost) 4 body (nejsou) Ze 200 ložisek je 130 první jakosti a 70 druhé jakosti. Z ložisek první jakosti bylo 80 vyrobeno na prvním stroji a 50 na druhém stroji. Z ložisek druhé jakosti bylo 40 vyrobeno na prvním stroji a 30 na druhém stroji. Jev A představuje náhodné vybrání ložiska první jakosti a jev B náhodné vybírání ložiska vyrobeného na prvním stroji. Jsou jevy A a B nezávislé? Příklad 16 (Rost) 5 bodů (0,7) Dva střelci střílejí na terč, přičemž pravděpodobnost zásahu druhého střelce je p2 = 0,8. Najděte pravděpodobnost p1 zásahu prvního střelce, jestliže pravděpodobnost právě jednoho zásahu (oba střelci střílejí zároveň) je p = 0; 38. Příklad 17 (Biskup) 6 bodů Celostátní pozorování zvyklostí manželských páru ukázalo, že potraviny pro domácnost pravidelně nakupují v 60% domácností manželky, z toho 40% manželek bere s sebou na nákup dítě a ve 30% domácností jdou na nákup spolu s manželkou muži. Celkově manželé (muži) nakupují ve 25% domácnostech. Jaká je pravděpodobnost, že v náhodně vybrané domácnosti: (a) chodí na nákup zásadne oba manželé (1 bod) (0,18) (b) chodí na nákup alespoň jeden z manželů (neposílají děti, babičku apod. (1 bod) (0,67) (c) nenakupuje žádný z manželu (muž + žena) (1 bod) (0,33) (d) jde-li na nákup manžel, doprovodí jej manželka (2 body) (0,72) (e) nakupuje manželka a bere s sebou dítě? (1 bod) (0,24) Příklad 18 (Rost) 4 body (0,12) V prvním koši je 9 červených jablek a 2 jablka zelená, ve druhém koši je 8 jablek červených a 1 jablko zelené. Z prvního koše bylo náhodně vybráno jedno jablko a přeřazeno do druhého koše. Z druhého koše bylo potom vybráno jedno jablko. Jaká je pravděpodobnost, že je toto jablko zelené? Příklad 19 (Rost) 2 body (0,25) V antikvariátu mají knihy, z nichž 10% má vytrženou stranu, 30% je popsáno poznámkami a 65 % knih je bez závad. Jaká je pravděpodobnost, že kniha, kterou si vyberu, je popsána poznámkami, ale má všechny strany?

4 Příklad 20 (Rost) 4 body (0,665) Házíme šesti hracími kostkami. Jaká je pravděpodobnost, že alespoň na jedné kostce padne šestka? Příklad 21 (Rost) 3 body (1-8,1*10-8 ) Přístroj sestává ze 400 nezávisle pracujících součástí, z nichž každá má stejnou pravděpodobnost poruchy, totiž 0,04. Jaká je pravděpodobnost poruchy přístroje v důsledku poruchy alespoň jedné ze součástí? Příklad 22 (Rost) 5 bodů (0,45) Do nemocnice přichází 50% nemocných s chorobou K, 30% s chorobou L a 20% s chorobou M. Pravděpodobnost úplného vyléčení je u choroby K 0,7 u choroby L 0,8 a u choroby M 0,9. Určete jaká je pravděpodobnost, že pacient trpěl chorobou K, jestliže opustil nemocnici úplně vyléčen? Příklad 23 (Rost) 5 bodů Ve spořitelně pracuje 15 mužů a 21 žen, z toho 6 zaměstnanců je zákazníky e-banky. Vypočítejte pravděpodobnost, že jsou to a) jen muži (1 bod) (0,0026) b) jen ženy (1 bod) (0,028) c) z jedné poloviny ženy a z jedné poloviny muži (2 body) (0,311) d) bud samí muži nebo samé ženy. (1 bod) (0,0306) Příklad 24 (Rost, Biskup) 6 bodů Pro naléhavou potřebu byli povoláni dobrovolní dárci krve. Dostavilo se 15 lidí, z nichž 8 mělo krevní skupinu A, 5 dárců krevní skupinu B a 2 krevní skupinu AB. Transfúzní stanice disponuje celkem pěti odběrovými boxy. Určete pravděpodobnost, že mezi prvními dárci krve bude: a) všech 5 dárců s krevní skupinou A (1 bod) (0,019) b) jsou tři s krevní skupinou A a zároveň 2 s krevní skupinou B (2 body) (0,186) c) jsou dva s krevní skupinou A, jeden s krevní skupinou B a dva s krevní skupinou AB? (3 body) (0,047) Příklad 26 (Rost) 4 body (25) V jedoucím autobuse je právě n pasažérů. Počet variací druhé třídy bez opakování které lze z těchto pasažérů sestavit je o 300 větší než počet kombinací druhé třídy bez opakování, které z nich lze sestavit. Určete, kolik pasažérů jede v autobuse?

5 Příklad 25 (Rost, Biskup :) 6 bodů Pravděpodobnost narození chlapce je 0,515. Jaká je pravděpodobnost, že mezi čtyřmi po sobě narozenými dětmi budou: a) první dva chlapci a další dvě dívky? (1 bod) (0,062) b) první dva chlapci? (1 bod) (0,265) c) právě dva chlapci? (2 body) (0,374) d) alespoň dva chlapci? (2 body) (0,710) Příklad 27 (Rost) 2 body (0,792) Zákazník si chce koupit sáček mléka a konzervu. V obchodě je 30 sáčků mléka, z toho 5 z minulého dne a 20 konzerv s nečitelným datem výroby, z toho 1 s prošlou záruční dobou. jaká je pravděpodobnost, že si zákazník koupí dnešní mléko a konzervu v záruce? Příklad 28 (Rost) 3 body 40% zaměstnanců firmy Lingea s.r.o. umí anglicky, 35% zaměstnanců umí německy a 15 % hovoří jak anglicky tak i německy. Jaká je pravděpodobnost, že náhodně vybraný zaměstnanec umí: a) anglicky nebo německy (1 bod) (0,6) b) neumí ani jeden cizí jazyk (1 bod) (0,4) c) umí německy, ale neumí anglicky? (1 bod) (0,2) Zapište pomocí množinových operací sjednocení, průnik, doplněk, rozdíl. Příklad 29 4 body Ve skupině 25 studentů (15 dívek a 10 chlapců) se losují 3 studenti a) Jaká je pravděpodobnost, že bude jako první vylosovaná dívka? (1 bod) (0,6) b) První je vylosovaná dívka. Jaká je pravděpodobnost, že bude opět vylosovaná dívka? (1 bod) (0,583) c) Jako první byly vylosovány 2 dívky. Jaká je pravděpodobnost, že bude třetí opět vylosovaná dívka? (1 bod) (0,565) d) Jaká je pravděpodobnost, že byly vylosovány 3 dívky? (1 bod) (0,198) Příklad 30 4 body Aby měl student vyznamenání, musí mít průměr do 1,5. Uvedenému kritériu vyhovuje 38 % dívek a 29 % chlapců. Jaká je pravděpodobnost, když se zeptáme smíšené dvojice náhodně vybrané že: a) budou mít oba vyznamenání (1 bod) (0,11) b) bude mít vyznamenání pouze dívka (1 bod) (0,27) c) bude mít vyznamenání právě jeden z páru (1 bod) (0,45) d) nebude mít vyznamenání nikdo (1 bod) (0,44)

6 Příklad 31 3 body V textu je 8 otázek, každá má 5 možných odpovědí, vždy jen jedna je správná. a) Jaká je pravděpodobnost, že při náhodné volbě odpovíme na všech 8 otázek správně? (1 bod) (2,6*10-6 ) b) Jaká je pravděpodobnost, že při náhodné volbě odpovíme na 3 otázky správně? (2 body) (0,147) Příklad 32 Řešený Ve skříni je 5 párů bot. Tatínek potmě, aby nevzbudil děti, vybere 4 boty s nadějí, že si vybral alespoň dvě do páru. Vypočtěte, jakou má šanci (pravděpodobnost), že se mu to podařilo. (0,62) Příklad 33 (Rost) 4 body Podle telefonního seznamu žije v Českých Budějovicích 15 Svobodů, z nichž dva jsou mými přáteli. V rámci anketního šetření navštívili tazatelé 5 občanů tohoto jména. Jaká je pravděpodobnost, že mezi navštívenými bude a) alespoň jeden z mých přátel, (2 body) (0,57) b) první můj přítel? (2 body) (0,133) Příklad 34 2 body (34 650) Kolik možností (permutací) můžeme vytvořit z písmen slova MISSISSIPPI Příklad 35 2 body (6 600) Hokejové mužstvo má 20 hráčů: 12 útočníků, 6 obránců a 2 brankáře. Kolik různých sestav by mohl trenér vytvořit?

(bridžové karty : 52 karet celkem, z toho 4 esa) [= 0, 0194] = 7, = 4, = 1, = 9, = 1, 77 10

(bridžové karty : 52 karet celkem, z toho 4 esa) [= 0, 0194] = 7, = 4, = 1, = 9, = 1, 77 10 2. cvičení - STATISTIKA Náhodný jev, Pravděpodobnost jevu, Podmíněná pravděpodbnost, Úplná pravděpodobnost, Bayesova věta 1. V cele předběžného zadržení sedí vedle sebe 10 podezřelých, z toho 3 ženy. Jaká

Více

Variace, permutace, kombinace, faktoriál, kombinační čísla 1. Vypočítejte:

Variace, permutace, kombinace, faktoriál, kombinační čísla 1. Vypočítejte: Variace, permutace, kombinace, faktoriál, kombinační čísla 1. Vypočítejte: 8 4 8 4 + 4 8 4 4. Zjednodušte: [ 1680 ] 5 6 7 4 3 [ 840 ] [ 70 ] 5 1 8 + 9 1 30 9 3. Upravte na společného jmenovatele: 1 7 0

Více

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 3 Pravděpodobnost jevů Mgr. Petr Otipka Ostrava 2013 Mgr. Petr Otipka Vysoká škola báňská Technická

Více

22. Pravděpodobnost a statistika

22. Pravděpodobnost a statistika 22. Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost náhodných jevů. Klasická pravděpodobnost. Statistický soubor, statistické jednotky, statistické znaky. Četnosti, jejich rozdělení a grafické znázornění.

Více

Jevy A a B jsou nezávislé, jestliže uskutečnění jednoho jevu nemá vliv na uskutečnění nebo neuskutečnění jevu druhého

Jevy A a B jsou nezávislé, jestliže uskutečnění jednoho jevu nemá vliv na uskutečnění nebo neuskutečnění jevu druhého 8. Základy teorie pravděpodobnosti 8. ročník 8. Základy teorie pravděpodobnosti Pravděpodobnost se zabývá matematickými zákonitostmi, které se projevují v náhodných pokusech. Tyto zákonitosti mají opodstatnění

Více

Řešené příklady z pravděpodobnosti:

Řešené příklady z pravděpodobnosti: Řešené příklady z pravděpodobnosti: 1. Honza se ze šedesáti maturitních otázek 10 nenaučil. Při zkoušce si losuje dvě otázky. a. Určete pravděpodobnost jevu A, že si vylosuje pouze otázky, které se naučil.

Více

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ Základním pojmem teorie pravděpodobnosti je náhodný jev. náhodný jev : výsledek nějaké činnosti nebo pokusu, o němž má smysl prohlásit že nastal nebo ne. Náhodné jevy se označují

Více

a) 7! 5! b) 12! b) 6! 2! d) 3! Kombinatorika

a) 7! 5! b) 12! b) 6! 2! d) 3! Kombinatorika Kombinatorika Kombinatorika se zabývá vytvářením navzájem různých skupin z daných prvků a určováním počtu takových skupin. Kombinatorika se zabývá pouze konečnými množinami. Při určování počtu výběrů skupin

Více

tazatel 1 2 3 4 5 6 7 8 Průměr ve 15 250 18 745 21 645 25 754 28 455 32 254 21 675 35 500 Počet 110 125 100 175 200 215 200 55 respondentů Rozptyl ve

tazatel 1 2 3 4 5 6 7 8 Průměr ve 15 250 18 745 21 645 25 754 28 455 32 254 21 675 35 500 Počet 110 125 100 175 200 215 200 55 respondentů Rozptyl ve Příklady k procvičení k průběžnému testu: 1) Při zpracování studie o průměrné výši měsíčních příjmů v České republice jsme získali data celkem od 8 tazatelů. Každý z těchto pěti souborů dat obsahoval odlišný

Více

Téma 4. Řešené příklady

Téma 4. Řešené příklady Téma 4. Řešené příklady 1. Do autobusu městské hromadné dopravy nastoupilo 30 cestujících. Z nich 3 nemají ani označený lístek ani průkazku. V autobusu je revizor, a protože by nestihl do příští stanice

Více

. Určete hodnotu neznámé x tak, aby

. Určete hodnotu neznámé x tak, aby Fakulta informačních technologií ČVUT v Praze Přijímací zkouška z matematiky 206 Kód uchazeče ID:.................. Varianta: 2 Příklad. (3b) Binární operace je definovaná jako a b = a+b a b. Určete hodnotu

Více

(motto: Jestliže má jednotlivec rád čísla, pokládá se to za neurózu. Celá společnost se ale sklání před statistickými čísly. Alfred Paul Schmidt)

(motto: Jestliže má jednotlivec rád čísla, pokládá se to za neurózu. Celá společnost se ale sklání před statistickými čísly. Alfred Paul Schmidt) Popisná státistiká (motto: Jestliže má jednotlivec rád čísla, pokládá se to za neurózu. Celá společnost se ale sklání před statistickými čísly. Alfred Paul Schmidt) 1. Příklad V pobočce banky za celý den

Více

( ) ( ) 9.2.7 Nezávislé jevy I. Předpoklady: 9204

( ) ( ) 9.2.7 Nezávislé jevy I. Předpoklady: 9204 9.2.7 Nezávislé jevy I Předpoklady: 9204 Př. : Předpokládej, že pravděpodobnost narození chlapce je stejná jako pravděpodobnost narození dívky (a tedy v obou případech rovna 0,5) a není ovlivněna genetickými

Více

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 6 Rozdělení pravděpodobnosti diskrétní náhodné veličiny Mgr. Petr Otipka Ostrava 013 Mgr. Petr Otipka

Více

1. KOMBINATORIKA - PŘÍKLADY

1. KOMBINATORIKA - PŘÍKLADY 1. KOMBINATORIKA - PŘÍKLADY Úlohy k samostatnému řešení 1.1. Zjednodušte a vypočtěte: 1.2. Kolik třítónových akordů je možné zahrát z 8 tónů? 1.3. Kolik různých optických signálů je možno dát vytahováním

Více

S1P Příklady 01. Náhodné jevy

S1P Příklady 01. Náhodné jevy S1P Příklady 01 Náhodné jevy Pravděpodobnost, že jedinec z jisté populace se dožije šedesáti let, je 0,8; pravděpodobnost, že se dožije sedmdesáti let, je 0,5. Jaká je pravděpodobnost, že jedinec zemře

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

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Pravděpodobnost a její vlastnosti Pravděpodobnost a její vlastnosti 1 Pravděpodobnost a její vlastnosti Náhodné jevy Náhodný jev je výsledek pokusu (tj. realizace určitého systému podmínek) a jeho charakteristickým rysem je, že může, ale

Více

5) Ve třídě 1.A se vyučuje 11 různých předmětů. Kolika způsoby lze sestavit rozvrh na 1 den, vyučuje-li se tento den 6 různých předmětů?

5) Ve třídě 1.A se vyučuje 11 různých předmětů. Kolika způsoby lze sestavit rozvrh na 1 den, vyučuje-li se tento den 6 různých předmětů? 0. Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika Kombinatorika ) V restauraci mají na jídelním lístku 3 druhy polévek, 7 možností výběru hlavního jídla, druhy moučníku. K pití si lze objednat kávu, limonádu

Více

Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN

Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN prostřednictvím ICT Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0940

Více

Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0948

Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0948 Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0948 IV-2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji matematické gramotnosti žáků středních škol PRAVDĚPODOBNOST

Více

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev RAVDĚODOBNOST Náhodné pokusy okusy ve fyzice, chemii při splnění stanov. podmínek vždy stejný výsledek ř. Změna skupenství vody při 00 C a tlaku 00 ka okusy v praxi, vědě, výzkumu při dodržení stejných

Více

( n) ( ) ( ) 9.1.11 Kombinatorické úlohy bez opakování. Předpoklady: 9109

( n) ( ) ( ) 9.1.11 Kombinatorické úlohy bez opakování. Předpoklady: 9109 9.1.11 Kombinatorické úlohy bez opakování Předpoklady: 9109 Pedagogická poznámka: Tato hodina slouží jednak ke zopakování probraného, ale zejména k praktickému nácviku kombinatoriky v situaci, ve které

Více

náhodný jev je podmnožinou

náhodný jev je podmnožinou Pravděpodobnost Dovednosti a cíle - Chápat jev A jako podmnožinu množiny, která značí množinu všech výsledků náhodného děje. - Umět zapsat jevy pomocí množinových operací a obráceně umět z množinového

Více

pravděpodobnosti a Bayesova věta

pravděpodobnosti a Bayesova věta NMUMP0 (Pravděpodobnost a matematická statistika I) Nezávislost, podmíněná pravděpodobnost, věta o úplné pravděpodobnosti a Bayesova věta. Házíme dvěma pravidelnými kostkami. (a) Jaká je pravděpodobnost,

Více

pravděpodobnost, náhodný jev, počet všech výsledků

pravděpodobnost, náhodný jev, počet všech výsledků Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: Název projektu: Číslo projektu: Autor: Tematická oblast: Název DUMu: Kód: III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Inovace výuky na GSN

Více

Příklad 1. Řešení 1a ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 4

Příklad 1. Řešení 1a ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 4 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST Příklad 1 a) Jev spočívá v tom, že náhodně vybrané přirozené číslo je dělitelné pěti a jev v tom, že toto číslo náhodně vybrané přirozené číslo zapsané v desítkové soustavě má

Více

KOMBINATORIKA - SLOVNÍ ÚLOHY (BEZ OPAKOVÁNÍ) Variace

KOMBINATORIKA - SLOVNÍ ÚLOHY (BEZ OPAKOVÁNÍ) Variace KOMBINATORIKA - SLOVNÍ ÚLOHY (BEZ OPAKOVÁNÍ) Variace 1. Určete počet všech čtyřciferných přirozených čísel sestavených z číslic 1, 3, 5, 8, 9 tak, že se v něm každá číslice vyskytuje nejvýše jednou. (120)

Více

Náhodné jevy. Teorie pravděpodobnosti. Náhodné jevy. Operace s náhodnými jevy

Náhodné jevy. Teorie pravděpodobnosti. Náhodné jevy. Operace s náhodnými jevy Teorie pravděpodobnosti Náhodný pokus skončí jedním z řady možných výsledků předem nevíme, jak skončí (náhoda) příklad: hod kostkou, zítřejší počasí,... Pravděpodobnost zkoumá náhodné jevy (mohou, ale

Více

Pravděpodobnost Podmíněná p. Úplná p. III. Pravděpodobnost. III. Pravděpodobnost Statistika A (ZS 2015)

Pravděpodobnost Podmíněná p. Úplná p. III. Pravděpodobnost. III. Pravděpodobnost Statistika A (ZS 2015) III Pravděpodobnost Pravděpodobnost Podmíněná p. Úplná p. Odkud se bere pravděpodobnost? 1. Pravděpodobnost, že z balíčku zamíchaných karet vytáhmene dvě esa je přibližně 0:012. Modely a teorie. 2. Pravděpodobnost,

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika Teorie pravděpodobnosti popisuje vznik náhodných dat, zatímco matematická statistika usuzuje z dat na charakter procesů, jimiž data vznikla. NÁHODNOST - forma existence látky,

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobnost a aplikovaná statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 1. KAPITOLA - PRAVDĚPODOBNOST 2.10.2017 Kontakt Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. jana.seknickova@vse.cz Katedra softwarového inženýrství Fakulta

Více

{ 3;4;5;6 } pravděpodobnost je zřejmě 4 = 2.

{ 3;4;5;6 } pravděpodobnost je zřejmě 4 = 2. 9..3 Pravděpodobnosti jevů I Předpoklady: 90 Opět se vrátíme k hodu kostkou. Pokus má šest stejně pravděpodobných náhodných výsledků pravděpodobnost každého z nich je 6. Do domečku nám chybí tři políčka.

Více

Jevy, které za daných podmínek mohou, ale nemusí nastat, nazýváme náhodnými jevy. Příklad: při hodu hrací kostkou padne trojka

Jevy, které za daných podmínek mohou, ale nemusí nastat, nazýváme náhodnými jevy. Příklad: při hodu hrací kostkou padne trojka Náhodný jev Mějme určitý soubor podmínek. Provedeme pokus, který budeme chtít zopakovat. Pokud opakování pokusu při zachování nám známých podmínek nevede k jednoznačnému výsledku, můžeme se domnívat, že

Více

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název školy Gymnázium, Šternberk, Horní nám. 5 Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0218 Šablona III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Označení materiálu VY_32_INOVACE_Hor014 Vypracoval(a),

Více

4. cvičení 4ST201. Pravděpodobnost. Obsah: Pravděpodobnost Náhodná veličina. Co je třeba znát z přednášek

4. cvičení 4ST201. Pravděpodobnost. Obsah: Pravděpodobnost Náhodná veličina. Co je třeba znát z přednášek cvičící 4. cvičení 4ST201 Obsah: Pravděpodobnost Náhodná veličina Vysoká škola ekonomická 1 Pravděpodobnost Co je třeba znát z přednášek 1. Náhodný jev, náhodný pokus 2. Jev nemožný, jev jistý 3. Klasická

Více

Kolika způsoby může při hodu dvěma kostkami padnout součet ok: a) roven 7 b) nejvýše 5 řešení

Kolika způsoby může při hodu dvěma kostkami padnout součet ok: a) roven 7 b) nejvýše 5 řešení 2. intermezzo - Tucet dalších příkladů. Příklad 1: Čtyři studenti jisté vysoké školy skládají zkoušku z matematiky. Kolik existuje případů, že každý z nich bude mít jinou známku? Počítejte s čtyřstupňovou

Více

Pracovní list č. 4 Počítáme s pravděpodobností

Pracovní list č. 4 Počítáme s pravděpodobností racovní list č. 4 očítáme s pravděpodobností Cíl cvičení: Tento pracovní list je určen pro cvičení předmětu Kvantitativní metody II (přednáška 3.1). Je zaměřen především pro práci s kalkulačkou, program

Více

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami. 3.1. 3.2. Třikrát vystřelíme na cíl. Pravděpodobnost zásahu při každém výstřelu je p = 0,7. Určete: a) pravděpodobnostní funkci počtu zásahů při třech nezávislých výsledcích, b) distribuční funkci a její

Více

1. Házíme hrací kostkou. Určete pravděpodobností těchto jevů: a) A při jednom hodu padne šestka;

1. Házíme hrací kostkou. Určete pravděpodobností těchto jevů: a) A při jednom hodu padne šestka; I Elementární pravděpodonost 1 Házíme hrací kostkou Určete pravděpodoností těchto jevů: a) A při jednom hodu padne šestka; Řešení: P A) = 1 = 01; Je celkem šest možností {1,,, 4,, } a jedna {} je příznivá

Více

5.1. Klasická pravděpodobnst

5.1. Klasická pravděpodobnst 5. Pravděpodobnost Uvažujme množinu Ω všech možných výsledků náhodného pokusu, například hodu mincí, hodu kostkou, výběru karty z balíčku a podobně. Tato množina se nazývá základní prostor a její prvky

Více

IB112 Základy matematiky

IB112 Základy matematiky IB112 Základy matematiky Základy kombinatoriky a kombinatorická pravděpodobnost Jan Strejček Obsah IB112 Základy matematiky: Základy kombinatoriky a kombinatorická pravděpodobnost 2/57 Výběry prvků bez

Více

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST 2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST NÁHODNÝ POKUS A JEV Každá opakovatelná činnost prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě, se nazývá náhodný pokus.

Více

Pravděpodobnost je. Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Pravděpodobnost je. Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava Pravděpodobnost je Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava ŠKOMAM, 24. 1. 2017 Čím se zabývá teorie pravděpodobnosti? Pokus děj, který probíhá, resp. nastává opakovaně

Více

5. Jev B je částí jebu A. Co můžeme říct o podmíněné pravděpodobnosti? (1b)

5. Jev B je částí jebu A. Co můžeme říct o podmíněné pravděpodobnosti? (1b) TEST 3 1. U pacienta je podozření na jednu ze čtyř, navzájem se vylučujících nemocí. Pravděpodobnost výskytu těchto nemocí je 0,1, 0,2, 0,4 a 0,3. Laboratorní zkouška je v případě první nemoci pozitivní

Více

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

KOMBINATORIKA. 1. cvičení KOMBINATORIKA 1. cvičení Co to je kombinatorika Kombinatorika je vstupní branou do teorie pravděpodobnosti. Zabývá se různými způsoby výběru prvků z daného souboru. 2011 Ing. Janurová Kateřina, FEI VŠB-TU

Více

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 1

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 1 Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 1 Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze ZS 2014/2015 (FIT ČVUT) BI-PST, Cvičení č. 1 ZS 2014/2015

Více

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: Název projektu školy: Šablona III/2: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Výuka s ICT na SŠ obchodní České

Více

(iv) D - vybíráme 2 koule a ty mají různou barvu.

(iv) D - vybíráme 2 koule a ty mají různou barvu. 2 cvičení - pravděpodobnost 2102018 18cv2tex Definice pojmů a záladní vzorce Vlastnosti pravděpodobnosti Pravděpodobnost P splňuje pro libovolné jevy A a B následující vlastnosti: 1 0, 1 2 P (0) = 0, P

Více

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2016/2017 Tutoriál č. 1: Kombinatorika, úvod do teorie pravděpodobnosti Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Kombinatorika Kombinatorika

Více

Kombinatorika. Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz.

Kombinatorika. Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. Variace 1 Kombinatorika Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Kombinatorika, faktoriály, kombinační

Více

Matematika III. 27. září Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Matematika III. 27. září Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 27. září 2018 Teorie pravděpodobnosti Teorie pravděpodobnosti je odvětvím matematiky, které studuje matematické modely náhodných pokusu, tedy zabývá se

Více

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Definice P(A/B) pravděpodobnost nastoupení jevu A za předpokladu, že nastal jev B (P(B) > 0) definujeme vztahem

Více

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ. DISKRÉTNÍ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ. DISKRÉTNÍ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová VYBRANÁ ROZDĚLENÍ DISKRÉTNÍ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová Opakování Základní pojmy z teorie pravděpodobnosti Co je to náhodná veličina (dále NV)? Číselné vyjádření výsledku náhodného pokusu. Jaké

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 4. Teoretická rozdělení Mgr. David Fiedor 9. března 2015 Osnova Úvod 1 Úvod 2 3 4 5 Vybraná rozdělení náhodných proměnných normální rozdělení normované normální rozdělení

Více

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}.

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}. 5. Náhodná veličina Poznámka: Pro popis náhodného pokusu jsme zavedli pojem jevového pole S jako množiny všech možných výsledků a pravděpodobnost náhodných jevů P jako míru výskytů jednotlivých výsledků.

Více

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

Intuitivní pojem pravděpodobnosti Pravděpodobnost Intuitivní pojem pravděpodobnosti Intuitivní pojem pravděpodobnosti Pravděpodobnost zkoumaného jevu vyjadřuje míru naděje, že tento jev nastane. Řekneme-li, že má nějaký jev pravděpodobnost

Více

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

KOMBINATORIKA. 1. cvičení KOMBINATORIKA 1. cvičení TYPY VÝBĚRŮ Uspořádanost výběru uspořádaný výběr = VARIACE, záleží na pořadí vybraných prvků neuspořádaný výběr = KOMBINACE, nezáleží na pořadí vybraných prvků Opakované zařazení

Více

Diskrétní pravděpodobnost

Diskrétní pravděpodobnost Diskrétní pravděpodobnost Jiří Koula Definice. Konečným pravděpodobnostním prostorem nazveme dvojici(ω, P), kde Ω jekonečnámnožina {ω 1,..., ω n}apfunkcepřiřazujícíkaždépodmnožiněωčíslo zintervalu 0,1,splňujícíP(

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_1_17 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51

Více

Teorie. Kombinatorika

Teorie. Kombinatorika Teorie Kombinatorika Kombinatorika Jak obecně vybrat k prvkové množiny z n prvkové množiny? Dvě možnosti: prvky se v množině neopakují bez opakování. prvky se v množině opakují s opakováním. prvky jsou

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

Úvod do teorie pravděpodobnosti

Úvod do teorie pravděpodobnosti Úvod do teorie pravděpodobnosti Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 9. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 33 Obsah 1 Náhodné jevy 2 Pravděpodobnost 3 Podmíněná

Více

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení TEORIE RAVDĚODONOSTI 2. cvičení Základní pojmy Klasická def. Statistická def. Geometrická def. odmíněná prav. ayesův teorém Test Základní pojmy Náhodný pokus - je každý konečný děj, jehož výsledek není

Více

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název školy Gymnázium, Šternberk, Horní nám. 5 Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0218 Šablona III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Označení materiálu VY_32_INOVACE_Hor016 Vypracoval(a),

Více

Statistika (KMI/PSTAT)

Statistika (KMI/PSTAT) Statistika (KMI/PSTAT) Cvičení šesté aneb Podmíněná pravděpodobnost Statistika (KMI/PSTAT) 1 / 13 Pravděpodobnost náhodných jevů Po dnešní hodině byste měli být schopni: rozumět pojmu podmíněná pravděpodobnost

Více

TEST 1 (40 bodů) (9 4)! 2. Nejméně kolikrát musíme hodit kostkou, abychom měli alespoň 80% pravděpodobnost, že padne alespoň jedna šestka?

TEST 1 (40 bodů) (9 4)! 2. Nejméně kolikrát musíme hodit kostkou, abychom měli alespoň 80% pravděpodobnost, že padne alespoň jedna šestka? TEST (40 bodů) Jméno:. Pin karty se skládá ze čtyř náhodně vybraných číslic až 9, z nichž se žádné neopakuje. Jaká je pravděpodobnost, že všechny čtyři číslice budou liché? podíl všech možností,jak vybrat

Více

Při určování počtu výběrů skupin daných vlastností velmi často používáme vztahy, ve kterých figuruje číslo zvané faktoriál.

Při určování počtu výběrů skupin daných vlastností velmi často používáme vztahy, ve kterých figuruje číslo zvané faktoriál. Kombinatorika Kombinatorika se zabývá vytvářením navzájem různých skupin z daných prvků a určováním počtu takových skupin. Kombinatorika se zabývá pouze konečnými množinami. Při určování počtu výběrů skupin

Více

Motivace. 1. Náhodné jevy. Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma

Motivace. 1. Náhodné jevy. Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma Motivace Na otázku, při jaké teplotě vře voda, nejspíš neodpovíte. Budete chtít znát podmínky, které máte uvažovat. Víme, že za normálního tlaku, tj.

Více

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4 Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4 J. Hrabáková, I. Petr, F. Štampach, D. Vašata Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze ZS 2014/2015

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 2. století - využití ICT ve vyučování matematiky na

Více

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 4. října 2018 Podmíněná pravděpodobnost Při počítání pravděpodobnosti můžeme k náhodnému pokusu přidat i nějakou dodatečnou podmínku. Podmíněná pravděpodobnost

Více

Náhodný jev a definice pravděpodobnosti

Náhodný jev a definice pravděpodobnosti Náhodný jev a definice pravděpodobnosti Obsah kapitoly Náhodný jev. Vztahy mezi náhodnými jevy. Pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi. Formule úplné pravděpodobnosti a Bayesův vzorec. Studijní cíle

Více

2. Friesl, M.: Posbírané příklady z pravděpodobnosti a statistiky. Internetový zdroj (viz odkaz).

2. Friesl, M.: Posbírané příklady z pravděpodobnosti a statistiky. Internetový zdroj (viz odkaz). 1 Cvičení z předmětu KMA/PST1 Pro získání zápočtu je nutno mimo docházky (max. 3 absence) uspět minimálně ve dvou ze tří písemek, které budou v průběhu semestru napsány. Součástí třetí písemky bude též

Více

ALGEBRAICKÉ VÝRAZY FUNKCE

ALGEBRAICKÉ VÝRAZY FUNKCE ALGEBRAICKÉ VÝRAZY. Násobení a dělení mnohočlenů definovat základní pojmy (jednočlen, mnohočlen, koeficient) pro učivo násobení a dělení mnohočlenů a) Dokažte algebraickou identitu ab cd ac bd a d b c.

Více

( ) ( ) Binomické rozdělení. Předpoklady: 9209

( ) ( ) Binomické rozdělení. Předpoklady: 9209 9..1 Binomické rozdělení Předpoklady: 99 Př. 1: Basketbalista hází trestný hod (šestku) s pravděpodobností úspěchu,9. Urči pravděpodobnosti, že z pěti hodů: a) dá košů b) dá alespoň jeden koš c) dá nejdříve

Více

CVIČNÝ TEST 11. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 19 IV. Záznamový list 21

CVIČNÝ TEST 11. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 19 IV. Záznamový list 21 CVIČNÝ TEST 11 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 19 IV. Záznamový list 21 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT K ÚLOZE 1 Je k dispozici m přepravek na ovoce. Prázdná přepravka

Více

. Určete hodnotu neznámé x tak, aby

. Určete hodnotu neznámé x tak, aby Fakulta informačních technologií ČVUT v Praze Přijímací zkouška z matematiky 015 Kód uchazeče ID:.................. Varianta: 1 1. Původní cena knihy byla 50 Kč. Pak byla zdražena o 15 %. Jelikož nešla

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

CVIČNÝ TEST 25. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

CVIČNÝ TEST 25. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 CVIČNÝ TEST 25 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT A OBRÁZEK K ÚLOZE 1 V lidové výkupně barevných kovů vykoupili

Více

( ) ( ) 9.2.10 Binomické rozdělení. Předpoklady: 9209

( ) ( ) 9.2.10 Binomické rozdělení. Předpoklady: 9209 9..1 Binomické rozdělení Předpoklady: 99 Př. 1: Basketbalista hází trestný hod (šestku) s pravděpodobností úspěchu,9. Urči pravděpodobnosti, že z pěti hodů: a) dá košů; b) dá alespoň jeden koš; c) dá nejdříve

Více

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti.

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti. 3.1 Základy teorie pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti. Co se dozvíte Náhodný pokus a náhodný jev. Pravděpodobnost, počítání s pravděpodobnostmi.

Více

Příklady z pravděpodobnosti k procvičování

Příklady z pravděpodobnosti k procvičování Příklady z pravděpodobnosti k procvičování 1. Na schůzi promluvilo 5 řečníků A, B, C, D, E, každý právě jednou. (a) Určete počet všech možných pořadí jejich vystoupení. [120] (b) -, má-li řečník B vystoupit

Více

Někdy lze výsledek pokusu popsat jediným číslem, které označíme X (nebo jiným velkým písmenem). Hodíme dvěma kostkami jaký padl součet?

Někdy lze výsledek pokusu popsat jediným číslem, které označíme X (nebo jiným velkým písmenem). Hodíme dvěma kostkami jaký padl součet? Náhodné veličiny Náhodné veličiny Někdy lze výsledek pokusu popsat jediným číslem, které označíme X (nebo jiným velkým písmenem). Příklad Vytáhneme tři karty z balíčku zajímá nás, kolik je mezi nimi es.

Více

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: Název projektu školy: Šablona III/2: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Výuka s ICT na SŠ obchodní České

Více

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY VYBRANÁ ROZDĚLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY Název NV X Popis Pravděpodobnostní funkce E(X) D(X) Binomická - Bi(n, ) počet úspěchů v n Bernoulliho pokusech P(X = k) = ( n k ) k (1 ) k n n(1 ) Hypergeometrická

Více

PRAVIDLA A POSTUPY PŘI PŘÍPRAVĚ A HODNOCENÍ STŘELECKÉHO VÍCEBOJE VE STŘELBĚ ZE VZDUCHOVÝCH ZBRANÍ. TECHNICKÁ PRAVIDLA SBTS ČR číslo 8.

PRAVIDLA A POSTUPY PŘI PŘÍPRAVĚ A HODNOCENÍ STŘELECKÉHO VÍCEBOJE VE STŘELBĚ ZE VZDUCHOVÝCH ZBRANÍ. TECHNICKÁ PRAVIDLA SBTS ČR číslo 8. PRAVIDLA A POSTUPY PŘI PŘÍPRAVĚ A HODNOCENÍ STŘELECKÉHO VÍCEBOJE VE STŘELBĚ ZE VZDUCHOVÝCH ZBRANÍ TECHNICKÁ PRAVIDLA SBTS ČR číslo 8. 1. DEFINICE Střelecký víceboj je sportovní střelba ze vzduchových zbraní

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/26.0047 Matematika pro všechny Univerzita Palackého v Olomouci Tematický okruh: Práce s daty, kombinatorika a pravděpodobnost Gradovaný řetězec úloh Téma: Pravděpodobnost

Více

0 KOMBINATORIKA OPAKOVÁNÍ UČIVA ZE SŠ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět použít

0 KOMBINATORIKA OPAKOVÁNÍ UČIVA ZE SŠ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět použít 0 KOMBINATORIKA OPAKOVÁNÍ UČIVA ZE SŠ Čas ke studiu kapitoly: 30 minut Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět použít základní pojmy kombinatoriky vztahy pro výpočet kombinatorických úloh - 6 -

Více

Pravděpodobnost v genetické analýze a předpovědi

Pravděpodobnost v genetické analýze a předpovědi Součástí genetického poradenství - rodokmen, rodinná anamnéza - výpočet pravděpodobnosti rizika - cytogenetické vyšetření sestavení karyotypu - dva pohledy na pravděpodobnost např.. pravděpodobnost 25

Více

P(n) = n * (n - 1) * (n - 2) *... 2 * 1 To odpovídá zápisu, ve kterém využíváme faktoriál:

P(n) = n * (n - 1) * (n - 2) *... 2 * 1 To odpovídá zápisu, ve kterém využíváme faktoriál: PERMUTACE a VARIACE 2.1 Permutace P() = * ( - 1) * ( - 2) *... 2 * 1 To odpovídá zápisu, ve kterém využíváme faktoriál: ( )! P = Jedá se o vzorec pro počet permutací z prvků bez opakováí. 2.2 Variace bez

Více

c) Matematické myšlení

c) Matematické myšlení c) Matematické myšlení Koš 1: 1. Které číslo doplníte místo otazníku?? 8 11 15 20 a) 3 b) 4 c) 5 d) 6 Správné řešení d) 2. Které číslo doplníte místo otazníku? 5 7? 17 25 a) b) 10 c) 11 d) 12 3. Které

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

Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek)

Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek) Mária adloňová Fajn MATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (vorek) 0 Mgr. Mária adloňová FajnMATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (reklamní vorek) Mgr. Mária adloňová, 0 Vydavatel

Více

Motivace. Náhodný pokus, náhodný n jev. Pravděpodobnostn. podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec

Motivace. Náhodný pokus, náhodný n jev. Pravděpodobnostn. podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec Pravděpodobnostn podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec Prof.RND.Jana Zvárov rová,, DrSc. Motivace V medicíně má mnoho problémů pravěpodobnostní charakter prognóza diagnoza účinnost

Více

Teorie pravěpodobnosti 1

Teorie pravěpodobnosti 1 Teorie pravěpodobnosti 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Náhodný jev a pravděpodobnost Každou zákonitost sledovanou v přírodě lze zjednodušeně charakterizovat jako

Více

Příklad 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 5

Příklad 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 5 Příklad a) Uvažujme jevy A, B, C. Výsledkem náhodného pokusu může být pouze nastoupení právě jednoho z uvedených jevů, nebo nastoupení všech tří těchto jevů současně. Zjistěte, zda jsou dané jevy vzájemně

Více