Domácí úkol 2. Obecné pokyny. Dbejte na formáln správný zápis výpo tu! Pro vy íslení výsledku pro binomické rozd lení pouºijte nap. Maple nebo Matlab.
|
|
- Marek Müller
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Domácí úkol 2 Obecné pokyny Dbejte na formáln správný zápis výpo tu! Pro vy íslení výsledku pro binomické rozd lení pouºijte nap. Maple nebo Matlab. Návod pro výpo et v Matlabu Jestliºe X Bi(n, p), pak P (a X b) vypo teme pomocí p íkazu P = sum( binopdf( a:b, n, p ) ) Podrobn ji: Funkce binopdf (bino jako binomial, pdf jako probability density function) po ítá hodnoty pravd podobnostní funkce pro binomické rozd lení první parametr udává, pro které hodnoty má p(k) vypo ítat, v na²em p ípad je to pro k od a do b. Výsledkem je vektor, jehoº sloºky jsou pravd podobnosti p(a), p(a + 1),..., p(b). Pomocí funkce sum pak v²echny sloºky tohoto vektoru se teme. Návod pro výpo et v Maplu M ºete si v helpu najít p ímo funkci pro binomické rozd lení a pouºít ji. Jiná moºnost je denovat si funkci pro výpo et hodnot pravd podobnostní ( funkce a pak p íslu²né hodnoty se íst. n Nápov da: Kombina ní íslo k) se vypo te pomocí funkce binomial(n,k). Pro sou et hodnot pravd podobnostní funkce pouºijte funkci sum nebo add.
2 Skupina 1 V roce 2004 vlastnilo v USA mobilní telefon p ibliºn 40% lidí. Náhodn bylo vybráno 300 obyvatel. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 300 m lo mobilní telefon lidí? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et lidí s mobilním telefonem (ze 300 vybraných) s pravd podobností c) V roce 2005 bylo op t náhodn vybráno 300 lidí. Z nich m lo mobilní telefon 45 %. Na hladin významnosti α = 0,05 testujte hypotézu H 0, ºe se po et lidí s mobilem významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil. Skupina 2 V roce 2006 m lo doma po íta 32% obyvatel ƒr star²ích 15 let. Náhodn bylo vybráno 200 obyvatel. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 200 m lo po íta 5565 lidí? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et lidí s po íta em (ze 200 vybraných) s pravd podobností c) V roce 2007 bylo op t náhodn vybráno 200 lidí. Z nich m lo po íta 40 %. Na hladin významnosti α = 0,05 testujte hypotézu H 0, ºe se po et lidí s po íta em významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil. Skupina 3 V roce 2006 m lo v ƒr p ipojení k internetu 27% domácností. Náhodn bylo vybráno 200 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 200 domácností byl internet v 5060? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s internetem (ze 200 vybraných) s pravd podobností c) V roce 2007 bylo op t náhodn vybráno 200 domácností. Z nich m lo internet 34 %. Na hladin významnosti α = 0,01 testujte hypotézu H 0, ºe se po et domácností s internetem významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil.
3 Skupina 4 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 2001 se zhruba 32 % lidí hlásí k n které církvi. Náhodn bylo vybráno 500 lidí. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 500 lidí se k n které církvi hlásí ? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et lidí hlásících se k církvi (z 500 vybraných) s pravd podobností c) Bylo náhodn vybráno 500 lidí z Jihomoravského kraje. Z nich se k n které církvi hlásilo 40 %. Na hladin významnosti α = 0,05 testujte hypotézu H 0, ºe po et v ících v tomto kraji není významn odli²ný od výsledk z celé republiky, proti H 1, ºe je odli²ný. Skupina 5 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 2001 se zhruba 32 % lidí hlásí k n které církvi. Náhodn bylo vybráno 400 lidí. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 400 lidí se k n které církvi hlásí ? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et lidí hlásících se k církvi (ze 400 vybraných) s pravd podobností c) Bylo náhodn vybráno 400 lidí z Prahy. Z nich se k n které církvi hlásilo 24 %. Na hladin významnosti α = 0,01 testujte hypotézu H 0, ºe po et v ících v Praze není významn odli²ný od výsledk z celé republiky, proti H 1, ºe je odli²ný. Skupina 6 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 1980 bylo zhruba 22 % domácností vybaveno telefonem. Náhodn bylo vybráno 400 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 400 domácností má telefon 80100? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s telefonem (ze 400 vybraných) s pravd podobností c) V roce 1985 bylo op t náhodn vybráno 400 domácností. Z nich m lo telefon 25 %. Na hladin významnosti α = 0,05 testujte hypotézu H 0, ºe po et domácností vybavených telefonem se oproti roku 1980 významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil.
4 Skupina 7 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 1980 bylo zhruba 39 % domácností vybaveno osobním autem. Náhodn bylo vybráno 300 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 300 domácností má auto ? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s autem (ze 300 vybraných) s pravd podobností c) V roce 1985 bylo op t náhodn vybráno 300 domácností. Z nich m lo auto 43 %. Na hladin významnosti α = 0,01 testujte hypotézu H 0, ºe po et domácností vybavených autem se oproti roku 1980 významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil. Skupina 8 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 1980 bylo zhruba 89 % domácností vybaveno televizorem. Náhodn bylo vybráno 500 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 500 domácností má televizor ? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s televizorem (z 500 vybraných) s pravd podobností c) V roce 1985 bylo op t náhodn vybráno 500 domácností. Z nich m lo televizor 91 %. Na hladin významnosti α = 0,01 testujte hypotézu H 0, ºe po et domácností vybavených televizorem se oproti roku 1980 významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil. Skupina 9 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 1980 bylo zhruba 88 % domácností vybaveno chladni kou. Náhodn bylo vybráno 600 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 600 domácností má chladni ku ? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s chladni kou (ze 600 vybraných) s pravd podobností c) V roce 1985 bylo op t náhodn vybráno 600 domácností. Z nich m lo chladni ku 90 %. Na hladin významnosti α = 0,05 testujte hypotézu H 0, ºe po et domácností vybavených chladni kou se oproti roku 1980 významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil.
5 Skupina 10 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 1970 bylo zhruba 62 % domácností vybaveno chladni kou. Náhodn bylo vybráno 300 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 300 domácností má chladni ku ? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s chladni kou (ze 300 vybraných) s pravd podobností c) V roce 1975 bylo op t náhodn vybráno 300 domácností. Z nich m lo chladni ku 70 %. Na hladin významnosti α = 0,05 testujte hypotézu H 0, ºe po et domácností vybavených chladni kou se oproti roku 1970 významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil. Skupina 11 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 1970 bylo zhruba 75 % domácností vybaveno televizorem. Náhodn bylo vybráno 400 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 400 domácností má televizor ? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s televizorem (ze 400 vybraných) s pravd podobností c) V roce 1975 bylo op t náhodn vybráno 400 domácností. Z nich m lo televizor 80 %. Na hladin významnosti α = 0,05 testujte hypotézu H 0, ºe po et domácností vybavených televizorem se oproti roku 1970 významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil. Skupina 12 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 1970 bylo zhruba 56 % domácností vybaveno vysava em. Náhodn bylo vybráno 300 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 300 domácností má vysava ? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s vysava em (ze 300 vybraných) s pravd podobností c) V roce 1975 bylo op t náhodn vybráno 300 domácností. Z nich m lo vysava 65 %. Na hladin významnosti α = 0,01 testujte hypotézu H 0, ºe po et domácností vybavených vysava em se oproti roku 1970 významn nezm nil, proti H 1, ºe se zm nil.
6 Skupina 13 Podle údaj ze s ítání lidu v roce 1970 bylo zhruba 19 % domácností vybaveno osobním autem. Náhodn bylo vybráno 400 domácností. a) Jaká je pravd podobnost, ºe z vybraných 400 domácností má auto 7090? b) Ur ete, v jakých mezích bude po et domácností s autem (ze 400 vybraných) s pravd podobností c) Bylo náhodn vybráno 400 domácností druºstevních rolník. Z nich m lo auto 22 %. Na hladin významnosti α = 0,05 testujte hypotézu H 0, ºe po et domácností rolník vybavených autem není významn odli²ný od celorepublikového pr m ru, proti H 1, ºe je odli²ný.
1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost
(8 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i nezávislých hodech mincí a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost P ( X EX < ) (9 bod ) b) Formulujte centrální limitní v tu a pomocí ní vypo
VíceP íklad 1 (Náhodná veli ina)
P íklad 1 (Náhodná veli ina) Uvaºujeme experiment: házení mincí. Výsledkem pokusu je rub nebo líc, ºe padne hrana neuvaºujeme. Pokud hovo íme o náhodné veli in, musíme p epsat výsledky pokusu do mnoºiny
VíceIntegrování jako opak derivování
Integrování jako opak derivování V tomto dokumentu budete seznámeni s derivováním b ºných funkcí a budete mít moºnost vyzkou²et mnoho zp sob derivace. Jedním z nich je proces derivování v opa ném po adí.
VíceVektor náhodných veli in - práce s více prom nnými
Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými 12. kv tna 2015 N kdy k popisu n jaké situace pot ebujeme více neº jednu náhodnou veli inu. Nap. v k, hmotnost, vý²ku. Mezi t mito veli inami mohou být
VíceT i hlavní v ty pravd podobnosti
T i hlavní v ty pravd podobnosti 15. kv tna 2015 První p íklad P edstavme si, ºe máme atomy typu A, které se samovolným radioaktivním rozpadem rozpadají na atomy typu B. Pr m rná doba rozpadu je 3 hodiny.
VíceCvi ení 7. Docházka a testík - 15 min. Distfun 10 min. Úloha 1
Cvi ení 7 Úkol: generování dat dle rozd lení, vykreslení rozd lení psti, odhad rozd lení dle dat, bodový odhad parametr, centrální limitní v ta, balí ek Distfun, normalizace Docházka a testík - 15 min.
VíceSkalární sou in. Úvod. Denice skalárního sou inu
Skalární sou in Jedním ze zp sob, jak m ºeme dva vektory kombinovat, je skalární sou in. Výsledkem skalárního sou inu dvou vektor, jak jiº název napovídá, je skalár. V tomto letáku se nau íte, jak vypo
VícePravd podobnost a statistika - cvi ení. Simona Domesová místnost: RA310 (budova CPIT) web:
Pravd podobnost a statistika - cvi ení Simona Domesová simona.domesova@vsb.cz místnost: RA310 (budova CPIT) web: http://homel.vsb.cz/~dom0015 Cíle p edm tu vyhodnocování dat pomocí statistických metod
VíceVektory. Vektorové veli iny
Vektor je veli ina, která má jak velikost tak i sm r. Ob tyto vlastnosti musí být uvedeny, aby byl vektor stanoven úpln. V této ásti je návod, jak vektory zapsat, jak je s ítat a od ítat a jak je pouºívat
Vícena za átku se denuje náhodná veli ina
P íklad 1 Generujeme data z náhodné veli iny s normálním rozd lením se st ední hodnotou µ = 1 a rozptylem =. Rozptyl povaºujeme za známý, ale z dat chceme odhadnout st ední hodnotu. P íklad se e²í v následujícím
VíceSemestrální práce z p edm tu URM (zadání), 2014/2015:
Semestrální práce z p edm tu URM (zadání), 2014/2015: 1. Vyzna te na globusu cestu z jihu Grónska na jih Afriky, viz Obrázek 1. V po áte ní a cílové destinaci bude zapíchnutý ²pendlík sm ující do st edu
VíceB, e²te následující rekurenci n kterou z metod z kapitoly o sumách: (a j b k a k b j ) 2
1. A, e²te rekurenci Q 0 = 2 Q n = 2Q n 1 + (n + 2) 2, pro n > 0. B, e²te následující rekurenci n kterou z metod z kapitoly o sumách: Q 0 = 1 Q n = nq n 1 + n!, pro n > 0. 2. A, e²te následující rekurenci
Více1 Spo jité náhodné veli iny
Spo jité náhodné veli in. Základní pojm a e²ené p íklad Hustota pravd podobnosti U spojité náhodné veli in se pravd podobnost, ºe náhodná veli ina X padne do ur itého intervalu (a, b), po ítá jako P (X
VíceVYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. (f(x) g(x)) dx.
VYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. Výpo et obsahu rovinných ploch a) Plocha ohrani ená k ivkami zadanými v kartézských sou adnicích. Obsah S rovinné plochy ohrani ené dv ma spojitými
VíceModelování v elektrotechnice
Katedra teoretické elektrotechniky Elektrotechnická fakulta ZÁPADOƒESKÁ UNIVERZITA V PLZNI Modelování v elektrotechnice Pánek David, K s Pavel, Korous Luká², Karban Pavel 28. listopadu 2012 Obsah 1 Úvod
VíceBinární operace. Úvod. Pomocný text
Pomocný text Binární operace Úvod Milí e²itelé, binární operace je pom rn abstraktní téma, a tak bude ob as pot eba odprostit se od konkrétních p íklad a podívat se na v c s ur itým nadhledem. Nicmén e²ení
VíceStátní maturita 2011 Maturitní testy a zadání jaro 2011 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAMZD11C0T02 e²ené p íklady
Státní maturita 0 Maturitní testy a zadání jaro 0 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAMZDC0T0 e²ené p íklady Autor e²ení: Jitka Vachtová 0. srpna 0 http://www.vachtova.cz/ Obsah Úloha
VíceErgodické Markovské et zce
1. b ezen 2013 Denice 1.1 Markovský et zec nazveme ergodickým, jestliºe z libovolného stavu m ºeme p ejít do jakéhokoliv libovolného stavu (ne nutn v jednom kroku). Denice 1.2 Markovský et zec nazveme
VíceMATLB: p edná²ka 1. Prom nné, indexování a operátory. TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií MATLB: p edná²ka 1 Prom nné, indexování a operátory Zbyn k Koldovský Projekt ESF CZ.1.07/2.2.00/28.0050 Modernizace
VíceST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE
ST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE P íklad 1.1 Po et závad jistého typu elektrospot ebi e b hem záru ní doby má Poissonovo rozd lení s parametrem λ = 0,2. Jaká je pravd podobnost, ºe po prodeji 75 spot
VíceZápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A
Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A úterý 6. prosince 2016, 13:2015:20 ➊ (8 bod ) Vy²et ete stejnom rnou konvergenci ady na mnoºin R +. n=2 x n 1 1 4n 2 + x 2 ln 2 (n) ➋ (5 bod ) Detailn
VíceP íklady k prvnímu testu - Pravd podobnost
P íklady k prvnímu testu - Pravd podobnost 28. února 204 Instrukce: Projd te si v²echny p íklady. Kaºdý p íklad se snaºte pochopit. Pak vymyslete a vy- e²te p íklad podobný. Tím se ujistíte, ºe p íkladu
VíceText m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková
Tento text není smosttným studijním mteriálem. Jde jen o prezentci promítnou n p edná²kách, kde k ní p idávám slovní komentá. N které d leºité ásti látky pí²u pouze n tbuli nejsou zde obsºeny. Text m ºe
VíceCvi ení 1. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 2, Organizace cvi ení 2 Matlab Za ínáme Základní operace Základní funkce
Modelování systém a proces Mgr. Lucie Kárná, PhD karna@fd.cvut.cz March 2, 2018 1 Organizace cvi ení 2 Za ínáme Základní funkce 3 Princip práce v u Jednoduché modely v u Souhrn Organizace cvi ení webová
VíceCvi ení 1. Cvi ení 1. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 2, 2018
Cvi ení 1 Modelování systém a proces Mgr. Lucie Kárná, PhD karna@fd.cvut.cz March 2, 2018 1 Organizace cvi ení 2 Za ínáme Základní operace Základní funkce 3 Simulink Princip práce v Simulinku Jednoduché
VíceTesty pro více veli in
Kapitola 8 Testy pro více veli in 8.1 Testy parametr s více výb ry s p edpokladem normality dat 8.1.1 Testy s dv ma výb ry. P edpoklady: Pro spojité rozd lení normalita nebo velký výb r. Pro diskrétní
VíceDomácí práce z p edm tu D01M6F Statistika
eské vysoké u eí techcké Fakulta Elektrotechcká Domácí práce z p edm tu D0M6F Statstka Test dobré shody Bradá Marek 4.ro ík Ak. rok 004/00, LS M6F Test dobré shody Obsah Zadáí...3 Hypotéza...3 3 Zj t é
VíceST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE
ST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE P íklad 1.1 Po et závad jistého typu elektrospot ebi e b hem záru ní doby má Poissonovo rozd lení s parametrem λ = 0,2. Jaká je pravd podobnost, ºe po prodeji 75 spot
VíceZkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4
Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4 25/05/2017, 9:00 11:00 ➊ (9 bod ) Nech je dvojrozm rná Lebesgueova míra generována vytvo ujícími funkcemi φ(x) = Θ(x)x 2 a ψ(y) = 7y. Vypo t te míru mnoºiny
VíceAplikace pravd podobnostních model v kurzovém sázení
Aplikace pravd podobnostních model v kurzovém sázení 28.4.2016 Obsah 1 Kurzové sázení Tenis Kurz jako odhad pravd podobnosti Hodnocení kvality odhadu pravd podobnosti 2 Predikce pr b hu utkání Základní
Více1 Pravd podobnost - plán p edná²ek. 2 Pravd podobnost - plán cvi ení
1 Pravd podobnost - plán p edná²ek 1.1 Popisná statistika, denice pravd podobnosti 1.2 Jevová pravd podobnost 1.3 Náhodná veli ina 1.4 Známé distribuce 1.5 Náhodný vektor, transformace NV 1.6 Opakování
VíceStátní maturita 2010 Maturitní generálka 2010 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAGZD10C0T01 e²ené p íklady
Státní maturita 00 Maturitní generálka 00 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAGZD0C0T0 e²ené p íklady Autor e²ení: Jitka Vachtová 6. b ezna 0 http://www.vachtova.cz/ Obsah Úloha Úloha.
VíceZákladní praktikum laserové techniky
Základní praktikum laserové techniky Fakulta jaderná a fyzikáln inºenýrská Úloha 4: Zna kování TEA CO 2 laserem a m ení jeho charakteristik Datum m ení: 1.4.2015 Skupina: G Zpracoval: David Roesel Kruh:
VíceP íklady k prvnímu testu - Scilab
P íklady k prvnímu testu - Scilab 24. b ezna 2014 Instrukce: Projd te si v²echny p íklady. Kaºdý p íklad se snaºte pochopit. Pak vymyslete a naprogramujte p íklad podobný. Tím se ujistíte, ºe p íkladu
VíceKuželosečky a kvadriky ve škole i kolem
Kuželosečky a kvadriky ve škole i kolem nás Bc. Aneta Mirová Kurz vznikl v rámci projektu Rozvoj systému vzdělávacích příležitostí pro nadané žáky a studenty v přírodních vědách a matematice s využitím
VíceUºivatelská p íru ka k programu SlaFoR verze 1.0
1 Uºivatelská p íru ka k programu SlaFoR verze 1.0 Toto je manuál k programu SlaFoR 1.0 (Slab Forces & Reinforcement), který byl vytvo en v rámci bakalá ské práce na kated e betonových a zd ných konstrukcí
VíceAproximace binomického rozdělení normálním
Aproximace binomického rozdělení normálním Aproximace binomického rozdělení normálním Příklad Sybilla a Kassandra tvrdí, že mají telepatické schopnosti, a chtějí to dokázat následujícím pokusem: V jedné
VíceJevy, nezávislost, Bayesova v ta
Jevy, nezávislost, Bayesova v ta 17. b ezna 2015 Instrukce: Projd te si v²echny p íklady. Kaºdý p íklad se snaºte pochopit. Pak vymyslete a vy- e²te p íklad podobný. Tím se ujistíte, ºe p íkladu rozumíte.
VíceStatistika ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ. Jiří Volf, Adam Kratochvíl, Kateřina Žáková. Semestrální práce - 0 -
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Jiří Volf, Adam Kratochvíl, Kateřina Žáková 2 34 Statistika Semestrální práce - 0 - 1. Úvod Popis úlohy: V této práci se jedná se o porovnání statistických
VíceCattletype BHV1 gb Ab. Verze 090724. 03-101/20 (20 x 96 testů)
erologická diagnostika specifických protilátek proti Bovinnímu herpesviru 1 metodou ELIA 480 nebo 1920 reakcí Cattletype BHV1 gb Ab Verze 090724 kat. číslo: 03-101/5 (5 x 96 testů) 03-101/20 (20 x 96 testů)
VíceSTUDIJNÍ DOVEDNOSTI. Testový sešit obsahuje 24 úloh. Pokyny pro vyplňování záznamového archu. Na řešení úloh máte 40 minut.
Hodnocení výsledků vzdělávání žáků 9. tříd 2005 SD05Z9 STUDIJNÍ DOVEDNOSTI C Testový sešit obsahuje 24 úloh. Na řešení úloh máte 40 minut. Odpovědi pište do záznamového archu. Poznámky si můžete dělat
VícePráce s daty. 2. února Do tohoto adresá e stáhn te ze stránek soubory data.dat a Nacti_data.sci.
Práce s daty 2. února 2015 V tomto lánku si ukáºeme statistickou práci v praxi. Setkáme se s mnoha bodovými i intervalovými odhady i s r znými testy. Na kraji textu máte vyzna eno, jaké pojmy a znalosti
VíceJméno: P íjmení: Datum: 17. ledna 2018 Nechci zápo et p i hodnocení niº²ím neº (nezávazné): vadí mi vystavení mého hodnocení na internetu.
Jméno: P íjmení: Datum: 7. ledna 28 Nechci zápo et p i hodnocení niº²ím neº (nezávazné): vadí mi vystavení mého hodnocení na internetu. Rotující nádoba Otev ená válcová nádoba napln ná do poloviny vý²ky
Více2.8.23 Využití Pythagorovy věty III
.8.3 Využití Pythagorovy věty III Předpoklady: 008 Př. 1: Urči obsah rovnoramenného trojúhelníku se základnou 8 cm a rameny 5,8 cm. Pro výpočet obsahu potřebujeme znát jednu ze stran a odpovídající výšku.
VíceUNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ. katedra fyziky F Y Z I K A I I
UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ katedra fyziky F Y Z I K A I I Sbírka příkladů pro studijní obory DMML, TŘD, MMLS a AID prezenčního studia DFJP RNDr. Jan Z a j í c, CSc., 2006 VII.
Více2. Ur íme sudost/lichost funkce a pr se íky s osami. 6. Na záv r na rtneme graf vy²et ované funkce. 8x. x 2 +4
Pr b h funkce V této jednotce si ukáºeme jak postupovat p i vy²et ování pr b hu funkce. P edpokládáme znalost po ítání derivací a limit, které jsou dob e popsány v p edchozích letácích tohoto bloku. P
VíceStatistika pro geografy. Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY
Statistika pro geografy Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY Faculty of Science Palacký University Olomouc t. 17. listopadu 1192/12, 771 46 Olomouc Pojmy etnost = po et prvk se stejnou hodnotou statistického
VíceStudijní materiál KA 1
Z.1.07/1.1.14/01.0032 2012 2014 Studijní materiál KA 1 Předmět: Fyzika Ročník: 3. ročník Téma vyučovací hodiny: Řešení obvodů s kondenzátory Vypracoval: Mgr. Luboš Vejvoda Téma čivo je zaměřeno na vysvětlení
VíceST1 - Úkol 1. [Minimáln 74 K /láhev]
ST1 - Úkol 1 P íklad 1 Myslivecký spolek po ádá sv j tradi ní ples. Mimo jiné bylo nakoupeno lahvové víno podle rozpisu v Tabulce 1.1. P edpokládá se (podle historických zku²eností), ºe v²echny láhve budou
Více3 D leºitá rozd lení náhodné veli iny
3 D leºitá rozd lení náhodné veli iny Co to znamená, kdyº prohlásíme, ºe jsou n jaká d leºitá rozd lení? Rozd lení náhodné veli iny je její popis. A náhodná veli ina p edstavuje ur itý náhodný pokus (kde
VíceVybrané funkce v programu Scilab z oblasti pravd podobnost a statistika. Pavla Pecherková, Ivan Nagy
Vybrané funkce v programu Scilab z oblasti pravd podobnost a statistika Pavla Pecherková, Ivan Nagy 15. dubna 2017 Tento materiál byl podpo en grantem 1 Obsah 1 Úvod 4 1.1 Úvod do pravd podobnosti a statistiky...................................
VíceLimity funkcí v nevlastních bodech. Obsah
Limity funkcí v nevlastních bodech V tomto letáku si vysv tlíme, co znamená, kdyº funkce mí í do nekone na, mínus nekone na nebo se blíºí ke konkrétnímu reálnému íslu, zatímco x jde do nekone na nebo mínus
VíceZáludnosti velkých dimenzí
Jan Vybíral KM/FJFI/ƒVUT 6. listopadu 2017 1/28 Warm-up Dva problémy na zah átí Geometrie R d Kolik bod je t eba rozmístit v jednotkové krychli [0, 1] d v dimenzi d, aby v kaºdém kvádru o objemu 1/10 leºel
VíceDerivování sloºené funkce
Derivování sloºené funkce V tomto letáku si p edstavíme speciální pravidlo pro derivování sloºené funkce (te funkci obsahující dal²í funkci). Po p e tení tohoto tetu byste m li být schopni: vysv tlit pojem
Vícesimphoto verze Manuál k aplikaci Autor: Datum:
Manuál k aplikaci simphoto verze 12.2010 Autor: David Datum: íºek 17.12. 2010 Obsah Úvod 2 1 Základní ovládání 3 2 Na tení snímku 3 3 Eliminace distorze objektivu 4 4 Tvorba fotoplánu p i m ených vlícovacích
Více1.2.7 Druhá odmocnina
..7 Druhá odmocnina Předpoklady: umocňování čísel na druhou Pedagogická poznámka: Probrat obsah této hodiny není možné ve 4 minutách. Já osobně druhou část (usměrňování) probírám v další hodině, jejíž
VíceBližší informace hledejte u svého prodejce istyle www.istyle.cz
12 18 Co to je služba UpDate? Mobily, tablety i notebooky se staly součástí běžného života. Aby ty vaše byly stále ve skvělé formě, o to se postará vaše služba UpDate. Chcete svůj telefon měnit každých
VícePo etní geometrie. Výpo et délky p epony: c 2 = a 2 + b 2 Výpo et délky odv sny: a 2 = c 2 b 2, b 2 = c 2 a 2
Po etní geometrie Pythagorova v ta Obsah tverce nad p eponou je roven sou tu obsah tverc nad ob ma odv snami. Výpo et délky p epony: c = a + b Výpo et délky odv sny: a = c b, b = c a P íklad 1: Vypo t
Víceř úř úř ř Č ř Ž ř ř Č ú ú ú ú Ž ř Č ř ó ř úř ř ř ř ř ř ř ú ř ř ú ř ř ř ř ú ú ř Č ř ř ř Č ú ř ú ř ú ú ú ú ř ú ř ř ř ř ř ó ř ř ř ř Ř ř ř úř ř ř ř ř ř Ž Ý Š Š ř ř ř ř ú ř ř ř ř Ý ř ř ř ú Ú Š ř É Ú ú ť ř úř
VíceÚ ř Č ř ů ř ř ů ř ř ů ú ú ú ř ú ř ř ů Č Ž ř ř ů ř ř úř ř ř ů ů ú ú ř ř ú ú ú ř ů ř ř ď ů ú ů ú ú ú ř úř ů ř ů ř ů ř Č ř ř ř ř ř ř ř ů ř ř ř ř ú ř ř ř ř Č ř ů ř ř ř ř ř ř ř ů ť ů ř úř ř ř ů ř ř ř Ž ř ř
Vícebrmiversity: Um lá inteligence a teoretická informatika
brmiversity: Um lá inteligence a teoretická informatika P edná²ka. 6 Petr Baudi² pasky@ucw.cz brmlab 2011 Outline 1 Pravd podobnost 2 Um lá inteligence 3 Sloºitost 4 Datové struktury Pravd podobnost Pravd
Více1 Spojitý model. 1.1 Princip stochastického modelu
Spojitý model Veli iny v dopravním systému jsou náhodné posloupnosti indexované diskrétním asem t. V kaºdém asovém okamºiku to jsou náhodné veli iny, po zm ení dostaneme realizace náhodné veli iny. Tyto
Více7 Algebraické a nealgebraické rovnice a nerovnice v C. Numerické e²ení rovnic
7 Algebrické nelgebrické rovnice nerovnice v C. Numerické (typy lgebrických rovnic zákldní metody jejich e²ení lineární, kvdrtické, reciproké rovnice rovnice vy²²ích ád, rovnice nerovnice nelgebrické s
Více7.8 Kosmická loď o délce 100 m letí kolem Země a jeví se pozorovateli na Zemi zkrácena na 50 m. Jak velkou rychlostí loď letí?
7. Speciální teorie relativity 7.1 Kosmonaut v kosmické lodi, přibližující se stálou rychlostí 0,5c k Zemi, vyšle směrem k Zemi světelný signál. Jak velká je rychlost signálu a) vzhledem k Zemi, b) vzhledem
VíceSTRUNOVÁ SEKAČKA TRÁVY
STRUNOVÁ SEKAČKA TRÁVY NÁVOD K OBSLUZE model N1F KZ2-250 CZ Děkujeme Vám za zakoupení tohoto výrobku. Prosíme, přečtěte si důkladně tento návod k obsluze dříve než zahájíte provoz s přístrojem. Návod k
VícePr b h funkce I. Obsah. Maxima a minima funkce
Pr b h funkce I Maxima a minima funkce V této jednotce ukáºeme jak derivování m ºe být uºite né pro hledání minimálních a maximálních hodnot funkce. Po p e tení tohoto letáku nebo shlédnutí instruktáºního
VíceSTUDIE HELEN. MUDr. K. Žejglicová SZÚ, Ústředí monitoringu
STUDIE HELEN MUDr. K. Žejglicová SZÚ, Ústředí monitoringu STUDIE HELEN Dotazníkové průřezové (prevalenční) šetření zdravotního stavu městské populace ve věku 45 54 let Součást Systému monitorování Cíl:
VíceUnfolding - uºivatelský manuál
Unfolding - uºivatelský manuál Bc. Martin Veselý Fakulta jaderná a fyzikáln inºenýrská Katedra softwarového inºenýrství v ekonomii Skupina aplikované matematiky a stochastiky p i kated e matematiky Obsah
Více(a + b)(a b) 0 mod N.
Sho v faktoia ní algoitmus Sho v faktoia ní algoitmus je nejvýnamn j²í aplikací kvantové Fouieovy tansfomace a jeden hlavních d vod ájmu o kvantové po íta e, kteé by umoºnily pavd podobnostní polynomiální
VíceVybranné funkce v programu Scilab z oblasti pravd podobnost a statistika. Pavla Pecherková, Ivan Nagy, Pavel Provinský
Vybranné funkce v programu Scilab z oblasti pravd podobnost a statistika Pavla Pecherková, Ivan Nagy, Pavel Provinský 21 zá í 2014 Obsah 1 Úvod 3 11 Úvod do pravd podobnosti a statistiky 3 12 Úvod do Scilabu
VíceTISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 80 129 E-mail: paulina.tabery@soc.cas.cz Názory obyvatel na zadlužení a přijatelnost
VíceHra Občanský průkaz. Získat co nejvíce bez toho, aby došlo k jejich ztrátě
Hra Občanský průkaz Charakteristika: Cíly hry I: Hra má za úkol pokud možno co nejvíce hráčům evokovat život v totalitě. Přenesme se do roku 1970, kdy začala doba normalizace. Skupinka 7 8 bývalých skautů
VíceMěření změny objemu vody při tuhnutí
Měření změny objemu vody při tuhnutí VÁCLAVA KOPECKÁ Katedra didaktiky fyziky, Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Anotace Od prosince 2012 jsou na webovém portálu Alik.cz publikovány
Více2C06028-00-Tisk-ePROJEKTY
Stránka. 27 z 50 3.2. ASOVÝ POSTUP PRACÍ - rok 2009 3.2.0. P EHLED DÍL ÍCH CÍL PLÁNOVANÉ 2009 íslo podrobn Datum pln ní matematicky formulovat postup výpo t V001 výpo etní postup ve form matematických
Více1. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) x cotg x 1. c) lim. g) lim e x 1. cos(x) =
I. L'HOSPITALOVO PRAVIDLO A TAYLOR V POLYNOM. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) a) lim tg sin ( + ) / e e) lim a a i) lim a a, a > P ipome me si: 3 tg 4 2 tg b) lim 3 sin 4 2 sin
VíceZákladní praktikum laserové techniky
Základní praktikum laserové techniky Fakulta jaderná a fyzikáln inºenýrská Úloha 6: Nelineární transmise saturovatelných absorbér Datum m ení: 18.3.2015 Skupina: G Zpracoval: David Roesel Kruh: FE Spolupracovala:
VíceText m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková
Tento text není samostatným studijním materiálem. Jde jen o prezentaci promítanou na p edná²kách, kde k ní p idávám slovní komentá. N které d leºité ásti látky pí²u pouze na tabuli a nejsou zde obsaºeny.
Více12 ASYNCHRONNÍ MOTOR S DVOJÍM NAPÁJENÍM
12 SYNCHRONNÍ MOTOR S DOJÍM NPÁJENÍM 12.1 ÚKOL MĚŘENÍ a) Zapojit úlohu dle schématu zapojení. Zapojení provádějí dvě skupiny odděleně. b) Sfázování stojícího rotoru asynchronního motoru s rotorem synchronního
VíceHorní Slavkov Dodávka a montáž výtahu objektu č. 22 D1.4a. Silnoproudá elektrotechnika
1. PŘIPOJENÍ TECHNOLOGIE VÝTAHU NA ROZVOD ELEKTRICKÉ ENERGIE: Objekt přístavby výtahu v areálu věznice v Horním Slavkově, objekt č. 22 bude na rozvod elektrické energie připojen takto: Ve 4.NP objektu
VíceZKOUŠKA SPOLUSPALOVÁNÍ BIOPALIVA A ČERNÉHO UHLÍ
ZKOUŠKA SPOLUSPALOVÁNÍ BIOPALIVA A ČERNÉHO UHLÍ Rostislav Zbieg, Markéta Grycmanová Jedním z možných způsobů využití biomasy je její spoluspalování s dnes nejvíce využívaným palivem v energetice uhlím.
VíceIP kamerový systém Catr - uºivatelský návod k obsluze
IP kamerový systém Catr - uºivatelský návod k obsluze Obsah P ipoj se k nám! Úvod 3 P ístup do systému 3 Po íta s Windows 3 Prvotní instalace 3 Ovládání kamerového systému na po íta i 5 šivý náhled...................................................
VíceNávod a technické informace 3 dotykový dutinový mikrometr digitální
Návod a technické informace 3 dotykový dutinový mikrometr digitální Všeobecný popis 3 dotykový dutinový mikrometr je měřidlo s automatickým centrováním určené k měření otvorů. měřidlo je zkonstruováno
Více2. referát (Pruºnost a pevnost I.)
2. referát (Pruºnost a pevnost I.) 1 Zadání. 1 aº 16 Zadána je prutová konstrukce dle obrázku 1 sestávající se ze t í prut. Oba krajní pruty jsou vzhledem k symetrii ozna eny íslem 2, prost ední prut pak
VícePRACOVNÍ POMŮCKY PRO SVAŘOVÁNÍ POTRUBÍ
SVĚRKY PRO UPNUTÍ TRUBEK TYP "SPC" Jednoduchá konstrukce svěrky se stejnou roztečí upínacích bodů zajistí rovnoměrné rozdělení upínací síly po celém obvodu upnuté trubky. Pět rozměrů upínacích svěrek pokrývá
VíceZápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A
Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A st eda 19. listopadu 2015, 11:2013:20 ➊ (3 body) Pro diferenciální operátor ˆL je mnoºina W q denována p edpisem W q = { y(x) Dom( ˆL) : ˆL(y(x))
VíceUmořování dluhu obsah přednášky
Umořování dluhu obsah přednášky vymezení základních pojmů umořování dluhu se stejnými splátkami anuity a) hypoteční úvěr b) spotřebitelský úvěr umořování dluhu s nestejnými splátkami Vymezení základních
VíceKód uchazeče ID:... Varianta: 15
Fakulta informačních technologií ČVUT v Praze Přijímací zkouška z matematiky 2013 Kód uchazeče ID:.................. Varianta: 15 1. V únoru byla zaměstnancům zvýšena mzda o 15 % lednové mzdy. Následně
VícePrůzkum dopravy v ulicích Pod Vinohrady a Havlíčkova
Průzkum dopravy v ulicích Pod Vinohrady a Havlíčkova Město Kuřim Zodpovědný řešitel: Ing. Martin Smělý Vysoké učení technické v Brně Fakulta stavební Ústav pozemních komunikací prosinec 211 1. Identifikační
VíceRegrese a nelineární regrese
Kapitola 10 Regrese a nelineární regrese 10.1 Regrese V testech nezávislosti jsme zkoumali, zda dv veli iny x a y jsou nezávislé. Pokud nejsou nezávislé, m ºeme zkoumat, jaká závislost mezi nimi je. 10.1.1
VícePřevodní (předřadný) transformátor AT-400 NV (AT 400 VA) Obj. č.: 51 13 60. Obsah Strana. 1. Úvod
Převodní (předřadný) transformátor AT-400 NV (AT 400 VA) Obj. č.: 51 13 60 Obsah Strana 1. Úvod... 2 2. Účel použití transformátoru... 3 3. Bezpečnostní předpisy... 4 4. Součásti transformátoru... 5 Přední
VíceMatematický KLOKAN 2009 www.matematickyklokan.net. kategorie Benjamín
Matematický KLOKAN 2009 www.matematickyklokan.net kategorie Benjamín Úlohy za 3 body 1. Hodnota kterého výrazu je sudé číslo? (A) 200 + 9 (B) 200 9 (C) 200 9 (D) 2 + 0 + 0 + 9 (E) 2 0 + 0 + 9 2. Kolik
VíceMANUÁL PRO HODNOCENÍ OTEVŘENÝCH TESTOVÝCH ÚLOH MATEMATIKA SADA B (TEST PRO PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY DO 8LETÉHO GYMNÁZIA)
PH-M5MBCINT MANUÁL PRO HODNOCENÍ OTEVŘENÝCH TESTOVÝCH ÚLOH MATEMATIKA SADA B (TEST PRO PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY DO 8LETÉHO GYMNÁZIA) 1. TYPY TESTOVÝCH ÚLOH V TESTU První dvě úlohy (1 2) jsou tzv. úzce otevřené
VíceNovinky verzí SKLADNÍK 4.24 a 4.25
Novinky verzí SKLADNÍK 4.24 a 4.25 Zakázky standardní přehled 1. Možnosti výběru 2. Zobrazení, funkce Zakázky přehled prací 1. Možnosti výběru 2. Mistři podle skupin 3. Tisk sumářů a skupin Zakázky ostatní
VíceCo je to tensor... Vektorový prostor
Vektorový prostor Co je to tensor... Tato ást je tu jen pro p ipomenutí, pokud nevíte co je to vektorový prostor, tak tení tohoto textu ukon ete na konci této v ty, neb zbytek textu by pro Vás nebyl ni
VícePopisná statistika I
Popisná statistika I Zden k Mikulá²ek, Ústav teoretické fyziky a astrofyziky Výsledkem série astrofyzikálních m ení vybrané veli iny y n jakého objektu (hv zdná velikost, intenzita, radiální rychlost)
VíceMetodika kontroly naplněnosti pracovních míst
Metodika kontroly naplněnosti pracovních míst Obsah Metodika kontroly naplněnosti pracovních míst... 1 1 Účel a cíl metodického listu... 2 2 Definice indikátoru Počet nově vytvořených pracovních míst...
VíceOperační výzkum. Vícekriteriální hodnocení variant. Grafická metoda. Metoda váženého součtu cv.
Operační výzkum Vícekriteriální hodnocení variant. Grafická metoda. Metoda váženého součtu cv. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu
VíceHBG 60 ODSAVAČ PAR. Návod k instalaci a obsluze
HBG 60 ODSAVAČ PAR Návod k instalaci a obsluze 1 POPIS Odsavač par lze instalovat ve filtrační nebo odtahové verzi. Filtrační verze (obr. 1) odsavač odsává vzduch z kuchyně nasycený párami a zápachy, čistí
VíceS t a t i s t i k a. Ivan Nagy, Pavla Pecherková
S t a t i s t i k a Ivan Nagy, Pavla Pecherková FD ƒvut, Praha Obsah Po et pravd podobnosti 5. Náhodný pokus.................................. 5. Náhodný jev.................................... 6.3 Po
Více