mezi 12:00 a 13:00. D) jevy A, B, C jsou nezávislé,

Podobné dokumenty
Diskrétní pravděpodobnost

pravděpodobnosti a Bayesova věta

Podmíněná pravděpodobnost, nezávislost

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 2

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

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

IB112 Základy matematiky

náhodný jev je podmnožinou

Klasická pravděpodobnost a geometrická pravděpodobnost

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

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

Řešené příklady z pravděpodobnosti:

22. Pravděpodobnost a statistika

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

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

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

5 Pravděpodobnost. Sestavíme pravděpodobnostní prostor, který modeluje vytažení dvou ponožek ze šuplíku. Elementární jevy

Pravděpodobnost a statistika pro SŠ

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev

matematická statistika 1 Klasická pravděpodobnost

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

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

TEORIE HER

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?

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

pravděpodobnost, náhodný jev, počet všech výsledků

Náhodný pokus Náhodným pokusem (stručněji pokusem) rozumíme každé uskutečnění určitého systému podmínek resp. pravidel.

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

( ) ( ) Binomické rozdělení. Předpoklady: 9209

Podmíněná pravděpodobnost

Matematika I 2a Konečná pravděpodobnost

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

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

S1P Příklady 01. Náhodné jevy

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016

5.1. Klasická pravděpodobnst

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014

( ) ( ) Binomické rozdělení. Předpoklady: 9209

Kombinatorika a úvod do pravděpodobnosti

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

( ) ( ) Nezávislé jevy I. Předpoklady: 9204

B) EX = 0,5, C) EX = 1, F) nemáme dostatek informací.

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika

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

Příklad 1: Házíme dvěma kostkami. Stanovte pravděpodobnost jevu, že na kostkách padne součet menší než 5.

2. Definice pravděpodobnosti

Pravděpodobnost a její vlastnosti

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

CZ.1.07/1.5.00/ CZ.1.07/1.5.00/ Zvyšování vzdělanosti pomocí e-prostoru OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 1. téma

Informační a znalostní systémy

Populace vs. data. popisná (deskriptivní) popis konkrétních dat. letní semestr

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

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

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

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

Kód uchazeče ID:... Varianta: 13

Kód uchazeče ID:... Varianta: 12

Pravděpodobnost a statistika

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

Hurá na pohádku. Žáci dostanou dominové karty. První žák s kartou START přečte příklad

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Teorie. Kombinatorika

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

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

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY ZADÁNÍ NEOTVÍREJTE, POČKEJTE NA POKYN!

Úvod do teorie pravděpodobnosti

Název: Pravděpodobnost a běžný život

Statistika pro informatiku (MI-SPI) Cvičení č. 6

Pravděpodobnost kolem nás

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

jsou všechna reálná čísla, pro která platí: E: x ( ; 2) (2; )

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

Statistika (KMI/PSTAT)

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

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

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

Matematický KLOKAN 2006 kategorie Junior

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

VYHLÁŠENÍ VOLEB DO ŠKOLSKÉ RADY

KGG/STG Statistika pro geografy

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, 4. ročník, okruh Základy počtu pravděpodobnosti

Příklad 2 (klasický pravděpodobnostní prostor hod dvěma desetistěnnými kostkami). Uvažujme

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

Přípravný kurz - Matematika

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

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

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

Pravděpodobnost a statistika pro FEL

2.1.4 Funkce, definiční obor funkce. π 4. Předpoklady: Pedagogická poznámka: Následující ukázky si studenti do sešitů nepřepisují.

Jednací a volební řád členské schůze konané dne 12. prosince 2017

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

Příklady na procvičení z NMFM202

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

Náhodná veličina. Michal Fusek. 10. přednáška z ESMAT. Ústav matematiky FEKT VUT, Michal Fusek

Základní škola Nýrsko, Školní ulice, příspěvková organizace. ( zakladni.asp) MIŠ MAŠ

Transkript:

Hlasovací otázka 6 Dva kamarádi dorazí na místo schůzky náhodně, nezávisle na sobě, mezi 12:00 a 13:00.

Hlasovací otázka 6 Dva kamarádi dorazí na místo schůzky náhodně, nezávisle na sobě, mezi 12:00 a 13:00. Uvažme jevy A = { Adam přijde dříve než ve 12:30 }, B = { Bára přijde později než ve 12:30 }, C = { Adam přijde dříve než Bára }.

Hlasovací otázka 6 Dva kamarádi dorazí na místo schůzky náhodně, nezávisle na sobě, mezi 12:00 a 13:00. Uvažme jevy A = { Adam přijde dříve než ve 12:30 }, B = { Bára přijde později než ve 12:30 }, C = { Adam přijde dříve než Bára }. A) Jevy A, B jsou nezávislé, B) jevy A, C jsou nezávislé, C) jevy B, C jsou nezávislé, D) jevy A, B, C jsou nezávislé, E) žádná z předchozích možností neplatí.

Doplňující otázka Dva kamarádi dorazí na místo schůzky náhodně, nezávisle na sobě, mezi 12:00 a 13:00. Uvažme jevy A = { Adam přijde později než ve 12:30 }, B = { Bára přijde později než ve 12:30 }, C = { Adam přijde dříve než Bára }.

Doplňující otázka Dva kamarádi dorazí na místo schůzky náhodně, nezávisle na sobě, mezi 12:00 a 13:00. Uvažme jevy A = { Adam přijde později než ve 12:30 }, B = { Bára přijde později než ve 12:30 }, C = { Adam přijde dříve než Bára }. A) Jevy A, B jsou nezávislé, B) jevy A, C jsou nezávislé, C) jevy B, C jsou nezávislé, D) jevy A, B, C jsou nezávislé, E) žádná z předchozích možností neplatí.

Úloha 6.1 (korektury) Dva korektoři četli nezávisle na sobě stejný text.

Úloha 6.1 (korektury) Dva korektoři četli nezávisle na sobě stejný text. První z nich objevil celkem a tiskových chyb, druhý celkem b tiskových chyb, z nichž c objevil také první korektor.

Úloha 6.1 (korektury) Dva korektoři četli nezávisle na sobě stejný text. První z nich objevil celkem a tiskových chyb, druhý celkem b tiskových chyb, z nichž c objevil také první korektor. Odhadněte, kolik neodhalených chyb v rukopisu ještě zůstalo.

Hlasovací otázka 7 A, B jsou disjunktní jevy. Platí:

Hlasovací otázka 7 A, B jsou disjunktní jevy. Platí: A) A, B jsou určitě nezávislé, B) A, B určitě nejsou nezávislé, C) A, B mohou a nemusí být nezávislé.

Úloha 6.2 (dostihy) Favority dostihu jsou koně Amarant a Baklažán. Odborníci tipují, že Amarant zvítězí s pravděpodobností 0,5 a Baklažán s pravděpodobností 0,3.

Úloha 6.2 (dostihy) Favority dostihu jsou koně Amarant a Baklažán. Odborníci tipují, že Amarant zvítězí s pravděpodobností 0,5 a Baklažán s pravděpodobností 0,3. Amarant ztratil na startu tolik, že je již jisté, že nezvítězí.

Úloha 6.2 (dostihy) Favority dostihu jsou koně Amarant a Baklažán. Odborníci tipují, že Amarant zvítězí s pravděpodobností 0,5 a Baklažán s pravděpodobností 0,3. Amarant ztratil na startu tolik, že je již jisté, že nezvítězí. Jaká je nyní pravděpodobnost, že zvítězí Baklažán?

Úloha 6.3 (o zapomenutém deštníku) Roztržitý profesor matematiky zapomíná v obchodě deštník s pravděpodobností 1 4, tedy za podmínky, že tam s ním vůbec dorazí.

Úloha 6.3 (o zapomenutém deštníku) Roztržitý profesor matematiky zapomíná v obchodě deštník s pravděpodobností 1 4, tedy za podmínky, že tam s ním vůbec dorazí. Vyšel z domova s deštníkem, navštívil tři obchody a cestou domů zjistil, že deštník už nemá.

Úloha 6.3 (o zapomenutém deštníku) Roztržitý profesor matematiky zapomíná v obchodě deštník s pravděpodobností 1 4, tedy za podmínky, že tam s ním vůbec dorazí. Vyšel z domova s deštníkem, navštívil tři obchody a cestou domů zjistil, že deštník už nemá. Jaká je pravděpodobnost, že zapomněl deštník právě v i-tém obchodě (i = 1, 2, 3)?

Hlasovací otázka 8 Hodíme modrou a červenou kostkou. Platí:

Hlasovací otázka 8 Hodíme modrou a červenou kostkou. Platí: A) P(M = 6 součet je lichý) > P(součet je lichý M = 6), B) P(M = 6 součet je lichý) < P(součet je lichý M = 6), C) P(M = 6 součet je lichý) = P(součet je lichý M = 6), D) jevy [M = 6] a [součet je lichý] jsou nezávislé.

Úloha 6.4 (Bertrandův zásuvkový paradox) Skříňka má tři zásuvky, v každé z nich jsou dvě mince, a to tak, že v jedné zásuvce jsou dvě zlaté, v další zlatá a stříbrná a ve zbývající zásuvce jsou dvě stříbrné mince.

Úloha 6.4 (Bertrandův zásuvkový paradox) Skříňka má tři zásuvky, v každé z nich jsou dvě mince, a to tak, že v jedné zásuvce jsou dvě zlaté, v další zlatá a stříbrná a ve zbývající zásuvce jsou dvě stříbrné mince. Náhodně otevřeme jednu zásuvku, náhodně z ní vybereme minci: je stříbrná.

Úloha 6.4 (Bertrandův zásuvkový paradox) Skříňka má tři zásuvky, v každé z nich jsou dvě mince, a to tak, že v jedné zásuvce jsou dvě zlaté, v další zlatá a stříbrná a ve zbývající zásuvce jsou dvě stříbrné mince. Náhodně otevřeme jednu zásuvku, náhodně z ní vybereme minci: je stříbrná. Jaká je nyní pravděpodobnost, že v otevřené zásuvce zůstala zlatá mince?

Úloha 6.5 (tři vězni) Ve vězení očekávají tři lotři Alcapone, Babinský a Cimrman popravu. Popraveni budou však pouze dva, tuto dvojici už určil los, verdikt každému z nich však bude sdělen až za úsvitu.

Úloha 6.5 (tři vězni) Ve vězení očekávají tři lotři Alcapone, Babinský a Cimrman popravu. Popraveni budou však pouze dva, tuto dvojici už určil los, verdikt každému z nich však bude sdělen až za úsvitu. Alcapone se oklikou snaží posoudit své šance tak, že informovaného dozorce žádá: Jmenuj jednoho z mých spoluvězňů, který bude popraven!

Úloha 6.5 (tři vězni) Ve vězení očekávají tři lotři Alcapone, Babinský a Cimrman popravu. Popraveni budou však pouze dva, tuto dvojici už určil los, verdikt každému z nich však bude sdělen až za úsvitu. Alcapone se oklikou snaží posoudit své šance tak, že informovaného dozorce žádá: Jmenuj jednoho z mých spoluvězňů, který bude popraven! Dozorce je pravdomluvný, má-li více možností odpovědět, volí jméno náhodně. Tento dozorce odpoví Babinský.

Úloha 6.5 (tři vězni) Ve vězení očekávají tři lotři Alcapone, Babinský a Cimrman popravu. Popraveni budou však pouze dva, tuto dvojici už určil los, verdikt každému z nich však bude sdělen až za úsvitu. Alcapone se oklikou snaží posoudit své šance tak, že informovaného dozorce žádá: Jmenuj jednoho z mých spoluvězňů, který bude popraven! Dozorce je pravdomluvný, má-li více možností odpovědět, volí jméno náhodně. Tento dozorce odpoví Babinský. Před rozhovorem věděl Alcapone, že bude popraven s pravděpodobností 2/3. Jaká je pravděpodobnost nyní, po rozhovoru s dozorcem?

Úloha 6.6 (o výstředním žalářníkovi) V žaláři je vězeň odsouzený k smrti. Výstřední žalářník však dá vězni šanci.

Úloha 6.6 (o výstředním žalářníkovi) V žaláři je vězeň odsouzený k smrti. Výstřední žalářník však dá vězni šanci. Přinese mu 12 černých a 12 bílých kuliček. Pak mu dá dvě prázdné urny. Sdělí mu, že zítra přijde kat, náhodně si vybere jednu urnu a z ní náhodně vybere jednu kuličku. Bude-li bílá, dostane vězeň milost. V opačném případě bude ortel neprodleně vykonán.

Úloha 6.6 (o výstředním žalářníkovi) V žaláři je vězeň odsouzený k smrti. Výstřední žalářník však dá vězni šanci. Přinese mu 12 černých a 12 bílých kuliček. Pak mu dá dvě prázdné urny. Sdělí mu, že zítra přijde kat, náhodně si vybere jednu urnu a z ní náhodně vybere jednu kuličku. Bude-li bílá, dostane vězeň milost. V opačném případě bude ortel neprodleně vykonán. Jak má vězeň rozdělit kuličky do uren, aby maximalizoval pravděpodobnost svého osvobození?