Digitální učební materiál

Podobné dokumenty
2. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Digitální učební materiál

Lineární regrese ( ) 2

Náhoda. Pravděpodobnost výhry při sázce na barvu: p = 18/37 = 0,486 Průměrný zisk při n sázkách částky č: - n.č + 2.č.n.p = n.č.

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

9 Kombinatorika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy. Předmět, mezipředmětové vztahy: matematika a její aplikace

VY_52_INOVACE_J 05 01

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

PRACOVNÍ SEŠIT KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. 9. tematický okruh:

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

Téma 1: Pravděpodobnost

Statistické charakteristiky (míry)

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

6. KOMBINATORIKA Základní pojmy Počítání s faktoriály a kombinačními čísly Variace

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

STATISTIKA. Základní pojmy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Statistická rozdělení

Deskriptivní statistika 1

12. N á h o d n ý v ý b ě r

P2: Statistické zpracování dat

Charakteristiky úrovně

Chyby přímých měření. Úvod

DIM PaS Připomenutí poznatků ze střední školy. Faktoriály a kombinační čísla základní vzorce: n = k. (binomická věta) Příklady: 1.

3. cvičení 4ST201 - řešení

3. cvičení 4ST201. Míry variability

Pro orientaci v této problematice jsme se seznámili s nkolika novými pojmy:

VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Statistika pro metrologii

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Cvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů.

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR

Identifikátor materiálu: ICT 2 59

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

6 5 = 0, = 0, = 0, = 0, 0032

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti

NEPARAMETRICKÉ METODY

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Náhodné jevy a pravděpodobnost

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:

Elementární zpracování statistického souboru

1. Základy měření neelektrických veličin

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA II

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

4. Opakované pokusy a Bernoulliho schema

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

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

0,063 0,937 0,063 0, P 0,048 0,078 0,95. = funkce CONFIDENCE.NORM(2α; p(1 p)

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

P1: Úvod do experimentálních metod

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

Spolehlivost a diagnostika

České vysoké učení technické v Praze. Fakulta dopravní. Semestrální práce. Statistika

1.1 Definice a základní pojmy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

( )! ( ) ( ) ( ) = ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Příklady: - počet členů dané domácnosti - počet zákazníků ve frontě - počet pokusů do padnutí čísla šest - životnost televizoru - věk člověka

NUMP403 (Pravděpodobnost a Matematická statistika I)

Základy teorie pravděpodobnosti a teorie grafů

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

8. Zákony velkých čísel

[ jednotky ] Chyby měření

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

11. Popisná statistika

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

S k l á d á n í s i l

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

ANOVA. Analýza rozptylu při jednoduchém třídění. Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha

Testování statistických hypotéz

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Transkript:

Dgtálí učebí materál Číslo projetu CZ..07/.5.00/34.080 Název projetu Zvaltěí výuy prostředctvím ICT Číslo a ázev šabloy líčové atvty III/ Iovace a zvaltěí výuy prostředctvím ICT Příjemce podpory Gymázum, Jevíčo, A. K. Vtáa 45 Název DUMu Pravděpodobost a statsta Název doumetu VY_3_INOVACE_5_4 Pořadí DUMu v sadě 4 Vedoucí supy/sady Petr Muláše Datum vytvořeí 3.0.0 Jméo autora Petr Muláše e-malový otat a autora mulase@gymjev.cz Ročí studa 4 Předmět ebo tematcá oblast Matematcý semář Výstžý pops Materál pro přípravu a společou část maturtí zoušy z matematy. způsobu využtí Iovace: využtí ICT, medálí techy. materálu ve výuce

PRAVDĚPODOBNOST Možu všech možých výsledů pousu začíme. Možé výsledy musí být staovey ta, že se avzájem vylučují a jede z ch vždy astává. Každému výsledu je přřazea jeho pravděpodobost p. Pravděpodobost p jsou ezáporá čísla, jejchž součet je rove jedé: p. Podmožy možy se azývají jevy, začí se A,B,C, Prvům jevu A říáme výsledy přízvé jevu A ( A výslede je přízvý jevu A). Pravděpodobost jevu A začíme A). Defuje se jao součet pravděpodobostí výsledů přízvých jevu A, tj. A) = A p. Klascá defce pravděpodobost jevu A A počet všech jevů přízvých jevu A A) = počet všech jevů Přílad: Házíme ostam. Urč pravděpodobost jevu A, že pade součet 0. m m m A) = 0, 083 V,6 36 3 přízvé jevy - (4, 6), (5, 5), (6, 4) m = 3 Náhodý jev - jaéol tvrzeí o výsledu áhodého pousu, o terém lze rozhodout, zda je pravdvé (po provedeí pousu). Vlastost Jev A áhodý (A): m 0 m 0 P ( A) jstý ( ): m A) = ) = emožý (Ø): m 0 A) = Ø) = 0 A jev áhodý A...jev opačý jevu A A A = (jev jstý), A A = Ø (jev emožý) Jevy A, B se azývají ezávslé A = A) Beroullho schéma Pravděpodobost, že př ezávslých pousech jev A astae právě rát, je p p, de 0,,..., a p je pravděpodobost jevu A. P A p q p p

Elemetárí jev Jev A azýváme elemetárí, jestlže eestují jevy X, Y růzé od A taové, že A = X Y. Pojem pravděpodobost Má-l áhodý pous m možých výsledů a jsou-l tyto výsledy stejě možé, stejě pravděpodobé, pa o aždém z ch řeeme, že má pravděpodobost m. Defce pravděpodobost v možovém tvaru:. A : A) 0 pravděpodobost áhodého jevu A je větší ebo rova jedé,. A : ) = pravděpodobost jstého jevu je rova jedé, 3. A B Ø: A B ) = A) + pro jevy, teré se avzájem vylučují, platí: pravděpodobost jejch sjedoceí je rova součtu jejch pravděpodobostí. Vlastost pravděpodobost. A ) = A) pravděpodobost opačého jevu je doplě pravděpodobost výchozího jevu do jedé,. Ø) = 0 pravděpodobost jevu emožého je rova 0, 3. 0 P A, 4. A B P B \ A P B P A jev A je podjevem jevu B, 5. A B A), 6. A = A) + A, 7. P A A ). Podmíěá pravděpodobost P A B P A \ B pravděpodobost jevu A za podmíy, že astal jev B. A, B ezávslé jevy A = A). A). A\ = A)

STATISTIKA Statstcý soubor = moža všech prvů, teré jsou předmětem statstcého zoumáí. Zay prvů: valtatví (muž a žea) a vattatví (lší se číselou hodotou). Charatersty polohy ejčastěj používaé charatersty polohy zau jsou artmetcý průměr:... geometrcý průmě r: G(,y) =. y, obecě... harmocý průměr: H (,y) = modus : hodota s ejvětší četostí, y, obecě y, G., H... medá: je prostředí hodota zau, jsou-l hodoty,, uspořádaé podle velost Med ( ) je-l lché, Med ( ) je-l sudé. Charatersty varablty ja jsme s jž vyložl, aždou charaterstu polohy chápeme jao číslo, olem ěhož jedotlvé hodoty zau olísají. Velost tohoto olísáí vyjadřují charatersty varablty: rozptyl: s, směrodatá odchyla:, s s.

PŘÍKLADY:. Studeta př zoušce losuje z 0 otáze, přpravea je a 6 z ch. Jaá je pravděpodobost, že z losovaých otáze a) bude umět obě, b) bude umět právě jedu, c) ebude umět žádou, d) bude umět aspoň jedu.. V bedě je 30 ulče, z chž tř jsou červeé. Jaá je pravděpodobost, že mez pět áhodě vybraým ulčam bude ejvýše jeda červeá? 3. Na výrobu se objevují tř druhy závad; závada. druhu s pravděpodobostí 0,; závada. druhu s pravděpodobostí 0,05; závada 3. druhu s pravděpodobostí 0,0. Jsou-l výsyty závad všech tří druhů ezávslé jevy, jaá je pravděpodobost, že výrobe bude bez závady? 4. V osudí je 0 čerých a 0 bílých oulí. Táheme 6rát po oul, vždy s vraceím tažeé oule. Jaá je pravděpodobost tažeí právě 4 čerých oulí? 5. Jaý jev je př hodu 3 ostam pravděpodobější? Součet (jev A), ebo (jev? 6. Určete pravděpodobost, že áhodě zvoleé dvojcferé číslo je děltelé číslem 5 (jev A) ebo číslem 0 (jev. 7. 0 studetů, mez mž jsou Adéla a Bedřch, má ze svého středu vylosovat tříčleou oms. Jaá je pravděpodobost, že Adéla ebo Bedřch budou mez vylosovaým? 8. Kotroloř s ajal v tetýž de a tutéž cestu postupě 8 vozů taslužby. Zaplatl tyto částy v Kč: 80, 70, 60, 90, 70, 60, 65, 65. Vypočtěte průměr a medá. 9. Ve 5 hodech ostou padla tato čísla: 3, 6,, 6, 4, 3, 4,,,, 6,, 4, 3, 6, 6, 4,,, 3,, 4, 4, 6, 6. Sestavte tabulu četostí a relatvích četostí. 0. Hodíme dvěma ostam, bílou a modrou. Jev A začí a bílé ostce pade číslo větší ebo rové 3, jev B a modré ostce pade číslo meší ebo rové 3. S jaou pravděpodobostí astává jev A, jev B, jev A jev B současě, jev A ebo jev B?

ŘEŠENÍ:. 8 3 a ), b), c), d) 3 5 5 5. 0,936 3. 4. 0,838 40 79 7 6 5 8 5 Med 5 5. Součet je pravděpodobější. 6 6. 7. 8. ( ) 67,5; 9. 70 3 4 5 6 ( ) 5 3 4 6 0 7 ( ) 0,0 0, 0,6 0,4 0,00 0,8 0. A),, A, A 3 3 5 6

Sezam lteratury a prameů. Calda, E., Dupač, V.: Matemata pro gymáza Kombatora, pravděpodobost a statsta. JČMF, Praha 993. ISBN 80-705-4444-6. Materál je urče pro bezplaté užíváí pro potřebu výuy a vzděláváí a všech typech šol a šolsých zařízeí. Jaéolv další využtí podléhá autorsému záou.