Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2016

Podobné dokumenty
Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2017

Odezva na obecnou periodickou budící funkci. Iva Petríková Katedra mechaniky, pružnosti a pevnosti

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Nelineární systémy. 3 / Matematické základy

f(x) f(x 0 ) = a lim x x0 f f(x 0 + h) f(x 0 ) (x 0 ) = lim f(x + h) f(x) (x) = lim

Užitečné zdroje příkladů jsou: Materiály ke cvičením z Kalkulu 3 od Kristýny Kuncové:

1.6. Srovnání empirických a teoretických parametrů (4.-5.předn.)

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

Posloupnosti a číselné řady. n + 1. n n n n. n n n. = lim. n2 sin n! lim. = 0, je lim. lim. lim. 1 + b + b b n) = 1 b

DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

FINANČNÍ MATEMATIKA- JEDNODUCHÉ ÚROKOVÁNÍ

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce skupina A 16. listopad dx

Parciální funkce a parciální derivace

I. TAYLORŮV POLYNOM ( 1

Matematika 2 (BMA2 + KMA2)

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

8. Analýza rozptylu.

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)

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce VZOR 5. ledna e bx2 x 2 e x2. F (b) =

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

Diferenciální počet funkcí více reálných proměnných SLOŽENÉ FUNKCE. PŘÍKLAD 1 t, kde = =

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Pavel Pejřimovský. Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky

ODHADY VARIABILITY POSLOUPNOSTÍ

4EK211 Základy ekonometrie

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti


Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Řešení soustav lineárních rovnic

=, kde P(x) a Q(x) jsou polynomy. Rozklad na parciální zlomky Parciální zlomky jsou speciální racionální lomené funkce. Rozlišujeme 2 typy:

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 17. ledna 2019

I. TAYLORŮV POLYNOM. Taylorovy řady některých funkcí: Pro x R platí: sin(x) =

FINANČNÍ MATEMATIKA- SLOŽENÉ ÚROKOVÁNÍ

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

1 Základní pojmy a vlastnosti

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

7. Soustavy lineárních diferenciálních rovnic.

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2

Řešení písemné zkoušky z Matematické analýzy 1a ZS ,

3. DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

listopadu 2016., t < 0., t 0, 1 2 ), t 1 2,1) 1, 1 t. Pro X, U a V najděte kvantilové funkce, střední hodnoty a rozptyly.

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Okruhy z učiva středoškolské matematiky pro přípravu ke studiu na Fakultě bezpečnostního inženýrství VŠB TU Ostrava

Derivace funkce více proměnných

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

Kapitola 4 Euklidovské prostory

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

Metody odhadu poptávky a nabídky v podmínkách nerovnovážného modelu

ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil

12. N á h o d n ý v ý b ě r

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze

8. Laplaceova transformace

Entropie, relativní entropie a sdílená (vazební) informace

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2014

3. POJIŠTĚNÍ OSOB (ŽIVOTNÍ POJIŠTĚNÍ)

Geometrické modelování. Diferenciáln

, neboť. Je patrné, že váhy splňují podmínku

Přírodovědecká fakulta NÁHODNÉ PROCESY. Ivan Křivý

SP NV Normalita-vlastnosti

Sekvenční logické obvody(lso)

Zkoušková písemná práce č. 1 z předmětu 01MAB3

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),

f ( x) = ψϕ ( ( x )). Podle vět o derivaci složené funkce

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

ASYMPTOTICKÉ TESTY HYPOTÉZ V MODELECH S RUŠIVÝMI PARAMETRY

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

Řešení písemné zkoušky z Matematické analýzy 1a ZS ,

Středoškolská technika 2015 ŘEŠENÍ DOKONALÉHO TVARU MOSTNÍHO NOSNÍKU Z HLEDISKA POTENCIÁLNÍ ENERGIE - ŘETĚZOVKA

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY

Kapitola 1. Nekonečné číselné řady. Definice 1.1 Nechť {a n } n=1 je posloupnost reálných čísel. Symbol. a n nebo a 1 + a 2 + a

Číselné charakteristiky náhodných veličin

NUMP403 (Pravděpodobnost a Matematická statistika II) 1. Na autě jsou prováděny dvě nezávislé opravy a obě opravy budou hotovy do jedné hodiny.

,6 32, ,6 29,7 29,2 35,9 32,6 34,7 35,3

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Přednáška 7, 14. listopadu 2014

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

Kmitání tělesa s danou budicí frekvencí

x udává hodnotu směrnice tečny grafu

Mocninné řady - sbírka příkladů

P Poznámka: Odpřednášená témata obarvuji žlutě. Přednášky jsou každý pátek, cvičení tedy vždy předcházejí přednášky.

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení

Technická kybernetika. Obsah. Laplaceova transformace. Akademický rok 2017/2018. Připravil: Radim Farana

NEPARAMETRICKÉ METODY

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

, neboť. 1 Postup všech typů exponenciálního vyrovnávání je zevrubně popsán v monografii: i 1

Cvičení 1.1. Dokažte Bernoulliovu nerovnost (1 + x) n 1 + nx, n N, x 2. Platí tato nerovnost obecně pro všechna x R a n N?

Volba vhodného modelu trendu

Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta

Transkript:

Přijímací zkouška a avazující magiserské sudium 2016 Sudijí program: Sudijí obor: Maemaika Fiačí a pojisá maemaika Variaa A Řešeí příkladů pečlivě odůvoděe. Věuje pozoros ověřeí předpokladů použiých maemaických vě. Příklad 1 25 bodů Odůvoděe, proč exisuje iegrál M y 2 dxdydz, kde M {x, y, z R : 2 < x < 2, 0 < y < x 2 1, 0 < z < 2y}. Spočěe ho. Příklad 2 25 bodů Defiujme fukci f : R 2 R předpisem fx, y x x 2 y + xy 2 y. Určee její oálí difereciál všude, kde exisuje. V bodech, kde eexisuje, odůvoděe proč. Příklad 25 bodů Uvažujme áhodý výběr X 1, Y 1,..., X, Y z rozděleí s husoou fx, y; β βx exp { βxy} I{x 0, 1, y > 0}, β > 0. a Najděe maximálě věrohodý odhad pro ezámý paramer β > 0. b Odvoďe asympoické rozděleí maximálě věrohodého odhadu pro ezámý paramer β. c Sesave i es poměrem věrohodosi, ii Raoův skórový es, iii Waldův es pro ulovou hypoézu H 0 : β β 0 oproi aleraivě H 1 : β β 0. Příklad 4 25 bodů Uvažuje dluhopis s omiálí hodoou F, ročí kupóovou sazbou c, splaosí le a rží ceou P. Nechť i je oceňovací úroková míra. i Co je spravedlivá cea počáečí hodoa P V ohoo dluhopisu? ii Napiše rovici pro výpoče výososi do splaosi i YTM ohoo dluhopisu. iii Dokaže vrzeí: P < F zv. prodej pod par, právě když i > c.

Přijímací zkouška a avazující magiserské sudium 2016 Sudijí program: Maemaika Sudijí obor: Fiačí a pojisá maemaika Variaa A řešeí Příklad 1 25 bodů Iegrál exisuje, proože iegrujeme měřielou, ezáporou fukci přes měřielou možiu. Můžeme použí Fubiiho věu. Je pro ás výhodé psá Nyí M M 1 M 2 { 2 < x < 1, 0 < y < x 2 1, 0 < z < 2y} M 1 y 2 dxdydz 1 2 1 2 1 2 62 5 14. Velmi podobý výpoče vede a {1 < x < 2, 0 < y < x 2 1, 0 < z < 2y}. x 2 1 2y 0 0 y 2 dz dy dx x 2 1 x 2 [ z 2 ] 2y 1 x 2 1 0 y 2 2 dy dx 0 2 0 [ 2 2x 4 2x 2 dx 5 x5 2 x] 1 2 2 5 + 2 M 2 y 2 dxdydz 62 5 14 2x 2 dy dx 64 5 + 16 Proo M 124 dxdydz y2 5 28.

Příklad 2 25 bodů Proože x x 2 y + xy 2 y x yx 2 + y 2, a možiě R 2 \ {x y} máme a x x, y x 2 2xy + y 2 x x 2 y + xy 2 y 2 y x, y x 2 + 2xy y 2. x x 2 y + xy 2 y 2 Obě parciálí derivace jsou spojié a uvažovaé možiě. Proo zde oálí difereciál exisuje a splňuje x 2 2xy + y 2 x 2 + 2xy y 2 dfx, yh 1, h 2 h x x 2 y + xy 2 y 2 1 + h x x 2 y + xy 2 y 2 2. Dále a možiě {x, x: x 0} máme fx +, x fx, x x, x lim x 0 x + lim x + 2 x + x + x 2 x 0 0 lim 0 x + 2 + x 2 lim 0 2x 2 + 2x + 2 2. Proo zde oálí difereciál eexisuje. Zbývá vyšeři chováí v počáku. Máme a f0 +, 0 f0, 0 0, 0 lim lim x 0 0 f0, 0 + f0, 0 0, 0 lim lim y 0 0 1 1. Proo jediým kadidáem a oálí difereciál je lieárí fukce L: h 1, h 2 h 1 h 2. Ověřme, zda splňuje defiici oálího difereciálu f0 + h 1, 0 + h 2 f0, 0 Lh 1, h 2 lim h 0 h lim h 0 h 1 h 2 1 h 2 + h 1 h 2 2 h 2 h 1 + h 2 h Tao limia se však erová ule, proože pro h 2 h 1 < 0 máme. h 1 h 2 1 h 2 + h 1 h 2 2 h 2 h 1 + h 2 h 4h 1 2h 1 2h 2 1 4 2 2 0. Proo oálí difereciál v počáku eexisuje.

Příklad 25 bodů a Nejdříve vyjádříme věrohodos L β; [X, Y] β X i exp { β i1 i1 } X i Y i, X i 0, 1, Y i > 0, i. Logarimická věrohodos je pak l β; [X, Y] log β + log X i β i1 Následě zderivováím dosaeme skórovou saisiku U β; [X, Y] β X i Y i. i1 X i Y i. Maximálě věrohodý odhad je řešeím věrohodosí rovice l β; [X, Y]/ β 0 vzhledem k ezámému parameru β, j. ˆβ i1 X. iy i Pozorovaá výběrová iformačí maice je i1 I β; [X, Y] 1 U β; [X, Y] 1 β β 2, kerá po vyčísleí v maximálě věrohodém odhadu abývá kladé hodoy I ˆβ; i1 [X, Y] X 2 iy i > 0. Tím pádem je alezeý maximálě věrohodý odhad právě jede. b Fisherovu iformačí maici spočíáme jako I β EI β; [X, Y] 1 β 2. Pak plaí, že ˆβ β D N 0, β 2,. c,i Tes podílem věrohodosi pro ulovou hypoézu H 0 : β β 0 oproi aleraivě H 1 : β β 0 je založe a esové saisice D 2 log L ˆβ; [X, Y] 2 log L β 0 ; [X, Y] β 0 i1 X 2 β 0 X i Y i iy i a H 0 zamíáme ve prospěch H 1, když D > χ 2 1 1 α, kde χ2 1 1 α je 1 α-kvail χ2 rozděleí o jedém supi volosi. i1

c,ii Raoův skórový es pro ulovou hypoézu H 0 : β β 0 oproi aleraivě H 1 : β β 0 je založe apříklad a esové saisice R [U β 0 ; [X, Y]] 2 Iβ 0 1 a H 0 zamíáme ve prospěch H 1, když R > χ 2 1 1 α. β 0 2 X i Y i i1 c,iii Waldův es pro ulovou hypoézu H 0 : β β 0 oproi aleraivě H 1 : β β 0 je založe apříklad a esové saisice 2 W ˆβ β0 I ˆβ 1 β 0 a H 0 zamíáme ve prospěch H 1, když W > χ 2 1 1 α. 2 X i Y i i1

Příklad 4 25 bodů i Spravedlivá cea je počáečí hodoa všech fiačích oků spojeých s daým dluhopisem:. ii Rovice má var ebo ebo ebo kde v 1 1+i, a i 1 v i. iii Posupě dosáváme: P V P Proože 1 v > 0, plye odud, že C 1 + i + C 1 + i 1 + C + F 1 + i. cf 1 + i + + cf cf + F 1 + i + 1 1 + i P cf v + + cf v + F v P F [c 1 v i ] + v P F [ ca i + v ], P F [c 1 v i ] + v P F 1 c i [1 v ] [1 v ] P c F 1 i 1 [1 v ]. P F 1 < 0 právě když c i 1 < 0.