4 ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY



Podobné dokumenty
Domácí úkol DU01_2p MAT 4AE, 4AC, 4AI

6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY

19. Testy dobré shody

Uvažování o znalostech (agentů)

Jakub Juránek Určete počet kvádru, jejichž velikosti hran jsou přirozená čísla nejvýše rovná deseti. Kolik je v tomto počtu krychlí?

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA DRUHÝ VĚRA JÜTTNEROVÁ Název zpracovaného celku:

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu

3.2.4 Podobnost trojúhelníků II

{ } Kombinace II. Předpoklady: =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce.

5 DISKRÉTNÍ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. Čas ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování tohoto odstavce budete umět:

Řešení: a) Označme f hustotu a F distribuční funkci náhodné veličiny X. Obdobně označme g hustotu a G distribuční funkci náhodné veličiny Y.

PREPRINT PRAVDĚPODOBNOST A NÁHODNÁ VELIČINA

9.2.5 Sčítání pravděpodobností I

Dualita v úlohách LP Ekonomická interpretace duální úlohy. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

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

Všechny možné dvojice ze čtyř možností, nezáleží na uspořádání m (všechny výsledky jsou rovnocenné), 6 prvků. m - 5 prvků

Příklady z přednášek Statistické srovnávání

definovat pojmy: PI člen, vnější a vnitřní omezení, přenos PI členu popsat činnost PI regulátoru samostatně změřit zadanou úlohu

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

(a) = (a) = 0. x (a) > 0 a 2 ( pak funkce má v bodě a ostré lokální maximum, resp. ostré lokální minimum. Pokud je. x 2 (a) 2 y (a) f.

Příklady k třetímu testu - Matlab

Nerovnice s absolutní hodnotou

Výsledky testování školy. Druhá celoplošná generální zkouška ověřování výsledků žáků na úrovni 5. a 9. ročníků základní školy. Školní rok 2012/2013

Náhodným (stochastickým) procesem nazveme zobrazení, které každé hodnotě náhodnou veličinu X ( t)

Hodnocení způsobilosti procesu. Řízení jakosti

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Využití EduBase ve výuce 2

Tabulky Word egon. Tabulky, jejich formátování, úprava, změna velikosti

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

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

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

Optika. VIII - Seminář

Regresní lineární model symboly

Cvičení ze statistiky - 6. Filip Děchtěrenko

Závislost indexů C p,c pk na způsobu výpočtu směrodatné odchylky

Regionální výzkumné studie: Legální drogy ve výsledcích školní dotazníkové studie na Novojičínsku

Výsledky testování školy. Druhá celoplošná generální zkouška ověřování výsledků žáků na úrovni 5. a 9. ročníků základní školy. Školní rok 2012/2013

radiační ochrana Státní úřad pro jadernou bezpečnost

2.1. Pojem funkce a její vlastnosti. Reálná funkce f jedné reálné proměnné x je taková

Třetí Dušan Hložanka Název zpracovaného celku: Řetězové převody. Řetězové převody

6. Vliv způsobu provozu uzlu transformátoru na zemní poruchy

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

Významná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti

Numerická integrace konstitučních vztahů

1. Ukazatele primární: - jsou přímo zjišťované, neodvozené - např. stav zásob, počet pracovníků k , atd.

Pravděpodobnost a statistika: řešené příklady 2014 Tomáš Kroupa

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti

V úloze se jedná o rozvoz zboží nebo materiálu z dodavatelských míst k odběratelům tak, aby se minimalizovaly celkové náklady na přepravu.

STATISTICKÉ METODY. (kombinovaná forma, 8.4., ) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Metoda momentů Metoda maximální věrohodnosti

INMED Klasifikační systém DRG 2014

16. února 2015, Brno Připravil: David Procházka

E-ZAK. metody hodnocení nabídek. verze dokumentu: QCM, s.r.o.

Semestrální práce NÁVRH ÚZKOPÁSMOVÉHO ZESILOVAČE. Daniel Tureček zadání číslo 18 cvičení: sudý týden 14:30

POTENCIÁL ELEKTRICKÉHO POLE ELEKTRICKÉ NAPĚTÍ

STATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE

můžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.

VLIV ELEKTROMAGNETICKÉ KOMPATIBILITY NA BEZPEČNOST LETOVÉHO PROVOZU INFLUENCE OF THE ELECTROMAGNETIC COMPATIBILITY ON THE AIR TRAFFIC SAFETY

Úloha syntézy čtyřčlenného rovinného mechanismu

Matematika 9. ročník

SPOLEHLIVOST KONSTRUKCÍ & TEORIE SPOLEHLIVOSTI část 2: Statistika a pravděpodobnost

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA OPAKOVÁNÍ, pro rozpoznávání

Markovovy řetězce se spojitým časem CTMC (Continuous time Markov Chain)

Základní informace. Kolín, Leden/Únor

Stabilita prutu, desky a válce vzpěr (osová síla)

Teoretická rozdělení

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

4.2.7 Voltampérová charakteristika rezistoru a žárovky

Analýza parametrů měřených křivek akomodace a vergence oka v programu MATLAB

Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích. Pedagogická fakulta PRAVDĚPODOBNOSTNÍ MODELY KOLEM NÁS BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Radka Glücksmannová

Frekvence alel C C... H CC... Q. frekvence p alely C... (2 x )/400 =0.85. frekvence q alely C... (2 x )/400 =0.

LABORATORNÍ CVIČENÍ Elektrotechnika a elektronika

DISKRÉTNÍ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. 5. cvičení

2.7.2 Mocninné funkce se záporným celým mocnitelem

Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava ENERGETIKA U ŘÍZENÝCH ELEKTRICKÝCH POHONŮ. 1.

Kvantové počítače algoritmy (RSA a faktorizace čísla)

Pokud světlo prochází prostředím, pak v důsledku elektromagnetické interakce s částicemi obsaženými

NÁVRH A OVĚŘENÍ BETONOVÉ OPŘENÉ PILOTY ZATÍŽENÉ V HLAVĚ KOMBINACÍ SIL

2.8.8 Kvadratické nerovnice s parametrem

Velkoměsto Pravidla hry. Masao Suganuma

Oddělení teplárenství sekce regulace VYHODNOCENÍ CEN TEPELNÉ ENERGIE

Název a registrační číslo projektu: Číslo a název oblasti podpory: Realizace projektu: Autor: Období vytváření výukového materiálu: Ročník:

Zvyšování kvality výuky technických oborů

Statistiky cyklistů. Základní statistické ukazatele ve formě komentovaných grafů. Dokument mapuje dopravní nehody cyklistů a jejich následky

Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění

Základní chemické pojmy a zákony

8. Lhůta, po kterou jsou uchazeči svými nabídkami vázáni: Lhůta, po kterou jsou uchazeči svými nabídkami vázáni, činí 30 dnů a tato lhůta začíná běžet

Mezinárodní finance. Ing. Miroslav Sponer, Ph.D. - Základy financí 1

Tvorba trendové funkce a extrapolace pro roční časové řady

Aktualizace krajského programu ke zlepšení kvality ovzduší Ústeckého kraje Příloha III. Příloha III

KZB-Kalibrace s.r.o. Kalibrace, opravy a prodej měřidel. Katalog měřidel. Svinovací metry a měřící pásma. Kontaktní údaje:

, : (vzor prvku b) q ).

2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic

STROPNÍ DÍLCE PŘEDPJATÉ STROPNÍ PANELY SPIROLL

Téma 7: Přímý Optimalizovaný Pravděpodobnostní Výpočet POPV

PŘÍLOHA č. 2B PŘÍRUČKA IS KP14+ PRO OPTP - ŽÁDOST O ZMĚNU

Operační program Rybářství

Železniční přejezdy. Základní statistické ukazatele ve formě komentovaných grafů

Transkript:

4 ZÁKLADNÍ TYY ROZDĚLENÍ RAVDĚODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY 4. Rovnoměrné rozdělení Rn - má náhodná velčna terá může nabýt n různých hodnot z nchž aždá je stejně ravděodobná Defnce 4..: Náhodná velčna má rovnoměrné rozdělení Rn rávě tehdy dyž její ravděodobnostní funce je určena vztahem: = n de n je očet možných výsledů. n H... n n... ; : rovnoměrné rozdělení Rn s arametrem n F: n n F n 3 řílad 4..: Náhodná velčna udává očet bodů teré adnou ř hodu jednou ostou. Určete její ravděodobnostní func dstrbuční func F střední hodnotu E a roztyl D. očet bodů teré adnou ř hodu jednou ostou R 34 H... ; : F: F 4 4 4 3 3 3

3... E 9 3... ] [ E E D 4. Alternatvní rozdělení A - má náhodná velčna terá může nabýt ouze dvou hodnot: a - odovídá náhodnému ousu N u terého rozlšujeme ouze dva výsledy nař. u hodu mncí můžou nastat ouze dvě stuace adne rub nebo adne líc. Taovýto ous nazýváme alternatvní náhodný ous AN. oud jeden ze dvou možných výsledů alternatv označíme jao zdar a druhý jao nezdar můžeme alternatvní NV defnovat jao očet zdarů ř jedné realzac alternatvního náhodného ousu. Označme: A zdar; A A nezdar; A očet zdarů ř realzac AN A alternatvní NV Defnce 4..: Náhodná velčna s ravděodobnostní funcí má alternatvní rozdělení ravděodobnost A s arametrem. H : alternatvní rozdělení A s arametrem F: F E.... ] [ E E D řílad 4..: ravděodobnost zásahu cíle je 7. Určete rozdělení dstrbuční func střední hodnotu a roztyl náhodné velčny udávající očet zásahů cíle ř jednom výstřelu. očet zásahů cíle ř jednom výstřelu A7 H 7 3 :

F: F 3; E 7 D 7.3 4.3 Bnomcé rozdělení Bn - má náhodná velčna terá udává očet zdarů ř n nezávslých realzacích AN Bnomcé rozdělení tedy dostáváme tehdy dyž alternatvní náhodný ous oaujeme n- rát o sobě anž bychom měnl systém odmíne za terých je ous realzován. Dále se ředoládá že jednotlvé ousy jsou na sobě nezávslé to znamená že výslede žádného z těchto ousů nezávsí na tom jaé výsledy nastaly u ousů ostatních. Taováto sére ousů bývá označována jao Bernoullho oslounost. Je to tedy sére ousů z nchž u aždého rozlšujeme ouze dva výsledy zdar a nezdar řčemž ravděodobnost zdaru je u všech ousů onstantní. Označme: A zdar; A A nezdar; A očet zdarů ř n nezávslých realzacích AN B n bnomcá NV Defnce 4.3.: Náhodná velčna má bnomcé rozdělení Bn s arametry n a rávě tehdy dyž její ravděodobnostní funce je určena vztahem: n n =... n de n je očet ousů a je ravděodobnost zdaru v aždém ousu. H... n n n : bnomcé rozdělení Bn s arametry n a E n. D n.. oznáma: Alternatvní rozdělení je secálním říadem bnomcého rozdělení ro n =. Bnomcým rozdělením lze osat nařílad: očet chlaců mez novorozenc očet vadných výrobů mez testovaným očet šeste ř hodech ostou 3 Vlv arametrů n a na tvar ravděodobnostní funce bnomcé náhodné velčny je znázorněn na Obr. 4.3.: 3

Obr. 4.3.: řílad 4.3.: ravděodobnost zásahu cíle je 7. Určete rozdělení dstrbuční func střední hodnotu a roztyl náhodné velčny udávající očet zásahů cíle ř třech nezávslých výstřelech. očet zásahů cíle ř třech nezávslých výstřelech B3;7 n 3; 7; H 3 : 3 3 7 3 7 3 7 3 89 3 7 3 44 3 3 3 3 7 3 343 3 F: ; 7 ; F ; 7 ; 3 ; 3 E n. 3.7 D n.. 3.7.3 3 řílad 4.3.: Na záladě statstcých údajů byla stanovena ravděodobnost narození dívy 48. Jaá je ravděodobnost že v rodně s 8 dětm jsou: a rávě 3 dívy b více než dívy c méně než 3 dívy. 4

očet díve v rodně s osm dětm B8;48 n 8; 48; H 3478 8 3 a 3 48 3 3 b { } 8 8 8 7 8 48 48 48 83 c 3 { } 83 řílad 4.3.3: ravděodobnost že student zasí a řjde ozdě na řednášu je 3%. V semestru je řednáše - tzn. nezávslých ousů dorazt na řednášu včas. Vyočtěte ravděodobnost toho že student nesthne řednášu v důsledu zasání v olovně nebo více říadech. očet zasání ve říadech B;3 n ; 3; H 34789 Hledaná ravděodobnost má hodnotu: 7 8 9 3 7 8 oznáma: Ruční výočet je v tomto říadě oměrně zdlouhavý roto s rác můžeme usnadnt oužtím něterého statstcého rogramu nebo Ecelu. V Ecelu je mlementována funce BINOM.DIST terá umožňuje vyočítat hodnoty dstrbuční ravděodobnostní funce bnomcého rozdělení. Tato funce má 4 arametry a oužívá se následovně: - chceme-l vyočíst hodnotu ravděodobnostní funce bnomcého rozdělení Bn v bodě voláme func BINOM.DIST ve tvaru BINOM.DIST ; n; ; - očítáme-l u téhož rozdělení hodnotu dstrbuční funce v bodě volíme u osledního arametru hodnotu. Navíc musíme brát v otaz menší nedostate Ecelu a sce ten že užívá ro defnc dstrbuční funce vztah F = na rozdíl od obecně užívaného vztahu F = < se terým racujeme my. ro náhodnou velčnu s rozdělením Bn tedy vyočteme jao BINOM.DIST ; n; ;. řílad 4.3. a v Ecelu vyočítáme velce jednoduše tato: a 3 BINOM.DIST3;8;48; 3 b BINOM.DIST;8;48; 83 c 3 BINOM.DIST;8;48; a řílad 4.3.3 tato: BINOM.DIST;;3; 8 Rozdělení ravděodobnost ro řílad 4.3.3 je znázorněno grafcy na Obr. 4.3.:

ravděodobnost Obr. 4.3.: 3 3 4 7 8 9 očet zasání 4.4 Hyergeometrcé rozdělení HNMn - má náhodná velčna terá udává očet rvů sledované vlastnost mez n vybraným - odovídá tzv. výběru bez vracení naoa bnomcé rozdělení odovídá výběru s vracením Hyergeometrcé rozdělení tedy dostáváme tehdy dyž náhodný ous oaujeme n-rát řčemž jednotlvé ousy jsou vzájemně závslé výslede v lbovolném ousu závsí na výsledcích v ředcházejících ousech. ředoládejme že v záladním souboru N rvů je M rvů s danou vlastností. Náhodně vybereme n rvů z nchž žádný nevracíme zět. Mějme tedy následující označení: N očet rvů záladního souboru ZS M očet rvů ZS majících sledovanou vlastnost n očet rvů teré vybíráme ze ZS očet rvů sledované vlastnost mez n vybraným H N M n hyergeometrcá NV Defnce 4.4.: Náhodná velčna má hyergeometrcé rozdělení HN M n s arametry N M a n rávě tehdy dyž její ravděodobnostní funce je určena vztahem: M N M n N n. H ma M N n...mn M n

M N M n : N n hyergeometrcé rozdělení HNMn s arametry N M a n M E n N M N n D n N M N N oznáma: ravděodobnostní func hyergeometrcého rozdělení lze snadno odvodt z lascé defnce ravděodobnost jao očet všech říznvých stuací u očtu všech možných stuací. Hyergeometrcé rozdělení hraje významnou rol ř statstcé ontrole jaost v říadech dy zoumáme jaost malého očtu výrobů nebo dyž má ontrola ráz destruční zoušy tj. výrobe je ř zoušce znčen. 3 Hyergeometrcým rozdělením lze osat nařílad: očet vadných výrobů mez 8 vybraným z dodávy výrobů mez nmž bylo 7 vadných očet díve v náhodně vybrané suně 4 dětí ze třídy v níž je 3 chlaců a díve očet cbulí bílých tulánu v balíču cbulí vybraných ze směs terá obsahuje cbulí žlutých a cbulí bílých tulánů 4 Hodnoty dstrbuční ravděodobnostní funce hyergeometrcého rozdělení lze vyočíst rovněž v Ecelu - užtím funce HYGEOM.DIST. ro náhodnou velčnu s rozdělením HN M n a latí: HYGEOM.DI ST ; n; M; N; HYGEOM.DI ST ; n; M; N; řílad 4.4.: Mez stovou výrobů je zmetů. Vybereme deset výrobů. Jaá je ravděodobnost že mez nm budou rávě 3 zmety? očet zmetů mez vybraným H N ; M ; n ; H 34789 8 3 7 3 9 HYGEOM.DIST3;;;; oznáma: Rozdělení ravděodobnost ro řílad 4.4. je znázorněno grafcy na Obr. 4.4.: 7

ravděodobnost Obr. 4.4.: 3 3 3 4 7 8 9 očet zmetů řílad 4.4.: Mez vajíčy určeným ro rodej v jsté maloobchodní rodejně je vajíče raslých. Jaá je ravděodobnost že vybereme-l náhodně vajec a jedno z vajíče bude raslé b asoň tř vajíča budou raslá c žádné vajíčo nebude raslé? očet raslých vajíče mez vybraným H N ; M ; n ; H 34 9 9 a 334 HYGEOM.DIST;;;; 9 9 9 b 3 7 4 3 3 4 8 3 HYGEOM.DI ST;;;; 9 c 87 HYGEOM.DIST;;;; 4. ossonovo rozdělení oλ - má náhodná velčna terá udává očet ossonovsých náhodných jevů teré se vysytnou v daném úseu 8

ossonovo rozdělení ojmenované odle francouzsého matemata S. D. ossona mají náhodné velčny teré osují četnost ossonovsých náhodných jevů což jsou jevy slňující tyto vlastnost: - známe růměrný očet výsytů jevu v daném úseu časovém nebo rostorovém - to jestl jev v daném úseu nastane nezávsí na tom zda nastal nebo nenastal v úseu jném - ravděodobnost výsytu jevu v úseu dély l je římo úměrná velost tohoto úseu a je ve všech úsecích stejné velost stejná - ravděodobnost že by dva jevy nastaly současně řesně v jednom oamžu nebo místě je zanedbatelná. Označme: růměrný očet výsytů zoumaného jevu v daném úseu očet jevů teré v daném úseu nastanou o ossonovsá NV Defnce 4..: Náhodná velčna má ossonovo rozdělení o rávě tehdy dyž udává očet ossonovsých náhodných jevů teré nastanou v určtém úseu. Její ravděodobnostní funce má tvar: e 3...! de značí růměrný očet výsytů zoumaného jevu v daném úseu. H... : e ossonovo rozdělení oλ s arametrem λ! E D oznáma: Hodnoty ossonova rozdělení jsou uvedeny ve statstcých tabulách. ossonova rozdělení užíváme ro nahrazení bnomcého rozdělení s velým n a malým. ro n a tedy latí: n n ~ e de n.! 3 ossonovým rozdělením lze osat nařílad: očet acentů ošetřených během dooledních ordnačních hodn očet mroorgansmů v ltru vody očet azů v daném vzoru láty 4 Hodnoty dstrbuční ravděodobnostní funce ossonova rozdělení vyočteme v Ecelu užtím funce OISSON.DIST. ro náhodnou velčnu s rozdělením o latí: OISSON.DIST ; ; OISSON.DIST ; ; Vlv arametru na tvar ravděodobnostní funce ossonovsé náhodné velčny je znázorněn na Obr. 4..: 9

ravděodobnost Obr. 4..: řílad 4..: Dlouhodobým ozorováním bylo zjštěno že na dané výrobní lnce dojde v růměru 3 oruchám týdně. Zjstěte jaá je ravděodobnost že očet oruch na této lnce za jeden den bude větší než 4. očet oruch za jeden den o růměrný očet oruch za jeden den 3/ 7 Úlohu nejlée vyřešíme omocí oačného jevu: 4 4 { 3 4}! e! e! 3 e 3! 4 e 4! e OISSON.DIST4;; oznáma: Rozdělení ravděodobnost ro řílad 4.. je znázorněno grafcy na Obr. 4..: Obr. 4..: 8 4 8 4 3 4 7 8 9 3 4 očet oruch za den

řílad 4..: racovní obsluhuje 8 vřeten na teré se navíjí říze. ravděodobnost řetržení říze v case t je na aždém vřeten řčemž řetržení řízí na jednotlvých vřetenech jsou navzájem nezávslé jevy. Jaá je ravděodobnost že se za čas t říze roztrhne rávě na čtyřech vřetenech? očet řízí teré se řetrhnou v čase t B8; n 8; ; H...8 8 4 79 4 99 99 BINOM.DIST4;8;; 4 ro velá n a malá můžeme bnomcé rozdělení nahradt rozdělením ossonovým vz oznáma str.9 de n.. Můžeme tedy uvažovat náhodnou velčnu: očet řízí teré se řetrhnou v čase t o růměrný očet řízí teré se řetrhnou v čase t n. 8. 4 a hledanou ravděodobnost vyočítat jao 4 4 4 4 e 94 OISSON.DIST4;4;. 4! Vdíme že výsledy se lší až ve 4. desetnném místě.

řílady rocvčení:. Závodní střelec zasáhne cíl ř aždém výstřelu s ravděodobností 8. Určete ravděodobnost toho že ř ět výstřelech budou v cíl a rávě 3 zásahy b asoň zásahy.. Mnohaletým ozorováním stavu vody v horsé řece byla určena ravděodobnost jarní ovodně 4/. Určete střední hodnotu a roztyl očtu jarních ovodní v nejblžších letech. 3. V urně je 8 oulí z toho bílých a 3 černé. Najednou vytáhneme 4 oule. Jaá je ravděodobnost že a 3 z vytažených oulí budou bílé b nejvýš vytažené oule budou bílé? 4. Z radoatvního materálu vyzařuje růměrně 3 alfa částc za mnutu. Určete ravděodobnost že během seundy vyzáří a rávě alfa částce b žádná alfa částce c více než alfa částce d mamálně alfa částce.. Telefonní ústředna obsluhuje 3 účastníů. ravděodobnost že lbovolný účastní bude v růběhu hodny volat je. Určete ravděodobnost toho že v růběhu hodny budou volat 4 účastníc.. ravděodobnost že výrobe slňuje všechny techncé arametry je 9. Určete ravděodobnost toho že mez náhodně vybraným výroby budou a 3 vyhovující b asoň 3 vyhovující. 7. V dodávce 8 olotovarů je 8 vadných. Náhodně vybereme olotovarů jaá je ravděodobnost že mez nm bude mamálně vadný? 8. Za jasné letní noc můžeme v růměru aždých mnut vdět adat hvězdu. Jaá je ravděodobnost že během mnut uvdíme adající hvězdy?