MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Podobné dokumenty
4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Přednáška. Diskrétní náhodná proměnná. Charakteristiky DNP. Základní rozdělení DNP

Tomáš Karel LS 2012/2013

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.

NÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN?

Modely diskrétní náhodné veličiny. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Základy teorie pravděpodobnosti

Někdy lze výsledek pokusu popsat jediným číslem, které označíme X (nebo jiným velkým písmenem). Hodíme dvěma kostkami jaký padl součet?

Významná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti

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

Náhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost

Tomáš Karel LS 2012/2013

Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413

tazatel Průměr ve Počet respondentů Rozptyl ve

ÚVOD. Rozdělení slouží: K přesnému popisu pravděpodobnostního chování NV Střední hodnota, rozptyl, korelace atd.

5. cvičení 4ST201. Obsah: Informace o 1. průběžném testu Pravděpodobnostní rozdělení 1.část Binomické Hypergeometrické Poissonovo. 1.

Téma 22. Ondřej Nývlt

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ. DISKRÉTNÍ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN

Minikurz aplikované statistiky. Minikurz aplikované statistiky p.1

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

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.

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

2. Friesl, M.: Posbírané příklady z pravděpodobnosti a statistiky. Internetový zdroj (viz odkaz).

KGG/STG Statistika pro geografy

Diskrétní náhodná veličina

Přednáška. Další rozdělení SNP. Limitní věty. Speciální typy rozdělení. Další rozdělení SNP Limitní věty Speciální typy rozdělení

Klasická pravděpodobnost a geometrická pravděpodobnost

1 Rozptyl a kovariance

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

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

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

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

Diskrétní náhodná veličina. November 12, 2008

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

1 Klasická pravděpodobnost. Bayesův vzorec. Poslední změna (oprava): 11. května 2018 ( 6 4)( 43 2 ) ( 49 6 ) 3. = (a) 1 1 2! + 1 3!

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A4. Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY. Jan Šafařík

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 5.téma

NUMP403 (Pravděpodobnost a Matematická statistika I)

Pravděpodobnost Podmíněná p. Úplná p. III. Pravděpodobnost. III. Pravděpodobnost Statistika A (ZS 2015)

Příklad 1. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 11

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

5. Jev B je částí jebu A. Co můžeme říct o podmíněné pravděpodobnosti? (1b)

ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN

Teoretická rozdělení

S1P Příklady 02. Náhodná proměnná (veličina) Mějme krabičku o rozměrech 1 x 2 x 3 cm. Na stranách jsou obrázky: :

Základní typy pravděpodobnostních rozdělení

S1P Příklady 01. Náhodné jevy

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

2 ) 4, Φ 1 (1 0,005)

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

ZÁKONY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení

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

p(x) = P (X = x), x R,

Střední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Aproximace binomického rozdělení normálním

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

pravděpodobnosti 9 Některá význačná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti

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

Řešené příklady z pravděpodobnosti:

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava TEORIE ÚDRŽBY. učební text. Jan Famfulík. Jana Míková. Radek Krzyžanek

Charakterizace rozdělení

NÁHODNÁ VELIČINA. 3. cvičení

správně - A, jeden celý příklad správně - B, jinak - C. Pro postup k ústní části zkoušky je potřeba dosáhnout stupně A nebo B.

Statistika II. Jiří Neubauer

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK

Rovnoměrné rozdělení

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

pravděpodobnosti a Bayesova věta

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 7

Základy statistiky. pracovní list. Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, , příspěvková organizace

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

matematická statistika 1 Klasická pravděpodobnost

(motto: Jestliže má jednotlivec rád čísla, pokládá se to za neurózu. Celá společnost se ale sklání před statistickými čísly. Alfred Paul Schmidt)

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

Limitní věty teorie pravděpodobnosti. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

1. A c B c, 2. (A C) B, 3. A B C.

1 Pravděpodobnostní prostor

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ. SPOJITÉ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová

Transkript:

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 6 Rozdělení pravděpodobnosti diskrétní náhodné veličiny Mgr. Petr Otipka Ostrava 013 Mgr. Petr Otipka Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava ISBN 978-80-48-3034-6 Tento studijní materiál vznikl za finanční podpory Evropského sociálního fondu (ESF) a rozpočtu České republiky v rámci řešení projektu:, MODERNIZACE VÝUKOVÝCH MATERIÁLŮ A DIDAKTICKÝCH METOD

OBSAH 6 ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY... 3 6.1 Řešené úlohy... 3 6.1.1 Úlohy k řešení... 3 6.1. Výsledky úloh k řešení... 3 6.1.3 Sada testovacích otázek... 4 6.1.4 Správné odpovědi k testovacím otázkám... 6

3 6 ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY 6.1 ŘEŠENÉ ÚLOHY 6.1.1 Úlohy k řešení 6.1. Dlouhodobým pozorováním stavu vody v řece byla určena pravděpodobnost jarní povodně na 4 15. Určete E(x) a D(x) počtu povodní v nejbližších 100 letech. 6.. Při výstupní kontrole se z každých 100ks výrobků vybírá 30. Určete střední hodnotu a rozptyl počtu nekvalitních výrobků mezi těmito 30 kusy, je-li zmetkovitost výroby %. 6.3. Za jasných letních nocí můžeme v průměru každých 10 minut vidět "padat hvězdu". Jaká je pravděpodobnost, že během 15 minut uvidíme dvě "padající hvězdy"? 6.4. Ke 400 šroubům M10 bylo omylem přimícháno 100 šroubů M8. a) Jaké bude rozdělení pravděpodobnosti, že při náhodném výběru 5 šroubů bude m = 1,,..., 5 šroubů správného rozměru? b) Pro montáž přístroje potřebuje pracovník 4 šrouby rozměru M10. Jaká je pravděpodobnost, že mezi vybranými 5 šrouby budou alespoň 4 s požadovanými vlastnostmi? 6.5. Při výrobě aluminiových odlitků byla zkoumána bublinatost na vymezené ploše odlitků. Zkoumání bylo provedeno na souboru 50 odlitků, u nichž bylo zjištěno celkem 340 bublin. Vyjádřete rozdělení pravděpodobnosti počtu bublin na jednom odlitku. 6.6. Televizor má za 10 000 hodin chodu v průměru 10 poruch. Určete pravděpodobnost poruchy za 00 hodin chodu. Ověřte, zda patřičné binomické rozdělení lze nahradit rozložením Poissonovým. 6.7. Ve skladišti závodu je 5 000 výrobků stejného typu. Pravděpodobnost toho, že daný výrobek nevydrží kontrolní zapojení, je 0,1 %. Najděte pravděpodobnost, že z výrobků na skladě více než dva nevydrží kontrolní zapojení. 6.8. Pravděpodobnost toho, že výrobek nevydrží zátěž, je 0,001. Najděte pravděpodobnost toho, že z 5 000 výrobků více než jeden nevydrží zatížení. Srovnejte výsledky získané pomocí rozložení binomického a Poissonova. 6.9. Najděte pravděpodobnost toho, že mezi 00 výrobky se vyskytnou více než tři zmetky, když v průměru je zmetkovitost výroby těchto výrobků 1 %. 6.10. Korektura 500 stránek obsahuje 500 nalezených tiskových chyb. Najděte pravděpodobnost toho, že na stránce jsou nejméně tři chyby. 6.1. Výsledky úloh k řešení 6.1. 6,6; 19,5 6.. 0,6; 0,416 6.3. 0,51 6.4. f(x) = C x (5).0,8 x.0, 5-x 6.5. λ = 340/50 =1,4, Poissonovo rozložení 6.6. p n = 10 / 10 000 = 10-3, n = 00, x = n.p = 0, n.p.q =0.1998, p(x 0) = 0.18169 6.7. x = 5 000.10-3 = 5 = λ, p(x>) = 0.875348 1 x 5 5 5000 x 5000 x 6.8. 1 e = 0,95957, 1.0, 001.0,999 = 0,959639 x= 0 x! x 1 x 00 x 00 x 6.9. 1 e = 0,14876, 1.0, 01.0,99 = 0,141965 x= 0 x! x

4 6.10. 1 1 e = 0, 0803013 x= 0 1 x! 6.1.3 Sada testovacích otázek T6.1. Nechť náhodná veličina znamená počet hovorů v telefonní ústředně za jeden den. Jaké má tato náhodná veličina rozdělení pravděpodobnosti? T6.. Basketbalista dá koš s pravděpodobností 0,8. Kolik vstřelí průměrně košů při 0 hodech? T6.3. Parametry hypergeometrického rozdělení jsou: a) počet pokusů, pravděpodobnost úspěšnosti v každém pokusu, počet prvků základního souboru. b) počet pokusů, počet prvků základního souboru, počet prvků základního souboru s požadovanou vlastností. c) počet pokusů, střední hodnota, rozptyl. T6.4. Za jakých předpokladů můžeme binomické rozdělení nahradit Poissonovým? a) Nikdy. b) Počet pokusů n je velký a pravděpodobnost úspěšnosti v každém pokusu p se blíží 0,5. c) Počet pokusů n je velký a pravděpodobnost úspěšnosti v každém pokusu p se blíží 0. T6.5. Mezi 10 bankovkami v pokladně jsou dvě falešné. Pokladní nám vydala 4 bankovky. Jaká je pravděpodobnost, že mezi nimi není falešná bankovka. a) 0,5 b) 0,33 c) 0,5 T6.6. Mezi 10 bankovkami v pokladně jsou dvě falešné. Pokladní nám vydala 4 bankovky. Jaký je průměrný počet vydaných falešných mincí? a) 0,8 b) 1, c) 1,6 T6.7. Pokladní v obchodě obslouží v průměru 160 zákazníků za osmihodinovou pracovní dobu. Jaká je pravděpodobnost, že během jedné hodiny obslouží 0 zákazníků? a) přibližně 9% b) přibližně 39% c) přibližně 69% d) přibližně 99% T6.8. Náhodná veličina, která vyjadřuje, zda při policejním zásahu byl či nebyl zadržen pachatel má a) alternativní rozdělení pravděpodobnosti. b) rovnoměrné rozdělení pravděpodobnosti. c) binomické rozdělení pravděpodobnosti. T6.9. Která z následujících náhodných veličin má rovnoměrné rozdělení pravděpodobnosti? a) střelba do terče b) hod kostkou c) opakované hody kostkou T6.10. Náhodná veličina, která vyjadřuje počet děvčat narozených v určité porodnici má

5 a) rovnoměrné rozdělení pravděpodobnosti. rozdělení pravděpodobnosti. c) hypergeometrické rozdělení pravděpodobnosti. T6.11. Parametry rovnoměrného rozdělení diskrétní náhodné veličiny jsou a) střední hodnota, rozptyl. b) krajní meze intervalu, který vyplňují realizace náhodné veličiny. c) počet možných výsledků. T6.1. Parametr λ Poissonova rozdělení vyjadřuje a) průměrný počet výskytů zkoumaného jevu v daném úseku jednotkové délky. b) počet prvků základního souboru. c) pravděpodobnost úspěšnosti v každém pokusu. T6.13. Nechť náhodná veličina představuje počet es ze čtyř karet vytažených z balíčku karet. Jaké má tato náhodná veličina rozdělení pravděpodobnosti? e) rovnoměrné T6.14. Která z následujících náhodných veličin má alternativní rozdělení pravděpodobnosti? a) Počet zákazníků obchodu za jeden den. b) Opakované hody kostkou. c) Hod mincí. T6.15. Parametry binomického rozdělení diskrétní náhodné veličiny jsou a) střední hodnota, rozptyl. b) počet nezávislých pokusů a počet prvků základního souboru. c) počet nezávislých pokusů a pravděpodobnost úspěšnosti v každém pokusu. T6.16. Nechť náhodná veličina představuje pravděpodobnost, že při hodu kostku padne jedno z čísel 1,, 3, 4, 5, 6.. Jaké má tato náhodná veličina rozdělení pravděpodobnosti? e) rovnoměrné T6.17. Víme, že náhodná veličina X má Poissonovo rozdělení pravděpodobnosti, λ je parametr tohoto rozdělení. Vyberte, která rovnost platí. a) E ( X ) = λ b) E ( X ) = λ c) D ( X ) = λ 1 d) D ( X ) = λ T6.18. Střelec trefí terč s pravděpodobností 0,6. Jaký je průměrný počet trefených terčů při patnácti střelách daného střelce? a) 8 b) 9 c) 10 d) 1 T6.19. Která z následujících náhodných veličin má binomické rozdělení pravděpodobnosti? a) Střelba do davu. b) Hod kostkou. c) Opakované hody kostkou.

6 T6.0. Nechť náhodná veličina představuje počet pacientů, kteří navštívili během dopoledne ordinaci konkrétního praktického lékaře.. Jaké má tato náhodná veličina rozdělení pravděpodobnosti? e) rovnoměrné 6.1.4 Správné odpovědi k testovacím otázkám T6.1. c) T6.. 16 T6.3. b) T6.4. c) T6.5. b) T6.6. a) T6.7. a) T6.8. a) T6.9. b) T6.10. b) T6.11. c) T6.1. a) T6.13. d) T6.14. c) T6.15. c) T6.16. e) T6.17. a) T6.18. b) T6.19. c) T6.0. c)