Semestrální písemka BMA3 - termín varianta A13 vzorové řešení

Podobné dokumenty
Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

Numerická matematika Písemky

Libovolnou z probraných metod najděte s přesností na 3 desetinná místa kladný kořen rovnice. sin x + x 2 2 = 0.

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

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.

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.

Typy příkladů na písemnou část zkoušky 2NU a vzorová řešení (doc. Martišek 2017)

METODA PŮLENÍ INTERVALU (METODA BISEKCE) METODA PROSTÉ ITERACE NEWTONOVA METODA

INTERPOLAČNÍ POLYNOM. F (x)... hledaná funkce (polynom nebo funkce vytvořená z polynomů), pro kterou platí

8 Střední hodnota a rozptyl

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

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

Numerické řešení nelineárních rovnic

Numerické metody a statistika

11 Rovnoměrné a normální rozdělení psti

- funkce, které integrujete aproximujte jejich Taylorovými řadami a ty následně zintegrujte. V obou případech vyzkoušejte Taylorovy řady

4 Numerické derivování a integrace

INTERPOLAČNÍ POLYNOM.... hledaná funkce (polynom nebo funkce vytvořená z polynomů), pro kterou platí

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní

Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I

Téma 22. Ondřej Nývlt

MKI Funkce f(z) má singularitu v bodě 0. a) Stanovte oblast, ve které konverguje hlavní část Laurentova rozvoje funkce f(z) v bodě 0.

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b. Řešení 1c ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 7

Numerické řešení nelineárních rovnic

MATEMATICKÁ STATISTIKA

Newtonova metoda. 23. října 2012

, 1. skupina (16:15-17:45) Jméno: se. Postup je třeba odůvodnit (okomentovat) nebo uvést výpočet. Výsledek bez uvedení jakéhokoliv

Zimní semestr akademického roku 2014/ prosince 2014

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Interpolace pomocí splajnu

Numerická matematika Banka řešených příkladů

Zkouška ze Aplikované matematiky pro Arboristy (AMPA), LDF, minut. Součet Koeficient Body. 4. [10 bodů] Integrální počet. 5.

Test M1-ZS12-2 M1-ZS12-2/1. Příklad 1 Najděte tečnu grafu funkce f x 2 x 6 3 x 2, která je kolmá na přímku p :2x y 3 0.

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA aneb Krátký průvodce skripty [1] a [2]

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A1. Cvičení, zimní semestr. Samostatné výstupy. Jan Šafařík

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

Charakterizace rozdělení

Zápočtová písemka z Matematiky III (BA04) skupina A

Derivace a monotónnost funkce

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2014

metoda Regula Falsi 23. října 2012

prof. RNDr. Roman Kotecký DrSc., Dr. Rudolf Blažek, PhD Pravděpodobnost a statistika Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií

Funkce jedné proměnné

Základy vyšší matematiky arboristika Zadání písemek ze školního roku

KGG/STG Statistika pro geografy

Požadavky a podmínky zkoušky z Numerických metod I (2NU)

úloh pro ODR jednokrokové metody

Řešení. Označme po řadě F (z) Odtud plyne, že

Kombinatorická minimalizace

Integrální počet funkcí jedné proměnné

Řešení nelineárních rovnic

Přijímací zkoušky z matematiky pro akademický rok 2016/17 NMgr. studium Učitelství matematiky ZŠ, SŠ

Interpolace, aproximace

Numerická integrace a derivace

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2017) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Diferenciální počet 1 1. f(x) = ln arcsin 1 + x 1 x. 1 x 1 a x 1 0. f(x) = (cos x) cosh x + 3x. x 0 je derivace funkce f(x) v bodě x0.

4. Aplikace matematiky v ekonomii

Rekonstrukce diskrétního rozdělení psti metodou maximální entropie

MATEMATIKA II - vybrané úlohy ze zkoušek (2015)

Přednáška 11, 12. prosince Část 5: derivace funkce

Mgr. Rudolf Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký Dr.Sc.

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

Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 6, strany

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2016) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Numerické řešení nelineárních rovnic

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně

Diferenciální rovnice

Ukázka závěrečného testu

Matematika 3. Sbírka příkladů z numerických metod. RNDr. Michal Novák, Ph.D. ÚSTAV MATEMATIKY

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Aproximace funkcí. x je systém m 1 jednoduchých, LN a dostatečně hladkých funkcí. x c m. g 1. g m. a 1. x a 2. x 2 a k. x k b 1. x b 2.

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

SPOJITÉ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. 7. cvičení

VYUŽITÍ MATLABU PRO VÝUKU NUMERICKÉ MATEMATIKY Josef Daněk Centrum aplikované matematiky, Západočeská univerzita v Plzni. Abstrakt

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak.

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy

Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012

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

Požadavky ke zkoušce. Ukázková písemka

Vzorová písemka č. 1 (rok 2015/2016) - řešení

Aplikovaná matematika I

MATEMATIKA II - vybrané úlohy ze zkoušek v letech

Numerické řešení diferenciálních rovnic

4. Určete definiční obor elementární funkce g, jestliže g je definována předpisem

Vybrané kapitoly z matematiky

Zkouška ze Základů vyšší matematiky ZVMTA (LDF, ) 60 minut. Součet Koeficient Body

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

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

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

Náhodné chyby přímých měření

1. Několik základních pojmů ze středoškolské matematiky. Na začátku si připomeneme následující pojmy:

Co je obsahem numerických metod?


ODR metody Runge-Kutta

Základy matematické analýzy

Aproximace binomického rozdělení normálním

Transkript:

Semestrální písemka BMA3 - termín 6.1.9 - varianta A13 vzorové řešení Každý příklad je hodnocen maximálně 18 body, z toho část a) 1 body a část b) body. Mezivýsledky při výpočtech zaokrouhlujte alespoň na 3 desetinná místa. 1. a) Metodou nejmenších čtverců aproximujte funkci danou tabulkou bodů pomocí přímky. Nalezenou přímku pak načrtněte spolu se zadanými body. x i - -1 1 3 y i 6,5 5, 3,1,9-1, -,7 Normální soustava rovnic: 8 6 6c + 3c 1 = 1 3c 1 + 19c 1 = 7, c =,95 c 1 = 1,99 Rovnice přímky je y =,95 1,99x. 3 1 1 3 b) Vysvětlete (nakreslete obrázky a doplňte vhodným komentářem), proč to, že f(a) a f(b) mají opačná znaménka, u spojité funkce f zaručuje existenci kořene rovnice f(x) = v intervalu a, b, zatímco u nespojité funkce existence kořene zaručena není. Obrázek pro spojitou funkci viz skripta. Nespojitá funkce je taková, že její graf je někde přetržený, proto osu x protnout nemusí, i když je jeden koncový bod nad osou a druhý pod osou x.. a) Je dána počáteční úloha y = x y, y() = 1. Vypočtěte přibližnou hodnotu řešení v bodě x =, řešte s krokem h =, modifikovanou Eulerovou metodou y i+1 = y i + h (k 1 + k ), kde k 1 = f(x i, y i ), k = f(x i + h, y i + hk 1 ). Výsledek pak porovnejte s přesným řešením přesné řešení je y = 1 (1 x+x e x+ ). f(x, y) = x y První krok: x =, y = 1 k 1 = f(; 1) = 1 = k = f( +,; 1 +, ) = = f(,; 1,) =, 1, =, y 1 = 1 +, ( +,) = 1, Druhý krok: x 1 =,, y 1 = 1, k 1 = f(,; 1,) =,3 k = f(,; 1,81) =,139 y = 1, +, (,3 +,139) = 1,811 Přibližná hodnota řešení v bodě x =, je y = 1,811. Přesná hodnota je y(,) = 1 (1, +, e,+ ) =. 1,818, chyba je přibližně 3 1 3. b) Vypočtěte (přesně) 1 1 (1 + x ) dx. Kdybychom tento integrál vypočítali přibližně lichoběžníkovou metodou pro n = 3, byl by získaný výsledek menší, větší, nebo stejný jako přesná hodnota? Odpověď zdůvodněte, např. pomocí obrázku. 1 1 (1 + x ) dx = [x + x3 3 ]1 1 = 8 3. L 3 by vyšlo větší nejsnáze lze ukázat pomocí obrázku (obrázek k lichoběžníkové metodě viz skripta nebo přednášky). Jiná možnost je ze vzorce pro chybu (viz skripta nebo přednášky) druhá derivace integrované funkce je kladná, a proto je výsledek získaný lichoběžníkovou metodou větší než přesná hodnota.

3. a) Životnost určitého typu součástek (měřená ve stovkách hodin) je náhodná veličina X s distribuční funkcí { 1 e x / pro x >, F (x) = pro x. Jaká je pravděpodobnost, že součástka vydrží 1 až 3 stovky hodin? Jakou dobu životnosti překročí 9% součástek? Jaká je střední hodnota náhodné veličiny X? Jen zapište, jak by se střední hodnota vypočítala (konkrétně pro tuto náhodnou veličinu, ne zcela obecný vzorec), ale dál už nepočítejte! P (1 < X < 3) = F (3) F (1) = 1 e 3 / (1 e 1 / ) = e 1/ e 9/. =,673. Hledáme x, pro které je P (X > x) =,9: P (X > x) =,9 1 F (x) =,9 F (x) =,1 1 e x / =,1 x = ln,9 =.,69, tj. přibližně 65 hodin. EX = xf(x) dx. Známe F, hustotu f vypočteme jako f(x) = F (x): Pro x > je f(x) = (1 e x / ) = e x / ( x ) = x e x / ; pro x je f(x) =. EX = x x e x / dx = x e x / dx ( Ručně by se tento integrál vypočítat nepodařilo, primitivní funkci nelze vyjádřit pomocí elementárních funkcí. Pomocí počítače dostaneme výsledek π.) b) Uveďte příklad náhodné veličiny s Poissonovým rozdělením pravděpodobnosti s λ = 5. Například náhodná veličina udávající počet hovorů, které přepojí telefonní ústředna během hodiny, jestliže průměrně přepojuje 5 hovorů za hodinu. Obecně: X... počet událostí za jednotku času, jestliže průměrně nastává λ událostí za jednotku času (další předpoklady, které musí být splněny, viz skripta nebo přednášky).. a) Anežka hraje pasiáns. Pravděpodobnost výhry je v každé hře,8. Jaká je pravděpodobnost, že v 5 hrách vyhraje třikrát až čtyřikrát? Hraje 5-krát. Náhodná veličina X udává počet výher v 5 hrách. Vypočtěte střední hodnotu a rozptyl náhodné veličiny X. Jaká je pravděpodobnost, že v 5 hrách vyhraje nanejvýš 35-krát? Použijte normální rozdělení s korekcí. P (vyhraje 3x až x) = P (vyhraje 3x) + P (vyhraje x) = ( ) 5 3,83, + ( 5 ),8, =,61. X Bi(n = 5; p =,8), tedy střední hodnota je EX = n p = 5,8 = a rozptyl DX = n p (1 p) = 5,8, = 8. Pro výpočet použijeme střední hodnotu µ = EX = a rozptyl σ = DX = 8 vypočtené v předchozí části. X Bi(5;,8) přibližně X No(µ = ; σ = 8), U = X 8 P (X 35). = P (X < 35,5) = P = 1 Φ(1,59). = 1,9 =,56. ( U < 35,5 8 ).= P (U < 1,59) = Φ( 1,59) = b) Může pro distribuční funkci nějaké náhodné veličiny platit F () > F (3)? Jestliže ano, uveďte příklad náhodné veličiny, pro kterou to platí. Jestliže ne, vysvětlete, proč to platit nemůže. Nerovnost F () > F (3) platit nemůže, protože F () = P (X < ) a F (3) = P (X < 3). Hodnota F (3) udává pravděpodobnost většího jevu než F (), a tedy F (3) rozhodně nemůže být menší než F (). Přesněji: F (3) = P (X < 3) = P (X < ) + P ( X < 3) = F () + P ( X < 3) F (), }{{} a tedy nemůže být F () > F (3).

Semestrální písemka BMA3 - termín 6.1.9 - varianta B13 vzorové řešení Každý příklad je hodnocen maximálně 18 body, z toho část a) 1 body a část b) body. Mezivýsledky při výpočtech zaokrouhlujte alespoň na 3 desetinná místa. 1. a) Metodou nejmenších čtverců aproximujte funkci danou tabulkou bodů pomocí přímky. Nalezenou přímku pak načrtněte spolu se zadanými body. x i -3 - -1 1 y i -3, -,8,7,9 5, Normální soustava rovnic: 5c 5c 1 = 5 5c 1 + 15c 1 = 15,9 Rovnice přímky je y = 3,9 +,9x. c = 3,9 c 1 =,9 8 6 6 3.5 3.5 1.5 1.5.5 1 1.5 b) U Newtonovy metody pro řešení rovnice f(x) = volíme počáteční aproximaci x tak, aby f(x ) a f (x ) měly stejná znaménka. Za jakých předpokladů tato podmínka skutečně zaručí konvergenci a proč? Vysvětlete geometrický význam této podmínky (nakreslete obrázky a doplňte vhodným komentářem). Viz skripta (Fourierova podmínka) a obrázky ze cvičení.. a) Je dána počáteční úloha y = x y, y(1) = 3. Vypočtěte přibližnou hodnotu řešení v bodě x = 1, řešte s krokem h =, modifikovanou Eulerovou metodou y i+1 = y i + hk, kde k 1 = f(x i, y i ), k = f(x i + h, y i + h k 1). Výsledek pak porovnejte s přesným řešením přesné řešení je y = x + x + e x+1. f(x, y) = x y První krok: x = 1, y = 3 k 1 = f(1; 3) = 1 3 = 1 k = f(1 +, ; 3 +,1 ( 1)) = = f(1,1;,9) = 1,1,9 =,8 y 1 = 3 +, (,8) =,9 Druhý krok: x 1 = 1,, y 1 =,9 k 1 = f(1,;,9) =, k = f(1,3;,916) =,78 y =,9 +,,78 =,99968 Přibližná hodnota řešení v bodě x = 1, je y =,99968. Přesná hodnota je y(1,) = 1,+ 1, e 1,+1. =,99, chyba je přibližně 9 1 3. b) Vypočtěte (přesně) 1 1 (1 x ) dx. Kdybychom tento integrál vypočítali přibližně lichoběžníkovou metodou pro n = 3, byl by získaný výsledek menší, větší, nebo stejný jako přesná hodnota? Odpověď zdůvodněte, např. pomocí obrázku. 1 1 (1 x ) dx = [x x3 3 ]1 1 = 3. L 3 by vyšlo menší nejsnáze lze ukázat pomocí obrázku (obrázek k lichoběžníkové metodě viz skripta nebo přednášky). Jiná možnost je ze vzorce pro chybu (viz skripta nebo přednášky) druhá derivace integrované funkce je záporná, a proto je výsledek získaný lichoběžníkovou metodou menší než přesná hodnota.

3. a) Životnost určitého typu součástek (měřená ve stovkách hodin) je náhodná veličina X s distribuční funkcí { 1 e x /9 pro x >, F (x) = pro x. Jaká je pravděpodobnost, že součástka vydrží až stovky hodin? Do jaké doby selže 95% součástek? Jaká je střední hodnota náhodné veličiny X? Jen zapište, jak by se střední hodnota vypočítala (konkrétně pro tuto náhodnou veličinu, ne zcela obecný vzorec), ale dál už nepočítejte! P ( < X < ) = F () F () = 1 e /9 (1 e /9 ) = e /9 e 16/9. =,7. Hledáme x, pro které je P (X < x) =,95: P (X < x) =,95 F (x) =,95 1 e x /9 =,95 x = 9 ln,5 =. 5,19, tj. přibližně 519 hodin. EX = xf(x) dx. Známe F, hustotu f vypočteme jako f(x) = F (x): Pro x > je f(x) = (1 e x /9 ) = e x /9 ( x 9 ) = x 9 e x /9 ; pro x je f(x) =. EX = x x 9 e x /9 dx = x 9 e x /9 dx ( Ručně by se tento integrál vypočítat nepodařilo, primitivní funkci nelze vyjádřit pomocí elementárních funkcí. Pomocí počítače dostaneme výsledek 3 π/.) b) Uveďte příklad náhodné veličiny s Poissonovým rozdělením pravděpodobnosti s λ = 1. Například náhodná veličina udávající počet hovorů, které přepojí telefonní ústředna během hodiny, jestliže průměrně přepojuje 1 hovorů za hodinu. Obecně: X... počet událostí za jednotku času, jestliže průměrně nastává λ událostí za jednotku času (další předpoklady, které musí být splněny, viz skripta nebo přednášky).. a) Barbora hraje pasiáns. Pravděpodobnost výhry je v každé hře,75. Jaká je pravděpodobnost, že ve hrách vyhraje dvakrát až třikrát? Hraje 8-krát. Náhodná veličina X udává počet výher v 8 hrách. Vypočtěte střední hodnotu a rozptyl náhodné veličiny X. Jaká je pravděpodobnost, že v 8 hrách vyhraje alespoň 55-krát? Použijte normální rozdělení s korekcí. P (vyhraje x až 3x) = P (vyhraje x)+p (vyhraje 3x) = ( ),75,5 + ( 3).,753,5 =,633. X Bi(n = 8; p =,75), tedy střední hodnota je EX = n p = 8,75 = 6 a rozptyl DX = n p (1 p) = 8,75,5 = 15. Pro výpočet použijeme střední hodnotu µ = EX = 6 a rozptyl σ = DX = 15 vypočtené v předchozí části. X Bi(8;,75) přibližně X No(µ = 6; σ = 15), U = X 6 P (X 55). = P (X > 5,5) = P 15 ( U > 5,5 6 15 ).= P (U > 1,) = 1 Φ( 1,) = = 1 (1 Φ(1,)) = Φ(1,). =,9. b) Musí pro každou náhodnou veličinu X platit P (X > 3) = 1 F (3)? Nebo to platí jen pro některý typ náhodných veličin? Nebo to neplatí vůbec? Odpověď zdůvodněte. P (X > 3) = 1 P (X 3) = 1 (P (X < 3) + P (X = 3)) = 1 F (3) P (X = 3) Rovnost P (X > 3) = 1 F (3) platí pro spojité náhodné veličiny, protože pro spojitou náhodnou veličinu je P (X = 3) =. Pro diskrétní náhodné veličiny vztah platit může a nemusí, záleží na tom, zda je P (X = 3) = p(3) nenulová. (Jestliže však pracujeme s definicí distribuční funkce F (x) = P (X x), pak rovnost P (X > 3) = 1 F (3) platí vždy.)

Semestrální písemka BMA3 - termín 6.1.9 - varianta C13 vzorové řešení Každý příklad je hodnocen maximálně 18 body, z toho část a) 1 body a část b) body. Mezivýsledky při výpočtech zaokrouhlujte alespoň na 3 desetinná místa. 1. a) Metodou nejmenších čtverců aproximujte funkci danou tabulkou bodů pomocí přímky. Nalezenou přímku pak načrtněte spolu se zadanými body. x i -1 1 3 y i -3,3 -, -,5,8, Normální soustava rovnic: 5c + 5c 1 = 3 5c 1 + 15c 1 = 11 c = c 1 = 1, 3 1 1 Rovnice přímky je y = + 1,x. 3 5 1.5 1.5.5 1 1.5.5 3 3.5 b) Vysvětlete (nakreslete obrázky a doplňte vhodným komentářem), proč to, že f(a) a f(b) mají opačná znaménka, u spojité funkce f zaručuje existenci kořene rovnice f(x) = v intervalu a, b, zatímco u nespojité funkce existence kořene zaručena není. Obrázek pro spojitou funkci viz skripta. Nespojitá funkce je taková, že její graf je někde přetržený, proto osu x protnout nemusí, i když je jeden koncový bod nad osou a druhý pod osou x.. a) Je dána počáteční úloha y = x 3y, y() = 1. Vypočtěte přibližnou hodnotu řešení v bodě x =, řešte s krokem h =, modifikovanou Eulerovou metodou y i+1 = y i + h (k 1 + k ), kde k 1 = f(x i, y i ), k = f(x i + h, y i + hk 1 ). Výsledek pak porovnejte s přesným řešením přesné řešení je y = 1 7 ( 6x+9x +e 3x+6 ). f(x, y) = x 3y První krok: x =, y = 1 k 1 = f(; 1) = 3 1 = 1 k = f( +,; 1 +, 1) = = f(,; 1,) =, 3 1, = 1, y 1 = 1 +, (1 + 1,) = 1, Přibližná hodnota řešení v bodě x =, je y = 1,795. Druhý krok: x 1 =,, y 1 = 1, k 1 = f(,; 1,) = 1,168 k = f(,; 1,576) = 1,387 y = 1, +, (1,168 + 1,387) = 1,795 Přesná hodnota je y(,) = 1 7 ( 6, + 9, + e 3,+6 ) =. 1,7, chyba je přibližně 8 1 3. b) Vypočtěte (přesně) 1 1 (1 + x ) dx. Kdybychom tento integrál vypočítali přibližně Simpsonovou metodou pro n =, byl by získaný výsledek menší, větší, nebo stejný jako přesná hodnota? Odpověď zdůvodněte, např. pomocí obrázku. 1 1 (1+x ) dx = [x+ x3 3 ]1 1 = 8 3. S by vyšlo stejně při použití Simpsonovy metody nahrazujeme integrovanou funkci interpolačním polynomem. stupně neboli parabolou. Protože integrovaná funkce je polynom. stupně, Simpsonovou metodou dostaneme přesný výsledek.

3. a) Životnost určitého typu součástek (měřená ve stovkách hodin) je náhodná veličina X s distribuční funkcí { 1 e x 3 /8 pro x >, F (x) = pro x. Jaká je pravděpodobnost, že součástka vydrží 1 až stovky hodin? Do jaké doby selže 99% součástek? Jaká je střední hodnota náhodné veličiny X? Jen zapište, jak by se střední hodnota vypočítala (konkrétně pro tuto náhodnou veličinu, ne zcela obecný vzorec), ale dál už nepočítejte! P (1 < X < ) = F () F (1) = 1 e 3 /8 (1 e 13 /8 ) = e 1/8 e 8. =,88. Hledáme x, pro které je P (X < x) =,99: P (X < x) =,99 F (x) =,99 1 e x3 /8 =,99 x = 3 8 ln,1 =. 3,37, tj. přibližně 333 hodin. EX = xf(x) dx. Známe F, hustotu f vypočteme jako f(x) = F (x): Pro x > je f(x) = (1 e x3 /8 ) = e x3 /8 ( 3x 8 ) = 3x 8 e x3 /8 ; pro x je f(x) =. EX = x 3x 8 e x3 /8 dx = 3x 3 8 e x3 /8 dx ( Ručně by se tento integrál vypočítat nepodařilo, primitivní funkci nelze vyjádřit pomocí elementárních funkcí. Pomocí počítače dostaneme výsledek π 3/(9Γ(/3)) =. 1,786.) b) Uveďte příklad náhodné veličiny s Poissonovým rozdělením pravděpodobnosti s λ = 15. Například náhodná veličina udávající počet hovorů, které přepojí telefonní ústředna během hodiny, jestliže průměrně přepojuje 15 hovorů za hodinu. Obecně: X... počet událostí za jednotku času, jestliže průměrně nastává λ událostí za jednotku času (další předpoklady, které musí být splněny, viz skripta nebo přednášky).. a) Cyril hraje Hledání min. Pravděpodobnost výhry je v každé hře,5. Jaká je pravděpodobnost, že v 5 hrách vyhraje jednou až dvakrát? Hraje 6-krát. Náhodná veličina X udává počet výher v 6 hrách. Vypočtěte střední hodnotu a rozptyl náhodné veličiny X. Jaká je pravděpodobnost, že v 6 hrách vyhraje alespoň -krát? Použijte normální rozdělení s korekcí. P (vyhraje 1x až x) = P (vyhraje 1x)+P (vyhraje x) = 5,5,75 + ( 5 ),5,75 3. =,659. X Bi(n = 6; p =,5), tedy střední hodnota je EX = n p = 6,5 = 15 a rozptyl DX = n p (1 p) = 6,5,75 = 11,5. Pro výpočet použijeme střední hodnotu µ = EX = 15 a rozptyl σ = DX = 11,5 vypočtené v předchozí části. X Bi(6;,5) přibližně X No(µ = 15; σ = 11,5), U = X 15 11,5 P (X ) =. P (X > 19,5) = P. = 1,91 =,9. ( U > 19,5 15 11,5 ).= P (U > 1,3) = 1 Φ(1,3). = b) Může pro distribuční funkci nějaké náhodné veličiny platit F (1) > F ()? Jestliže ano, uveďte příklad náhodné veličiny, pro kterou to platí. Jestliže ne, vysvětlete, proč to platit nemůže. Nerovnost F (1) > F () platit nemůže, protože F (1) = P (X < 1) a F () = P (X < ). Hodnota F () udává pravděpodobnost většího jevu než F (1), a tedy F () rozhodně nemůže být menší než F (1). Přesněji: F () = P (X < ) = P (X < 1) + P (1 X < ) = F (1) + P (1 X < ) F (1), }{{} a tedy nemůže být F (1) > F ().

Semestrální písemka BMA3 - termín 6.1.9 - varianta D13 vzorové řešení Každý příklad je hodnocen maximálně 18 body, z toho část a) 1 body a část b) body. Mezivýsledky při výpočtech zaokrouhlujte alespoň na 3 desetinná místa. 1. a) Metodou nejmenších čtverců aproximujte funkci danou tabulkou bodů pomocí přímky. Nalezenou přímku pak načrtněte spolu se zadanými body. x i -3 - -1 1 y i -,3-1,3,6, 3,3 5,5 Normální soustava rovnic: 6c 3c 1 = 8 3c 1 + 19c 1 = 3, Rovnice přímky je y =,11 + 1,55x. c =,11 c 1 = 1,55 6 5 3 1 1 3 3 1 1 3 b) U Newtonovy metody pro řešení rovnice f(x) = volíme počáteční aproximaci x tak, aby f(x ) a f (x ) měly stejná znaménka. Za jakých předpokladů tato podmínka skutečně zaručí konvergenci a proč? Vysvětlete geometrický význam této podmínky (nakreslete obrázky a doplňte vhodným komentářem). Viz skripta (Fourierova podmínka) a obrázky ze cvičení.. a) Je dána počáteční úloha y = 3x y, y(1) =. Vypočtěte přibližnou hodnotu řešení v bodě x = 1, řešte s krokem h =, modifikovanou Eulerovou metodou y i+1 = y i + hk, kde k 1 = f(x i, y i ), k = f(x i + h, y i + h k 1). Výsledek pak porovnejte s přesným řešením přesné řešení je y = 6 6x + 3x e x+1. f(x, y) = 3x y První krok: x = 1, y = k 1 = f(1; ) = 3 1 = 1 k = f(1 +, ; +,1 1) = = f(1,1;,1) = 3 1,1,1 = 1,53 y 1 = +, 1,53 =,36 Druhý krok: x 1 = 1,, y 1 =,36 k 1 = f(1,;,36) =,1 k = f(1,3;,57) =,566 y =,36 +,,566 =,8185 Přibližná hodnota řešení v bodě x = 1, je y =,8185. Přesná hodnota je y(1,) = 6 6 1,+3 1, e 1,+1. =,81, chyba je přibližně 9 1 3. b) Vypočtěte (přesně) 1 1 (1 x ) dx. Kdybychom tento integrál vypočítali přibližně Simpsonovou metodou pro n =, byl by získaný výsledek menší, větší, nebo stejný jako přesná hodnota? Odpověď zdůvodněte, např. pomocí obrázku. 1 1 (1 x ) dx = [x x3 3 ]1 1 = 3. S by vyšlo stejně při použití Simpsonovy metody nahrazujeme integrovanou funkci interpolačním polynomem. stupně neboli parabolou. Protože integrovaná funkce je polynom. stupně, Simpsonovou metodou dostaneme přesný výsledek.

3. a) Životnost určitého typu součástek (měřená ve stovkách hodin) je náhodná veličina X s distribuční funkcí { 1 e x 3 /7 pro x >, F (x) = pro x. Jaká je pravděpodobnost, že součástka vydrží až 3 stovky hodin? Jakou dobu životnosti překročí 95% součástek? Jaká je střední hodnota náhodné veličiny X? Jen zapište, jak by se střední hodnota vypočítala (konkrétně pro tuto náhodnou veličinu, ne zcela obecný vzorec), ale dál už nepočítejte! P ( < X < 3) = F (3) F () = 1 e 33 /7 (1 e 3 /7 ) = e 8/7 e 1. =,376. Hledáme x, pro které je P (X > x) =,95: P (X > x) =,95 1 F (x) =,95 F (x) =,5 1 e x3 /7 =,5 x = 3 7 ln,95 =. 1,115, tj. přibližně 11 hodin. EX = xf(x) dx. Známe F, hustotu f vypočteme jako f(x) = F (x): Pro x > je f(x) = (1 e x3 /7 ) = e x3 /7 ( 3x 7 ) = x 9 e x3 /7 ; pro x je f(x) =. EX = x x 9 e x3 /7 dx = x 3 9 e x3 /7 dx ( Ručně by se tento integrál vypočítat nepodařilo, primitivní funkci nelze vyjádřit pomocí elementárních funkcí. Pomocí počítače dostaneme výsledek π 3/(3Γ(/3)) =.,679.) b) Uveďte příklad náhodné veličiny s Poissonovým rozdělením pravděpodobnosti s λ =. Například náhodná veličina udávající počet hovorů, které přepojí telefonní ústředna během hodiny, jestliže průměrně přepojuje hovorů za hodinu. Obecně: X... počet událostí za jednotku času, jestliže průměrně nastává λ událostí za jednotku času (další předpoklady, které musí být splněny, viz skripta nebo přednášky).. a) Daniel hraje Hledání min. Pravděpodobnost výhry je v každé hře,. Jaká je pravděpodobnost, že ve hrách vyhraje jednou až dvakrát? Hraje 1-krát. Náhodná veličina X udává počet výher ve 1 hrách. Vypočtěte střední hodnotu a rozptyl náhodné veličiny X. Jaká je pravděpodobnost, že ve 1 hrách vyhraje nanejvýš 19-krát? Použijte normální rozdělení s korekcí. P (vyhraje 1x až x) = P (vyhraje 1x) + P (vyhraje x) =,,8 3 + ( ),,8 =,563. X Bi(n = 1; p =,), tedy střední hodnota je EX = n p = 1, = a rozptyl DX = n p (1 p) = 1,,8 = 16. Pro výpočet použijeme střední hodnotu µ = EX = a rozptyl σ = DX = 16 vypočtené v předchozí části. X Bi(1;,) přibližně X No(µ = ; σ = 16), U = X P (X 19) =. ( P (X < 19,5) = P U < 19,5 16 ).= P (U <,1) = Φ(,1) = = 1 Φ(,1). = 1,58 =,5. b) Musí pro každou náhodnou veličinu X platit P (X > ) = 1 F ()? Nebo to platí jen pro některý typ náhodných veličin? Nebo to neplatí vůbec? Odpověď zdůvodněte. P (X > ) = 1 P (X ) = 1 (P (X < ) + P (X = )) = 1 F () P (X = ) Rovnost P (X > ) = 1 F () platí pro spojité náhodné veličiny, protože pro spojitou náhodnou veličinu je P (X = ) =. Pro diskrétní náhodné veličiny vztah platit může a nemusí, záleží na tom, zda je P (X = ) = p() nenulová. (Jestliže však pracujeme s definicí distribuční funkce F (x) = P (X x), pak rovnost P (X > ) = 1 F () platí vždy.)