Egzamin dla Aktuariuszy z 16 listopada 1996 r.

Prawdopodobieństwo i Statystyka

Zadanie 1

P( A ∩ B)

1

1 2

1

= → P( A ∩ B) =

=

P( )

A

4

4 5

10

P( A ∩ B ∩ C) 1

1 1

1

= → P( A ∩ B ∩ C) =

=

P( A ∩ B)

2

2 10

20

6

2

1

3

= + P( B) −

→ P( B) =

10

5

10

10

1

P( A ∩ B ∩ C) P( A ∩ B ∩ C) 1

ODP =

=

=

=

P( B ∩ C)

P( C B)

20

P( B)

1 3

2

3 10

Zadanie 2

x

≅ B( k; n +1− k ) k: n

i 1

−

x

( y − x) j− i 1

− 1

( − y) n− j

f

( x, y)

x

x

= !

n

d

l

a x < y

,

i: n

j: n

( i − )

1 !( j − i − )

1 !( n − j)!

Γ( α + β)

g

α−

β −

ęstość Beta:

1

1

x

1

( − x)

Γ( α)Γ( β)

α

αβ

dla Beta( α, β) : EX =

, var X =

α + β

( α + β)2 ( α + β + ) 1

min ma rozkład B(1,n)

max ma rozkład B(n,1)

( y − x) n−2

f

( x, y) = !

n

x < y

min,max

( n − 2)!

1 −

1 x

1 −

1 x

n

n

E min⋅ max = ∫ ∫

!

n−

xy

( y −

2

x)

dydx = y − x = t = ∫ ∫

!

n−2

t

=

( n − 2)!

( n − 2)!

0 0

0 0

1 −

1 x

1

−

1 x

= ∫ ∫

!

n

n−

n

x( t +

2

x)

t

dtdx = ∫

!

x

∫ n−1

n−

t

+

2

xt

=

( n − 2)!

( n − 2)!

0 0

0

0

1



n

n−1 

1

 n

n−1 

= ∫

!

n

1

( − x)

1

( − x)

!

n

t

1

(

t) t

x



+ x

 = 1 − x = t = ∫

−

1

( − t)



+

 =

( n − 2)!

n

n 1

( n

2)! n

n 1

0



−



−

0



−



  n+1

n+2 

 n

n+1

n+2 1

=

!

n

1 t

t

1

t

2 t

t

 







−

+

−

+

 =









( n − )

2 !  n  n +1 n + 2  n −1 n n + 1

n + 2 0

!

n



1

1

1

2

1



n −1

n −

=

1

2 n

n



−

+

−

+

 =

−

+1−

+

=

( n − 2)!  n( n + ) 1

n( n + 2)

n( n − )

1

( n − )

1 ( n + )

1

( n − )

1 ( n + 2) 

n + 1

n + 2

n + 1

n + 2

n −1 − 2 n

n − n + 1

1

=

+

+1 =

n + 1

n + 2

n + 2

1

n

n

cov(min, max) =

−

var min = var max =

2

n + 2

1

( + n)

1

( + n)2 ( n + 2)

1

n

−

n + 2

1

( + n)2

1 + 2 n + n 2 − n 2 − 2 n 1

( + n)2 ( n + 2)

1

corr =

=

=

n

1

( + n)2 ( n + 2)

n

n

1

( + n)2 ( n + 2)

Zadanie 3

 1

p 

[ X, Y ]≅ N( µ , µ

X

Y )





 n

n 

 p

1 

 n

n 

z teorii:

( µ − µ

Y

X )2

 µ − µ 

 µ − µ 

−

2

1

Y

X

X

Y

2

2

2

E min = µ Φ

 + µ 

 − e

δ

δ

, δ = σ − 2 pσ σ + σ

X

Y

2

1

2

1



δ





δ



2Π

p

dla p=1 bo u nas: n = p 1

n

weźmy np. µ

= µ

X

Y

wtedy widać Ŝe A,B,C odpada

dla p=1

granice bierzemy

E min = min( µ , µ

X

Y )

gdy µ

< µ O

K

X

Y

gdy µ

< µ O

K

Y

X

gdy µ

= µ O

K

X

Y

źle trochę, chodzi o to Ŝe estymator nieobciąŜony n

∀ , µ , µ a wtedy tylko jeśli p=1

X

Y

dla pewnych n, µ , µ moŜe się zdarzyć, Ŝe estymator nieobciąŜony dla p róŜnego od 1

X

Y

ODP (D) prawidłowa

Zadanie 4

σ 2 = ,

1 µ = µ

Y ≅ N ( µ ) 1

,

P( eY ≤ q) = , 0 6

P( eY ≤ r) = , 0 4

P( Z ≤ ln q − µ) = , 0 6 Z ≅ N( )1

,

0

P( Z ≤ ln r − µ) = , 0 4

Z tego :

ln q − µ = − ln r + µ

ln qr

µ =

2



1





2

ln qr

1 

 ln qr +1

µ

= ex 

p µ +

σ  = ex 

p

+  = ex 

p

 = qr e = qre

X



2



 2

2 



2



Zadanie 5

1

n−1 − s

n

s

e

1

( − q) q

−

−

=

( )

Γ( )

1

( − )

(

) 1 −

f ( N S = s) f ( S

s N )

s

sq

n

f N

n

e

q qe

sq

sq

=

=

=

e

f ( s)

f ( s)

f ( s)

( n − )

1 !

−

e s 1

( − q)

sq

=

qe

f ( x + )

1 - ma się sumować do 1 ale f(x+1) się sumuje, z tego wynika Ŝe f ( s)

stała=1 i jest to rozkład X+1 gdzie X ma rozkład Poissona z parametrem sq Z tego wynika, Ŝe:

E( N S = s) = sq +1

var( N S = s) = sq czyli odpowiedź (A)

Zadanie 6

P(

2

2

2

X

X

X

X

X

X

P

X = σY , Y ≅ N (

)

1

,

0

1 +

2

4 <

(5 23 + 22) 



 1 +

4



= 

< 5

2

2



i

i

i

 X

X

3 +

2











2

2

 Y + Y

1

4



1

= P

< 5 → f ( x)

X

=

 2

2



2

Y + Y

( x + )

1

3

2

 4

1

4

2 3



 = X ≅ F(2,2)



5

6

6

ODP = ∫

1

= x +1 = t =

1

1

5

t

1

2

∫





−2 = −

= − =





1

( + x)

 t 

6

6

0

1

1

Zadanie 7

20

x

3

160

60

220

80

i 



L = ∏

−

−

−

−

−

1

µ 

µ 

e

e

= 1

µ

µ

e

e

= 1

µ





e

80

80

µ

i=1





µ

µ

220

ln L = −80 ln µ −

µ

∂

80

220

− 80 µ + 220

22

11

= −

+

=

= 0 → 80 µ = 220 → µ =

=

2

2

∂ µ

µ

µ

µ

8

4

Zadanie 8

p > p

2

1



p 2



 λ

p

λ

x

2 −1

− ∑ i



x

x

e

1 ⋅ ⋅ ⋅

n

 Γ( p

n

2 ) (

)

 = CONST⋅(

p

p

x

x

rosnąca ∏ x

1 ⋅ ⋅ ⋅

n ) 2 − 1 −

i



n

1

p



 λ

i=

p

λ

x

1

1 −1

− ∑ i



x

x

e

1

n

 Γ( p 1 ) ( ⋅ ⋅ ⋅

)





1 Π

x i > c

φ( x) = 

E

φ( x

=

)

2

= α

p



0 e

lse

P(

X

∏ > c =

i

) α

Κ = { x

∏ > = ln +...+ ln > = ln

i

} c { x

x

K

1

n

} K

c

t

e

P(ln X < t) = P( X < t e ) = ∫ 2 − λx

λ xe

= 1− exp(− t

λe )− t

λe exp(− t

λe )

0

2 t

f

gęstość zaleŜy od λ więc suma teŜ, czyli zaleŜy od λ i α

ln(

) = λe

exp − λe

X

( t)

Zadanie 9

1

sup L( a, X ) n

,

(

−

b a

M

m n

)



M



=

= 

 > k

sup L( ,

0 X )

1

 M − m 

a=0

M n

M

> c

M − m

- róŜne stałe

M − m < c

M

m

1 −

< k

M

- róŜne stałe

m > k

M

Zadanie 10



2

0

0

0

1 

 0

1

0

0 









2

 1

0

0

0 

 0

0

0

1 

P =

=

 5

,

0

,

0 2

0



3

,

0

 ,

0 2

3

,

0

0

5

,

0 









 0

1

0

0 

 1

0

0

0 

 0

0

0

1 

 1

0

0

0 









3

2

 1

0

0

0   0

1

0

0 

P = P ⋅

=

 5

,

0

,

0 2

0



3

,

0

 3

,

0

5

,

0

0

,

0 2









 0

1

0

0 

 0

0

0

1 









4





100

P =

= P → P

= P b

o 1

+ 3n = 100 → n = 33













 0

0

0

1 







1

 1

0

0

0

ODP :

;

0

;

5

,

0

0

;



 =





[ ,025

,

0

;

0

;

1

,

0

;

6 ]

5 czyli odpowiedź (D)



2

 5

,

0

,

0 2

0

3

,

0 





 0

1

0

0 