mpis 12

Metoda Bayesa. Przykład.

2    Generator liczb pseudolosowsch o rozkładzie normalnym standardowym.

3    Mamy 2 urny. w jednej z nich sa 2 białe X    *    -rugiej jest 8 białych i 3

czarne kule. /. losowej um> v - •    .    podobieństwo, tego że

losowano z pierwszej urny. i    .

A. W wyniku testowania grup    -tki> (5. 3. 0. I. 4. 2. 5, 4.

I. S\. Wyznaczyć.

a) szereg wariacyjny, szereg su -    / J /1 nń m oai v styczny i rozkład statystyczny

b)    estymator dystrybuani> h v ć) histogram H(x)

d)    estymator wartości oczekiuanc

e)    wykresy: estymatora dystrybuanty oraz histogramie 5. W zakładzie X zbadano 500 urządzeń spośród nowo wyprodukowanej partii i otrzymano

_ następujący rozkład liczby usterek:

Liczba usterek	0	1	2	3	4	5	6
Liczba urządzeń	112	168	119	63	28	9	1

Wyznaczyć:

a)    na poziomie ufności 0.95 przedział ufności dla przeciętnej liczby usterek w produkowanych rządzeniach w zakładzie x (u_a 1.96).

b)    przedział ufności na poziomie ufności 0.99 dla odchylenia standardowego usterek (1V=2.576).