plik


ÿþWstp do rachunku prawdopodobieDstwa i statystyki matematycznej MAP2037 wykBad dr hab. A. Jurlewicz WPPT Fizyka, Fizyka Techniczna, I rok, II semestr PrzykBady - Lista nr 3: Zmienna losowa. RozkBad zmiennej losowej. 1. Niech X oznacza ocen z egzaminu (w czterostopniowej skali ocen: 2, 3, 4, 5) losowo wybranego studenta z du|ej grupie studenckiej. RozkBad tej zmiennej losowej podany jest w tabeli: n 1 2 3 4 xn 2 3 4 5 pn 0,1 0,3 0,4 C Wyznacz staB C i oblicz prawdopodobieDstwo, |e ocena jest wy|sza ni| 3. Rozwizanie: " pn 0 Ô! C 0 4 " pn = 0, 1 + 0, 3 + 0, 4 + C = 0, 8 + C = 1 Ô! C = 0, 2 n=1 " Oba warunki speBnione s dla C = 0, 2. " P (X > 3) = P (X = 4) + P (X = 5) = p3 + p4 = 0, 4 + 0, 2 = 0, 6 1 2. Dla jakiej warto[ci staBej c cig pn = c ln 1 - , n = 2, 3, . . . , 8, okre[la rozkBad n2 pewnej zmiennej losowej? Poda dwa ró|ne przykBady takiej zmiennej losowej i wyliczy dla obu prawdopodobieDstwo, |e zmienna ta jest wiksza od 5,2 i mniejsza od 7,9999. Rozwizanie: 1 " pn 0 dla ka|dego n wtedy i tylko wtedy, gdy c 0 (bo 1 - < 1). n2 8 8 8 (n - 1)(n + 1) " pn = c ln = c (ln(n - 1) + ln(n + 1) - 2 ln n) = n2 n=2 n=2 n=2 1 9 = c(ln 9 - ln 8 - ln 2) = c ln = 1 wtedy i tylko wtedy, gdy c = < 0. 16 9 ln 16 1 " Oba warunki na cig okre[lajcy rozkBad s speBnione dla c = . 9 ln 16 " Aby poda rozkBad zmiennej losowej z wykorzystaniem pn trzeba jeszcze okre[li zbiór jej warto[ci, czyli ró|nowarto[ciowy cig (xn). 12 PrzykBad 1. Zmienna losowa Y , dla której xn = dla n = 2, 3, . . . , 8. (Zbiór n 12 12 warto[ci to {6, 4, 3, , . . . , }.) 5 8 1 ln 1 - 4 Wtedy P (5, 2 < Y < 7, 9999) = P (Y = 6) = p2 = H" 0, 5. 9 ln 16 PrzykBad 2. Zmienna losowa Z, dla której xn = 8 + n2 dla n = 2, 3, . . . , 8. (Zbiór warto[ci to {12, 17, . . . , 72}.) Wtedy P (5, 2 < Z < 7, 9999) = 0. 1 3. Na podstawie pewnych badaD stwierdzono, |e zmienna losowa X opisujca procent zanieczyszczeD w próbce rudy miedzi ma rozkBad o gsto[ci 12x2(1 - x) dla 0 x 1, f(x) = 0 poza tym. Wybrano niezale|nie cztery próbki. Wyznaczy prawdopodobieDstwo, |e (a) dokBadnie jedna próbka zawiera ponad 50% zanieczyszczeD; (b) co najmniej jedna próbka zawiera ponad 50% zanieczyszczeD. Rozwizanie: " Model: schemat Bernoulliego, 1 sukces-procent zanieczyszczeD w próbce jest wikszy ni| 50%, czyli X > ; 2 " 1 1 11 p = P (X > ) = f(x)dx = 12x2(1 - x)dx = , n = 4. 2 16 1 1 2 2 " Niech Y oznacza ilo[ próbek z wicej ni| 50% zanieczyszczeD w[ród 4 badanych 11 (czyli ilo[ sukcesów w n = 4 próbach). Y ma rozkBad Bernoulliego B n = 4, p = , 16 czyli przyjmuje warto[ xk = k z prawdopodobieDstwem k 4-k 4 11 11 pk = 1 - dla k = 0, 1, . . . , 4. k 16 16 " Mamy zatem 1 3 4 11 11 (1) P (Y = 1) = 1 - H" 0, 084; 1 16 16 0 4 4 11 11 (2) P (Y 1) = 1 - P (Y = 0) = 1 - 1 - H" 0, 99. 0 16 16 ñø ôø 0 dla x < -1, ôø ôø ôø ôø ôø - 4) dla -1 x < 1, c(x2 òø 4. Dobra staB c tak, aby funkcja f(x) = 0 dla 1 x < 2, byBa ôø ôø ôø c(x ôø - 5) dla 2 x < 3, ôø ôø óø 0 dla 3 x gsto[ci pewnej zmiennej losowej X. Znalez dystrybuant tej zmiennej losowej. Wyliczy P (0, 5 X < 1, 5) i P (X 2, 5). Rozwizanie: " f(x) 0 dla ka|dego x wtedy i tylko wtedy, gdy c 0 (wzory bez c daj funkcje ujemne na podanych przedziaBach). 1 f(x), c=1 1 2 -1 3 0 x -1 -2 -3 -4 -5 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 " 1 3 " f(x)dx = c (x2 - 4)dx + c (x - 5)dx = -59c = 1 wtedy i tylko wtedy, gdy 6 -" -1 2 6 c = - . 59 2 6 " Oba warunki na gsto[ s speBnione, gdy c = - . 59 x " Dystrybuanta ma posta F (x) = f(t)dt = -" ñø ôø 0 dla x < -1, ôø ôø ñø ôø x ôø ôø 6 ôø 0 dla x < -1, ôø ôø ôø - (t2 - 4)dt dla -1 x < 1, ôø ôø 59 ôø 2(x(12-x2)+11) ôø ôø ôø -1 ôø dla -1 x < 1, ôø ôø 59 òø òø 1 44 6 dla 1 x < 2, = - (t2 - 4)dt dla 1 x < 2, = 59 59 ôø ôø ôø -1 ôø ôø ôø 3x(10-x)-4 ôø ôø x ôø ôø dla 2 x < 3, ôø ôø 44 6 59 ôø ôø + - (t - 5)dt dla 2 x < 3, ôø óø ôø 59 59 ôø 1 dla 3 x ôø 2 ôø óø 1 dla 3 x 0.5 0.5 F(x) F(x) 0.4 0.4 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0 0 x x -0.1 -0.1 -1 0 1 2 3 -1 0 1 2 3 0.5 0.5 F(x) F(x) 0.4 0.4 + + 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0 0 x x -0.1 -0.1 -1 0 1 2 3 -1 0 1 2 3 F(x) 1 1 0.8 44/59 H" 0,7458 0.6 0.4 0.2 x 0 -1 1 2 3 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 2(0,5·(12-(0,5)2)+11) 44 41 " P (0, 5 X < 1, 5) = F (1, 5) - F (0, 5) = - = H" 0, 174 59 59 236 3·2,5·(10-2,5)-4 27 " P (X 2, 5) = 1 - F (2, 5) = 1 - = H" 0, 114. 59 236 3 5. Dystrybuanta zmiennej losowej X jest dana wzorem ñø 0 dla x 0, ôø ôø ôø òø 0, 125x2 dla 0 < x 1, F (x) = ôø 0, 5x2 - x + 0, 75 dla 1 < x 2, ôø ôø óø 1 dla 2 < x. Obliczy P (1 X < 1, 5), P (1 < X 1, 5), P (0 < X < 2), P (0 < X 2), P (X > 1), P (|X| > 1/2). Rozwizanie: 1.5 F(x) 1 1 0,75 0.5 0,25 0,125 0 1 2 x -0.5 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 " P (1 X < 1, 5) = F (1, 5) - F (1) = (0, 5 · (1, 5)2 - 1, 5 + 0, 75) - 0, 125 · 12 = 0, 25 " P (1 < X 1, 5) = lim F (x) - lim F (x) = x’!1,5+ x’!1+ = (0, 5 · (1, 5)2 - 1, 5 + 0, 75) - (0, 5 · 12 - 1 + 0, 75) = 0, 125 " P (0 < X < 2) = F (2) - lim F (x) = (0, 5 · 22 - 2 + 0, 75) - 0 = 0, 75 x’!0+ " P (0 < X 2) = lim F (x) - lim F (x) = 1 - 0 = 1 x’!2+ x’!0+ " P (X > 1) = 1 - P (X 1) = 1 - lim F (x) = 1 - (0, 5 · 12 - 1 + 0, 75) = 0, 75 x’!1+ " P (|X| > 1/2) = P (X > 1/2) + P (X < -1/2) = (1 - lim F (x)) + F (-0, 5) = x’!0,5+ = (1 - 0, 125 · (0, 5)2) + 0 = 0, 96875 4 6. Dobra staBe A, B i C tak, aby funkcja ñø ôø Aex dla x 0, òø F (x) = Bx + 0, 25 dla 0 < x ln 2, ôø óø C - e-x dla x > ln 2 byBa dystrybuant rozkBadu pewnej zmiennej losowej X. Obliczy prawdopodobieDstwa P (X ln 2), P (X > - ln 3) i P (0 < X < 1). Rozwizanie: 1.5 F(x) 1 1 0.5 0.5 Bln2+0.25 0.25 A x 0 ln2 -0.5 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 Rysunek 1: F (x) dla A = 0, 15, B = 0, 25, C = 1. " Dla wszystkich A, B i C funkcja F (x) jest lewostronnie cigBa. " lim F (x) = A · 0 = 0 dla wszystkich A, B i C x’!-" " lim F (x) = C = 1, o ile C = 1, A i B - dowolne. x’!" " Aby F byBa niemalejca na caBej prostej musimy mie A 0, B 0 A = F (0) lim F (x) = 0, 25 x’!0+ B ln 2 + 0, 25 = F (ln 2) lim F (x) = C - 0, 5 x’!ln 2+ " Zatem funkcja F jest dystrybuant dla C = 1 oraz A i B speBniajcych warunki: 0 A 0, 25, 0 B 0, 25/ ln 2. " Wtedy P (X ln 2) = lim F (x) = 1 - 0, 5 = 0, 5 x’!ln 2+ " P (X > - ln 3) = 1 - lim F (x) = 1 - Ae- ln 3 = 1 - A/3 x’!- ln 3+ " P (0 < X < 1) = F (1) - lim F (x) = 1 - e-1 - 0, 25 H" 0, 3821 x’!0+ 5

Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Wstep do R Pr MAP2037 wyklad 7
wstep do matematyki przykladowy egzamin
10 Wstep do prawoznawstwa
Wstęp do pakietu algebry komputerowej Maple
2006 06 Wstęp do Scrum [Inzynieria Oprogramowania]
Wstęp do magii
Renesans Wstęp do epoki Podłoże społeczno polityczne ~5C5
Wstęp do psychopatologii
BT Wstęp do Pierwszego Listu św Piotra apostoła
Wstęp do projektowania 2014 15 wykład 6,7
Krótkie wprowadzenie do listy nr 4
2009 10 27 Wstęp do SI [w 04]id&835

więcej podobnych podstron