Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse Registreeri konto

Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused (2)

4 HEA
Punktid

Esitatud küsimused

  • Mis on sündmus tavaelus?
  • Mis on juhuslik sündmus?
  • Kui toimub sündmust määravatest elementaarsündmustest üks 6 Mitu erinevat sündmust saab moodustada n-elemendilise elementaarsündmuste ruumi põhjal?
  • Mida näitab sündmuse tõenäosus milliseid omadusi me tõenäosuselt eeldame?
  • Mis on juhuslik suurus?
  • Mis sõltuvalt juhusest võib omandada erinevaid väärtusi 22 Mis on erinevus diskreetse ja pideva juhusliku suuruse vahel?
  • Mis on diskreetse juhusliku suuruse jaotus kuidas seda anda?
  • Kuidas on diskreetse juhusliku suuruse jaotus seotud sündmuse tõenäosusega?
  • Mis on jaotusfunktsioon?
  • Mis on juhusliku suuruse mood?
  • Mitu moodi on unimodaalne või multimodaalne 29 Mis on juhusliku suuruse keskväärtus?
  • Mis on dispersioon?
  • Keskväärtuse arvutamise valem EXnp leidmise valem on prinditud konspektis tähistatud 38 Millise valemiga avaldub binoomjaotusega juhusliku suuruse dispersioon?
  • Millise valemiga avaldub Poissoni jaotusega juhusliku suuruse dispersioon?
  • Mis on juhusliku suuruse kvantiil millised on kvantiili erijuhud?
  • Mis on täiendkvantiil kuidas ta on seotud kvantiiliga?
  • Keskväärtusega � ja dispersiooniga 2 21 Kuidas jaotub standardse normaaljaotusega juhuslike suuruste ruutude summa?
  • Mis seatakse vastavusse üldkogumi karakteristikutega 23 Mis on üldkeskmine ja mis on üldkeskmise ruuthälve?
  • Mis on valimikeskmine ja mis on tema standardhälve?
  • Kuidas avaldub valimikeskmise standardhälve?
  • Milline on valimikeskmise jaotus?
  • Mis on üldkeskmise efektiivseks punktihinnanguks?
  • Millal on vaja leida vajalik valimimaht ja kuidas seda teha?
Vasakule Paremale
Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #1 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #2 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #3 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #4 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #5 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #6 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #7 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #8 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #9 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #10 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #11 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #12 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #13 Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused #14
Punktid 10 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 10 punkti.
Leheküljed ~ 14 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2015-11-01 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 294 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 2 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor Mirell Põlma Õppematerjali autor

Märksõnad

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
20
pdf

Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika

Teooria eksami probleemid I osa Tõenäosusteooria 1. TT ja MatStat kui üksteise pöördteadused. Tõenäosusteooria on matemaatika osa, mis uurib juhuslike nähtuste üldisi seaduspärasusi sõltumatult nende nähtuste konkreetsetsest sisust ja annab meetodid nendele nähtustele mõjuvate juhuslike mõjude kvantitatiivseks hindamiseks. Juhuslikkusel põhinev lähenemine nõuab erilisi meetodeid, mida võimaldab tõenäosusteooria. Matemaatiline statistika on matemaatika osa, mis uurib statistiliste andmete kogumise, süstematiseerimise, töötlemise ja statistiliste järelduste tegemise meetodeid. Matemaatilise statistika eesmärgiks on statistiliste seaduspärasuste avastamine ja kirjeldamine. 2. Defineerige sündmuste algebra. Tooge vähemalt 2 sündmuste algebra mittetriviaalset näidet

Tõenäosusteooria ja...
thumbnail
32
docx

Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika

Teooria eksami probleemid I osa Tõenäosusteooria 1. Defineerige sündmuste algebra. Tooge vähemalt 2 sündmuste algebra mittetriviaalset näidet Klassi F0 nimetatakse sündmuste algebraks, kui: 1) ∅,Ω ∈ F0 (Ω < ∞; Ω – elementaarsündmuste ruum ehk hulk, mille elementideks on juhusliku katse kõikvõimalikud tulemused) 2) A ∈ F0 => Ā ∈ F0 3) A,B ∈ F0 => A + B ∈ F0 Nt: Ω = {1,2,3,4,5,6} a. F = {∅,Ω} b. A = {2,3,5}; F = {∅,Ω,A,Ā} c. F = {∅,Ω,{2,4,5},{5},{1,3,6},{1,2,3,4,6},{1,3,5,6}, {2,4}} 2. Tõenäosuse aksiomaatiline definitsioon. Tõestada aksioomide põhjal, et tühja hulga tõenäosus on null. Tuletada liitmislause 2 sündmuse (liidetava) puhul Kujutist P: F → [0;1] nimetatakse tõenäosuseks, kui: 1) P(Ω) = 1

Tõenäosusteooria ja...
thumbnail
20
docx

Tõenäosusteooria ja statistika

1. Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid. Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv. Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi. 2. Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi:  Uuringu ettevalmistamine  Statistiline vaatlus või eksperiment  Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine  Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine. 3. Statistlise vaatluse vead. Eristatakse vaatlusmeetodist tulenevaid

Tõenäosusteooria ja...
thumbnail
14
docx

Tõenäosusteooria ja Matemaatilise Statistika Kodutöö

Simuleerimine X Olgu meil juhuslik vektor X =( ) Y . Juhuslikud suurused X ja Y on antud juhul tunnused, mis koosnevad 40 objektist. Tunnused X ja Y olgu alljärgnevad: μ,σ X ~ μ lahendaja vanusega aastates ja standardhälve σ = N ¿ ) , kus keskväärtus 2∗lahendaja kinganumber 10 ning Y = aX+U, kus konstant a võrdub lahendaja kinga 0, σ numbriga ning U N ¿ ), kus σ =2∗(lahendaja vanus aastates ) . Ülesanne 1) Leidke lineaarne korrelatsioonikordaja corr(X,Y). 2) Leidke juhuslike suuruste X+Y keskväärtusele 0.95 usaldusintervall. Mis on selle intervalli suurim ja vähim väärtus? Lahendus Ülesanne on lahendatud MS Exceli abil. Lahendaja andmed: X ~ N (21;8.4) Y = 42X + U U ~ N (0, 42)

Tõenäosusteooria ja...
thumbnail
2
doc

TN teooria III kordamisküsimused

1. Kirjeldava statistika põhimõisted: Aritmeetiline keskimine X=(x1+x2+...+xN)/N=( i=1N xi)/N Kaalutud keskmine- keskmiste keskmine. On teada rühmade keskmised ja objektide arvud. Mediaan ­ Kui N on paaritu, siis on mediaan järjestatud statistilise rea keskmine liige. Kui N on paaris, siis on mediaan järjestatud arvrea kahe keskmise liikme poolsumma. Kvartiilid ­ p-protsentiil on arv, millest p protsenti andmetest on temast väiksem või võrdne ja (100-p) protsenti suurem või võrdne. 25- protsentiili nim. esimene kvartiil. Mediaan on 50-protsentiil e. teine kvartiil. 75-protsentiil nim. kolmas kvartiil. Mood ­ arvrea suurima sagedusega liige. Dispersioon ­ 2= ((x1-x)2+(x2-x)2+...+(xN-x)2)/N =(i=1N(xi-x)2)/N Standardhälve ­ =2

Tõenäosusteooria ja...
thumbnail
10
xls

Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kodutöö

Jrk HARIDUS SUGU ASULA TULU KULU PALK 1 4 1 2 240,40 817,51 1 000,00 2 2 1 1 708,29 674,66 2 000,00 3 4 1 1 725,00 754,21 3 500,00 4 5 1 1 800,00 641,75 1 600,00 5 3 1 2 880,82 1 351,81 2 000,00 6 5 2 2 908,63 709,14 1 700,00 7 3 2 1 1 035,67 818,93 2 115,00 8 4 2 2 1 050,84 917,61 1 428,00 9 5 1 1 1 119,87 1 429,05 4 500,00 10 5 2 1 1 370,20 1 011,09 2 780,00 11 5 1 1 1 383,33 925,63 1 800,00 12 6 2 2 1 414,59 914,67 2 700,00

Tõenäosusteooria ja...
thumbnail
7
pdf

Tõenäosusteooria ja statistika

1. Tõenäosus ja tema leidmise näiteid arvutusvalemite abil Sõltumatute katsete kordamisel saadavat suhtelise sageduse piirväärtust kutsutakse sündmuse A toimumise tõenäosuseks P (A) := lim mn n Sündmus, mille toimumise tõenäosus on 0 võib aset leida lim n1 =0 n n-1 Sündmus, mille toimumise tõenäosus on 1 ei pruugi alati toimuda lim =1 n n Tõenäosus, et toimuvad nii sündmused A kui ka B, P(A B), on leitav valemiga P(A B) = P(A|B) P(B) Kui A ja B on teineteisest sõltumatud: P(A|B)=P(A) ja P(A B) = P(A) P(B) Tõenäosus, et toimub kas sündmus A või sündmus B, P(A U B), on leitav valemiga

Tõenäosuse ja statistika...
thumbnail
6
rtf

Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika

Eero Ringmäe 3811210**** LAP32 010636 10. dets 2002 Kodutöö aines tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika 4 n 14 7 i 1 .. n 10 X: Y: xi 13 25 31 38 46 floor 0.3. 56 58 63 70 74 81 84 89 93 yi 3.6 3.8 0.1. 4.9 5.5 6.2 6.3 7.8 0.1. 7.3 7.4 8.2 8.6 8.5 9 9.8 Näitan punktide (x_i,y_j) asetust xy-tasandil: Juhuslike punktide jaotus 10 8 y i 6 4 2 0 20 40 60 80 100 x i Leian hinnangud X ja Y keskväärtustele (EX-le ja EY-le) n 1. x_kesk xi n i= 1 --> x_kesk = 58.857 n 1. y_kesk yi n i= 1 --> y_kesk = 6.9 Leian hinnangud X ja Y dispersioonile ning standardhälbele n

Tõenäosusteooria ja...



Lisainfo

Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika eksami kordamisküsimused:
1) sündmuse tõenäosus,
2) pidev juhuslik suurus,
3) pidev ühtlane jaotus,
4) normaaljaotus,
5) teised jaotused,
6) üldkogumi karakteristikute punkthinnang,
7) üldkogumi karakteristikute vahemikhinnang,
8) hüpoteesid.


Kommentaarid (2)

kmx125 profiilipilt
kmx125: Seletused kenasti kirjas
11:43 02-06-2016
olari15 profiilipilt
olari15: Hea
23:38 05-10-2016



Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun