n elementi (üks kord) ja erinevad järjestuse poolest. Erinevaid permutatsioone on Pn=n (n-1) ...1 = n! · Kombinatsioonideks n elemendist k kaupa nimetame ühendeid, mis sisaldavad k elementi (antud n elemendi hulgast) ja erinevad vähemalt ühe elemendi poolest. n! · Erinevaid kombinatsioone on C =A /Pk C nk = ( n - k )!k! Tõenäosusteooria · Sündmuste hulka, kus alati üks sündmus toimub ja see välistab teiste toimumise nimetame sündmuste täissüsteemiks (täielikuks süsteemiks). · Võrdvõimalike sündmuste täielikku süsteemi nimetame elementaarsündmuste süsteemiks ja sündmusi elementaarsündmusteks. · Sündmuse (klassikaliseks) tõenäosuseks nimetame sündmuse soodsate elementaarsündmuste arvu k ja kõigi võrdvõimalike elementaarsündmuste arvu suhet. P(A)=k/n. 0P(A)1
12. klass Tõenäosusteooria 1. Sündmuse klassikaline tõenäosus Sündmuse A tõenäosuseks p(A) nimetatakse sündmusele A soodsate elementaarsündmuste (võimaluste) arvu k ja kõigi elementaarsündmuste (võimaluste) arvu n suhet. k p(A) = n Siin eeldakse: 1) arvu n lõplikkust;
Näide9.Vaatleme loteriid,mille noorem on poiss.Tähistame sündmuse B, silma tulek täringu viskel, loteriiga võidu korral trükiti 1 miljon piletit ja võidab et mõlemad on poisid ja sündmuse A, et saamine, tuttava kohtamine ainult ühe piletiga. Seega pileti omanikul vähemalt üks on poiss. P(B|A)= tänaval.Juhuslik katse on on võidu tõenäosus P(BA)/P(A)=P({p,p})/P({t,b);(p,t); tõenäosusteooria jaoks kirjeldatud, kui 1/1000000=0.000001.Näeme,et see on (p,p)})=1/4:3/4=3/4.sõltumatud on alati on loetletud tema võimalike tulemuste praktiliselt võimatu sündmus kahe niisugune järhestikuse katsega hulk. Seda hulka nimetatakse p(A)=0.Sõltiv sündmus, kui sündmus seotud sündmused, kus esimese katse
1. Visatakse korraga kahte täringut. Kui suur on tõenäosus, et vähemalt ühel täringul tuleb 4 silma? Vastus: 0,3. 2. Abonent on unustanud vajaliku telefoninumbri 2 viimast numbrit (need on teineteisest erinevad) ja valib need juhuslikult. Kui tõenäone on, et ta valib õiged numbrid? Vastus: 0,011. 3. Esimeses kastis on 4 standardset ja 2 defektiga detaili, teises 4 standardset ja 3 defektiga detaili. Esimesest kastist pannakse üks juhuslikult võetud detail teise kasti. Leida tõenäosus, et seejärel teisest kastist juhuslikult võetud detail on standardne. Vastus: 0,583.
docstxt/130444777517938.txt
Tõenäosusteooria. 1. Õpetaja kutsub kuuest nõrgast õpilasest kolm konsultatsiooni. Õpilane, kes pidi kutse edastama, unustas nimed ja saatis neist huupi kolm konsultatsiooni. Kui tõenäone on, et juhtusid kutsutud? 2. Õpilane oskab 25-st eksamiküsimusest vastata kahekümnele. Kui suur on tõenäosus, et pileti 3 küsimust on kõik nende kahekümne seast? 3. Kui suur on tõenäosus, et täringu viskamisel tuleb a. 5 silma, b. paaritu arv silmi, c. kolmega jaguv silmade arv. 4. Urnis on 3 punast ja 9 sinist ühesugust kuuli. Kui suur on tõenäosus, et kuuli juhuslikul võtmisel urnist saadakse d. sinine kuul, e. punane kuul, f. roheline kuul, g. kas punane või sinine kuul. 5. Lapse käes on neli kaarti, millest igaühele on kirjutatud üks number 1, 2, 3, 4. Laps laob need juhuslikus järjrkorras üksteise kõrvale. Kui suur on tõenäosus, et nii teki...
Kodune ülesanne 1.1 Kuus enimmüüdud raamatut USA-s 1994. aastal olid Celestine Prophecy (C), Debt of Honor (D), Insomnia (I), The Lottery Winner (L), Politically Correct (P), Wings (W). Houstonis Texases võeti raamatuostjatest, kes ostsid ühe raamatu, valim ja saadi järgmised tulemused: WDWCIPCWPIWWPCPCLCPCWWPWWCIPLDDIPDWCILCDLDILI Koostada ostude sagedustabel ja joonistada tulpdiagramm. Ostude osakaalud kujutada sektordiagrammil. Raamat Arv Celestine Prophecy - C C 9 Cdebt of Honor - D D 6 Insomnia - I I 7 The Lottery Winner - L L 5 Politically Correct - P P 8 Wings - W W 10 kokku 45 12 10 ...
Marianna Köster 093432 YASB41 YMR3720 Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika statistika kodutöö 1. Andmestik Sugu Vanus Toidukulud Eluaseme kulud x² y² xy M 25-34 19348,75187 468,048 374374198,9 219068,9303 9056144,615 M 25-34 9899,71287 1242,45408 98004314,91 1543692,141 12299938,65
Kovariatsioon: COVAR Olgu igal objektil on mõõdetud rohkem kui üks tunnus. Tunnuste x ja y vaheline kovariatsioon: Arvutamiseks lihtsam valem: Korrelatsioonikordaja: CORREL Variatsioonikordaja e suhteline viga: Valimidispersioon: VAR Valimstandardhälve: STDEV 2. Usaldusvahemike praktiline leidmine üldkogumi keskmisele kahel juhul: a) kui valim suur (n30, standardse Tõenäosusteooria Page 1 2. Usaldusvahemike praktiline leidmine üldkogumi keskmisele kahel juhul: a) kui valim suur (n30, standardse normaaljaotuse tabeli kasutamine), b) kui valim väike (n<30, t-jaotuse tabeli kasutamine). n30 n<30 3. Hüpoteeside kontroll. Ühe- ja kahepoolsed hüpoteesid üldkogumi keskmise kohta: hüpoteeside püstitamine, teststatistiku leidmine, nullhüpoteesi tagasilükkamise kriteerium iga hüpoteeside paari puhul. Hüpoteeside praktiline kontrollimine antud andmete korral.
❚õ❡♥ä♦s✉st❡♦♦r✐❛ ❥❛ st❛t✐st✐❦❛ ■ ❡❦s❛♠✐❦s ❦♦r❞❛♠✐♥❡ ✾✳ ❥✉✉❧✐ ✷✵✶✺✳ ❛✳ ✶✳ ♥ä❞❛❧ ❉❡✜♥✐ts✐♦♦♥✐❞ ✶✳ ❏✉❤✉s❧✐❦ ❦❛ts❡ ✲ t❡❣❡✈✉s✱ ♠✐❧❧❡ t✉❧❡♠✉s ❡✐ ♦❧❡ ❛♥t✉❞ t✐♥❣✐♠✉st❡s ü❤❡s❡❧t ♠äär❛t✉❞✳ ✷✳ ❚õ❡♥ä♦s✉sr✉✉♠ ✭❛✮ ❛♥t✉❞ ❦❛ts❡ ❦õ✐❦✈õ✐♠❛❧✐❦❡ t✉❧❡♠✉st❡ ❤✉❧❦ ✭❜✮ ❦õ✐❣✐ sü♥❞♠✉st❡ ❧♦❡t❡❧✉✱ ♠✐s ❦❛ts❡ t✉❧❡♠✉s❡♥❛ ✈õ✐✈❛❞ t♦✐♠✉❞❛ ✭❝✮ sü♥❞♠✉st❡ t♦✐♠✉♠✐s❡ ✈õ✐♠❛❧✐❦❦✉s❡ ♠äär❛s✐❞ ✭tõ❡♥ä♦s✉s✐✮ ✸✳ ❊❧❡♠❡♥t❛❛rsü♥❞♠✉st❡ ❤✉❧❦ ✲ ❏✉❤✉s❧✐❦✉ ❦❛ts❡ K ❦õ✐❦✈õ✐♠❛❧✐❦❡ t✉❧❡♠✉st❡ ❤✉❧❦ Ω ✹✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ü❤❡♥❞ ✲ ❍✉❧❦❛ A∪B ♥✐♠✳ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ s✉♠♠❛❦s✳ ❙✉♠♠❛ t♦✐♠✉♠✐♥❡ tä❤❡♥❞❛❜ ❦❛s ❆ ✈õ✐ ❇ ✈õ✐ ♠õ❧❡♠❛ sü♥❞♠✉s❡ t♦✐♠✉♠✐st✳ ✺✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ü❤✐s♦s❛ ✲ ❍✉❧❦❛ A ∩ B ♥✐♠✳ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ ❦♦rr✉t✐s❡❦s✳ ❑♦rr✉t✐s❡ t♦✐♠✉♠✐♥❡ tä❤❡♥❞❛❜ ♥✐✐ sü♥❞♠✉s❡ ❆ ❦✉✐ ❦❛ sü♥❞♠✉s❡ ❇ t♦✐♠✉✲ ♠✐st✳ ✻✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ✈❛❤❡ ✲ ❍✉❧❦❛ AB ♥✐♠ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ ✈❛❤❡❦s✳ ❙❡❡ tä❤❡♥❞❛❜ sü♥❞♠✉s❡ ❆ t♦✐♠✉♠✐st ❥❛ ❇ ♠✐...
Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika Ajaloost Tekkinud 17. saj. seoses hasartmängudes (kaardid, täringud) tekkinud probleemidega kuidas jaotada panuseid, kui mäng juhtuks mingil põhjusel pooleli jääma, milliste kaartide korral on mõtet edasi mängida jms Tuntumad teadlased, kellel on suuri teeneid tõenäosusteooria arendamisel: De Fermat, Pascal, Huygens, Bernoulli, Gauss, Laplace, Kolmogorov jt Tänapäeval on tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika paljude ülikoolide mitmete erialade õppekavas. Põhimõisted katse põhimõtteliselt lõpmatult palju kordi teostatav toiming, mille korraldamise protseduur on fikseeritud; katse käigus jälgitakse, kas teatud sündmused toimuvad või mitte sündmus katse tulemus või erinevate tulemuste ühendamisel saadav tulemus Näit. Katseks on täringu viskamine, sündmusteks võivad olla järgmised: - saadakse 4 silma - saadakse 5 silma
Kui suur on tõenäosus, et kontsert toimub? Lahendus. Vastavalt ülesande tingimustele on vaja leida sündmuse tõenäosus. Kuna sündmused A ja B ei välista teineteist, siis kasutame valemit (2) /või läheme üle vastandsündmusele/: p ( A B ) = p( A) + p( B ) - p( A B) = 0,8 + 0,9 - 0,8 0,9 = 1,7 - 0,72 = 0,98 Kui lahendada vastandsündmuse kaudu (kontsert ei toimu), saaksime tulemuseks p ( A B) = 1 - p ( A B ) = 1 - 0,2 0,1 = 0,98 7. Peeter lahendab tõenäosusteooria ülesande tõenäosusega 0,3. Ants on veidi parem lahendaja, tema puhul on vastav tõenäosus 0,6. Lausa "kuldlahendaja" on aga Piret, kelle puhul on sama ülesande lahendamise tõenäosus 0,95. Kui eeldada, et õpilased istuvad kontrolltöö ajal hajutatult ning neil puudub võimalus üksteisega lahenduskäiku kooskõlastada, kui suur on siis tõenäosus, et a) kõik kolm õpilast lahendavad antud ülesande b) mitte ükski neist ülesannet ei lahenda c) ülesande lahendab vähemalt üks neist
TÕENÄOSUSTEOORIA 1 Juhuslik sündmus 1.1 Juhusliku sündmuse mõiste. Mingi katse või vaatluse tulemusena toimub teatud sündmus. Sündmusi tähistatakse tähtedega A, B, C, … . Iga sündmust vaadeldakse teatud tingimuste kompleksi olemasolu korral. Näiteks lumi sulab 0 kraadi juures normaalrõhul. Sündmused võib jaotada kolme liiki: 1. Kindel sündmus , mis toimub alati antud tingimuste juures ( päike tõuseb idast ja loojub läände). 2. Võimatu sündmus , mis ei saa kunagi antud tingimuste kompleksi korral toimuda (rong sõidab maanteel, päike loojub itta). 3. Juhuslik sündmus, mis võib toimuda või mitte toimuda (paarisnumbrisaamine täringuviskel, mündi viskamisel saada kull või kiri). 1.2 Sündmuste vahelised seosed. Sündmuste vahelised seosed on nagu vastavate hulkade vahelised seosed. 1. AB, sündmus B järeldub sündmusest A ehk sündmus A sisaldub sündmuses B. Näiteks: A = (2) ja B = (2;4;6), s...
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) X ja U väärtust...
ül.1 Münti visatak se 6 k orda. Leida tõenäosus, et vapp tuleb peale vähem, k ui k ak s k orda. võimalused: 0 ja 1 kord n= 6 p= 0,5 P(A)=P6(0) + P6(1) kasutame Bernoulli valemit: Pm,n=n! / m! *(n-m)! * p astmes m * q astmes n-m q=1-0-5= 0,5 P6(0)=6! / 0! * (6-0)! * 0,5 astmes 0 * 0,5 astmes 6= 0,0156 P6(1)=6! / 1! * (6-1)! * 0,5 astmes 1 * 0,5 astmes 5= 0,0938 P(A)= 0,1094 ül.2 Kak s k orvpallurit visk avad 3 k orda järjest k orvile. Tõenäosused tabada igal visk el on vastavalt 0,6 ja 0,7. Leida tõenäosus, et mõlemal on võrdne arv tabamusi. n= 3 m- tabamuste arv BINOMDIST I korvpalluri iga viske p= 0,6 II korvpalluri iga viske p= 0,7 ...
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 metodoloogilisi vigu ja registreerimisvigu. Metodoloogilised nt : valimivaatlusel esinevad representatiivsusvead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaat...
1. Olgu sündmus A kolmega jaguva silmade arvu saamine kahe täringu viskel, B kahega jaguva silmade arvu saamine kahe täringu viskel. Kas sündmuste A ja B korrutis on Vali üks: A. 2, 6, 8 või 12 silma saamine kahe täringu viskel. B. 3, 6, 9 või 12 silma saamine kahe täringu viskel; C. 6 või 12 silma saamine kahe täringu viskel; 2. Kui tõenäone on, et uue passi number lõpeb 7ga? Vastus: 0,1 3. Loterii iga 1000 pileti kohta tuleb 6 rahalist ja 24 esemelist võitu. Kui tõenäone on võita ühe piletiga? Vastus: 0,03 4. Õpperühmas on 8 mees ja 12 naisüliõpilast. Neist 6 kutsutakse juhusliku valiku teel eksamiruumi. Leida tõenäosus selleks, et sisenejate hulgas on 4 naisüliõpilast. Vastus: 0,357585
Klassikaline või geomeetriline tõenäosus μ(ΩA)=(2,25-2*0,5)=1,25 k V =k! Ck P(A)=1,25/2,25=5/9 Variatsioonid: n n Liitmislause, korrutamislause, tinglik 1) Karbis on 10 pooljuhti, neist 7 hiljuti testitut. Karbist tõenäosus, sõltumatud sündmused, võetakse huupi 5 pooljuhti. Leidke tõenäosus, et sõltumatute katsete seeria nende hulgas on täpselt 3 hiljuti testitut. Liitmislause: P(A1+A2)=P(A1)+P(A2)-P(A1A2) Lahendus: A=“3 pooljuhti 5-st on testitud“ P((A1+A2)+A3)= P(A1)+P(A2)+P(A3)-P(A1A2)- 5 P(A1A3)-P(A2A3)+P(A1A2A3) │Ω│=n= C10 =12 Tinglik tõenäosus: DEF. P(A/B)=P(AB)/P(B) ; ...
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 valemig...
Tõenäosusteooria kordamine I 1. 25-liikmelisest koorist on vaja saata 4 lauljat esindama koori. Mitmel erineval viisil saab seda teha? (12650) 2. Mitmel erineval viisil on võimalik paigutada väljakule ühte jalgpallimeeskonda 11 jalgpallurit? (39 916 800) 3. Tõenäosus, et päeva jooksul valmistatud nööbid on defektideta, on 0,9. Leia tõenäosus, et kolme päeva jooksul ei toodeta ühtegi praaknööpi. (0,729) 4. Jürkal on öökapi peal purgike 20 ravimitabletiga. Jürka naine võttis purgist 8 tabletti välja ja asendas need arseeni sisaldavate tablettidega. a) Kui suur on tõenäosus, et Jürka võtab juhuslikult arseenitableti? (0,4) b) Kui suur on tõenäosus, et esimesel õhtul võtab Jürka ravimi, aga teisel õhtul mürgi? (24/95) c) Kui suur on tõenäosus, et kahe tableti võtmisel on üks tablettidest ravim ja teine mürk? (48/95) d) Kui suur on tõenäosus...
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
tõenäosuse omadustega). Sündmuse A suhteliseks suuruse X jaotustabel järgmine: 1, Sündmus ja tõenäosus. Kindel, võimatu ja juhuslik sageduseks Pn(A) antud katseseeria puhul nim. sündmuse sündmus, nende tõenäosused. Sündmus on Aesinemiste arvu m ja kõigi katsete arvu n suhet: P n(A)= tõenäosusteooria põhimõiste. Tavaliselt tähistatakse m/n Juhusliku sündmuse A statistiliseks tõenäosuseks suurte tähtedega, vajadusel kasutatakse indekseid. Nt. A, nim. konstantse arvu P(A), mille läheneb sündmuse A A1, Bi, Cjk jne. Sündmuse tõenäosus on sündmuse suhteline sagedu, kui katsete arv n käheneb lõpmatusele. võimalikust näitav arv lõigul [0,1], mida tavaliselt Suhtelise sageduse omadused: 1. Sündmuse suhteline tähistatakse P
0, 1, 1, 4, 5, 5, 6, 7, 10, 10, 11, 12, 12, 15, 17, 20, 22, 23, 24, 25, 25, 25, 27, 33, 38, 38, 39, 39, 40, 43, 44, 44, 46, 52, 62, 62, 69, 69, 71, 71, 74, 74, 75, 75, 78, 78, 79, 79, 80, 82, 82, 85, 86, 87, 91, 91, 96, 96, 96, 98 Dixon-test Rlow=(x3-x1)/(xn-2-x1), n=60 -> Rlow=(1-0)/(96-0)=1/96=0,01 -> x1 ekse, sest et Rlow =0,01> Dkr=0,35 Osa A. Hinnangud, usaldusvahemikud, statilised h üpoteesid ja jaotused Tabel 1. Valim xi-juhuslik arv, ni xi kordumiste arv xmin=0, xmax=98 xi ni ni*xi ni*xi² ni(xi-x)² 0 1 0 0 2254.35 4320.78 1 2 2 2 1 4 1 4 16 1890.51 3609.10 5 2 10 50 1 6 1 6 36 1720.59 7 1 7 49 1638.63 ...
TÕENÄOSEIM SAGEDUS Ülesanne 1 Praakdetaili tootmise tõenäosus on 0,035. Leida tõenäoseim praagi hulk 500 detaili tootmisel. m*=täisosa(np-q+1), kus m*-tõenäoseim sagedus n=500 p=0,035 q=1-0,035=0,965 m*=500*0,035-0,965+1=17,535 Vastus: Tõenäoseim praagi hulk on 17 detaili. Ülesanne 2 Kulli ja kirja visatakse 5 korda. Leida tõenäosus, et kull tuleb peale: a) vähem kui kaks korda; b) mitte vähem kui kaks korda. a) vähem kui kaks korda n= 5 5 on väike - kasutan binoomjaotust Tõenäosus, et kull tuleb peale p=0,5 Meid huvitavad variandid (kull tuleb 0 või 1 korda) m p 0 0,03125 1 0,15625 0,1875 Tõenäosus, et kull tuleb peale vähem kui kaks korda. b) mitte vähem kui 2 korda ehk rohkem kui 2 korda m p 2 0,3125 ...
Tõenäosusteooria ja statistika eksam 1) Üldkogum – (ka populatsioon) looduse või ühiskonna või objektide hulk, mille kohta soovitakse teha järeldusi teda esindava valimi põhjal. Valim – väljavõtukogum; liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimi maht – vaatluste arv Tunnused: Kvalitatiivsed (sõnadega) – nominaalsed (värvid, rahvused, tõud) – järjestus e ordinaalsed (ei meeldi, pigem meeldib) Kvantitatiivsed e arvtunnused (mõõdame, loendame) – sõredad e diskreetsed – saavad omandada väärtusi ainult kindlate ajavahemike järel (laste arv peres). – pidevad – teatud piires võivad omandada, mistahes väärtusi ainult kindlate ajavahemike järel (nisu saagikus). 2) Statistilise uurimistöö etapid Uuringu ettevalmistamine (eesmärk, plaan, andmete vajadus, andmete kogumisviis, töötlemisviis, võimalikud järeldused). Statistiline ...
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
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 Sündmuste algebra koos tema määratud tõenäosusmõõduga moodustavad tõenäosusruumi
❚õ❡♥ä♦s✉st❡♦♦r✐❛ ❥❛ st❛t✐st✐❦❛ ■ ❡❦s❛♠✐❦s ❦♦r❞❛♠✐♥❡ ✾✳ ❥✉✉❧✐ ✷✵✶✺✳ ❛✳ ✶✳ ♥ä❞❛❧ ❉❡✜♥✐ts✐♦♦♥✐❞ ✶✳ ❏✉❤✉s❧✐❦ ❦❛ts❡ ✲ t❡❣❡✈✉s✱ ♠✐❧❧❡ t✉❧❡♠✉s ❡✐ ♦❧❡ ❛♥t✉❞ t✐♥❣✐♠✉st❡s ü❤❡s❡❧t ♠äär❛t✉❞✳ ✷✳ ❚õ❡♥ä♦s✉sr✉✉♠ ✭❛✮ ❛♥t✉❞ ❦❛ts❡ ❦õ✐❦✈õ✐♠❛❧✐❦❡ t✉❧❡♠✉st❡ ❤✉❧❦ ✭❜✮ ❦õ✐❣✐ sü♥❞♠✉st❡ ❧♦❡t❡❧✉✱ ♠✐s ❦❛ts❡ t✉❧❡♠✉s❡♥❛ ✈õ✐✈❛❞ t♦✐♠✉❞❛ ✭❝✮ sü♥❞♠✉st❡ t♦✐♠✉♠✐s❡ ✈õ✐♠❛❧✐❦❦✉s❡ ♠äär❛s✐❞ ✭tõ❡♥ä♦s✉s✐✮ ✸✳ ❊❧❡♠❡♥t❛❛rsü♥❞♠✉st❡ ❤✉❧❦ ✲ ❏✉❤✉s❧✐❦✉ ❦❛ts❡ K ❦õ✐❦✈õ✐♠❛❧✐❦❡ t✉❧❡♠✉st❡ ❤✉❧❦ Ω ✹✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ü❤❡♥❞ ✲ ❍✉❧❦❛ A∪B ♥✐♠✳ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ s✉♠♠❛❦s✳ ❙✉♠♠❛ t♦✐♠✉♠✐♥❡ tä❤❡♥❞❛❜ ❦❛s ❆ ✈õ✐ ❇ ✈õ✐ ♠õ❧❡♠❛ sü♥❞♠✉s❡ t♦✐♠✉♠✐st✳ ✺✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ü❤✐s♦s❛ ✲ ❍✉❧❦❛ A ∩ B ♥✐♠✳ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ ❦♦rr✉t✐s❡❦s✳ ❑♦rr✉t✐s❡ t♦✐♠✉♠✐♥❡ tä❤❡♥❞❛❜ ♥✐✐ sü♥❞♠✉s❡ ❆ ❦✉✐ ❦❛ sü♥❞♠✉s❡ ❇ t♦✐♠✉✲ ♠✐st✳ ✻✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ✈❛❤❡ ✲ ❍✉❧❦❛ AB ♥✐♠ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ ✈❛❤❡❦s✳ ❙❡❡ tä❤❡♥❞❛❜ sü♥❞♠✉s❡ ❆ t♦✐♠✉♠✐st ❥❛ ❇ ♠✐...
1 12 , 5 , 6 . . , ? , : ) ; ) . : ) . : m P( A) = n 12+5+6=23 . : 23! 23 22 21 n = C 23 3 = = = 1771 3!20! 1 2 3 : 6! 6 5 4 m = C 63 = = = 20 3!3! 1 2 3 m 20 P ( A) = = 0,011 n 1771 : , , 0,011. ) , 1 23. = 6/23. : n ( m ) = C nm p m q n-m q = 1-6/23=7/23 n=3 m=3 3 0 6 7 216 P( B) = 3 ( 3) = C p q = 1 3 3 3 0 = 0,018 2...
r sirge sihivektor s = ( x2 - x1 ; y2 - y1 ; z2 - z1 ) . r r Kahe sirge, mille sihivektorid on s1 = ( X 1 ; Y1 ; Z1 ) ja s2 = ( X 2 ; Y2 ; Z 2 ) , paralleelsus või ühtimine: r r X 1 Y1 Z1 s1 Ps2 = = . X 2 Y2 Z 2 9. KOMBINATOORIKA JA TÕENÄOSUSTEOORIA 9.1 Kombinatoorika 47 Ühenditeks nimetatakse lõpliku hulga U n = { u1 ; u 2 ; K ; u n } elementidest moodustatud alamhulki, mis erinevad üksteisest kas elementide endi, nende järjestuse, arvu või kordsuse poolest. Variatsioonid n erinevast elemendist m elemendi kaupa on ühendid, mis erinevad üksteisest elementide eneste või nende järjestuse poolest (s.t. uus järjestus endiste
docstxt/135317869158.txt
1. Tõenäosuse mõiste - Sündmuse (klassikaliseks) tõenäosuseks nimetame temas sisalduvate (ehk soodsate) elementaarsündmuste arvu ja kõigi elementaarsündmuste arvu suhet. kindel sündmus, võimatu, juhuslik. Vastandsündmus, selle tõenäosus. - Sündmuse A vastandsündmuseks nimetame sündmust, mis toimub parajasti siis, kui sündmus A ei toimu. 2. Sündmuste summa - Sündmuste A ja B summa on sündmus, mis toimub kui toimub vähemalt üks sündmustest A või B. korrutis - Sündmuste A ja B korrutis on sündmus, mis toimub parajasti siis, kui toimuvad sündmused A ja B. (samaaegselt) vahe - Sündmuste A ja B vahe on sündmus, mis toimub parajasti siis, kui sündmus A toimub aga sündmus B ei toimu. AB 3. Sõltumatud sündmused. - Sündmused on sõltumatud kui: P(A|B)=P(A), ehk sündmuse A tõenäosus ei sõltu sündmuse B toimumisest või mittetoimumisest: Välistavad sündmused - Sü...
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 13 5 ...
elementaarsündmused sisalduvad ka sündmuses B (nt A: ärtu sõdur, B: ärtu piltkaart, C: piltkaart korral A B C) Vastandsündmus A : sisaldab kõik elementaarsündmused, mis ei sisaldu sündmuses A (nt A: must kaart, A : punane kaart) sündmusega seondub tema tõenäosus, mis on mingi arv nullist kuni üheni. Tõenäosus- sündmuse esinemissagedust katsetes (ka võimalikkust, osakaalu vms). Tõenäosusteooria seisukohalt on tõenäosus sündmuse mõõduks ning tõenäosuse omadused tulenevad tõenäosusteooria aksiomaatikast : 1.Normeeritusaksioom: 0 P(A) 1 2 Liitmisaksioom: vastastikkku välistuvate sündmuste loenduva summa tõenäosus võrdub nende sündmuste tõenäosuste summaga, st P( Ai ) = P( Ai ) kui AiAj = Ø (-aditiivsus) 3.Tinglik tõenäosus määratletakse seosega P(A/B) = P(AB) / P(B) (tinglik tõenäosus näitab sündmuse A
SÜNDMUSE TÕENÄOSUS 1. Mis on sündmus tavaelus? 2. Mis on juhuslik sündmus? 3. Millisest aspektist me tahame sündmusi uurida? 4. Sündmuse matemaatiline definitsioon (elementaarsündmus, elementaarsündmuste ruum, sündmus). Elementaarsündmus on mingi vaadeldava protsessi või läbiviidava katse tulemus. Elementaarsündmuste ruumi moodustavad kõik elementaarsündmused ehk kõikvõimalike tulemuste hulk. Sündmuseks nimetatakse mingit suvalist elementaarsündmuste ruumi alamhulka. 5. Sündmuse toimumise kriteerium. Sündmuse toimumise juures on meile oluline vaid see, kas toimub või mitte. Sündmus toimub, kui toimub sündmust määravatest elementaarsündmustest üks. 6. Mitu erinevat sündmust saab moodustada n-elemendilise elementaarsündmuste ruumi põhjal? Tõesta! N-elemendilise elementaarsündmuste ruumi põhjal saab moodustada 2 n sündmust, mille hulka on arvestatud ka tühihulk. 7. Sündmuste liigitus (kindel, võimatu, vastandsün...
HARJUTUSÜLESANDED TÕENÄOSUSTEOORIAST - LAHENDUSED 1. Laagris on 7 õpilast, kellest 2 on väga head sportlased. 1) Leidke tõenäosus, et: a) seitsme õpilase hulgast juhuslikult välja kutsutud õpilane on väga hea sportlane; kogu võimaluste arv n1 = 7 , soodsate võimaluste arv m1 = 2 ; tõenäosus, et m1 2 kutsutud õpilane on väga hea sportlane on: p ( A) = = n1 7 b) seitsme õpilase hulgast juhuslikult välja kutsutud õpilane ei ole väga hea sportlane. kogu võimaluste arv n 2 = 7 , soodsate võimaluste arv m2 = 5 ; tõenäosus, et m2 5 kutsutud õpilane ei ole väga hea sportlane on: p( B) = = n2 7 2) Mitu erinevat võima...
Kood_i Sugu Vanusgrupp V03C V27C V30C V34C 17 2 45-54 26654 10777.39 0 17559.74 18 2 45-54 14138.94 391.0772 389.3519 12355.13 39 2 45-54 15984.97 10809.5 0 4956.993 57 2 45-54 11514.2 0 3897.66 3221.711 73 2 45-54 20280.35 572.1838 0 20077.37 77 2 45-54 857.7497 326.17 0 6116.338 84 2 45-54 15278.4 0 490.7205 9179.957 88 2 45-54 8189.979 462.347 2322.699 7176.859 92 2 45-54 12823.93 11974.15 0 9915.389 106 2 45-54 7414.769 646.8166 0 6266.34 107 2 45-54 24619.25 2276.556 809.0897 2028...
Ülesanne 1 (elementide järjestuse poolest) permutatsioonid Võistlustest võtab osa 6 võistkonda. Mitmel erineval viisil võivad jaotuda võistkondade vahelised kohad? 6 ! = 720 Ülesanne 2 (elementide endi poolest) kombinatsioonid Poolfinaalis osaleb 6 võistkonda. Finaali pääseb neist vaid kolm. Mitu erinevat võimalust on finaalgrupi moodustamiseks? 6! 4 5 6 C 63 = = = 20 3! 3! 1 2 3 Ülesanne 3 (elementide endi kui ka järjestuse poolest) variatsioonid Finaalvõistlustel osaleb 6 võistkonda. Mitmel erineval viisil võivad jaotuda kuld-, hõbe- ja pronksmedal nende võistkondade vahel? 6! Korrutise reegel 6 5 4 = 120 ehk V63 = 3!
Protsentiil on arv, millest p protsenti andmetest on temast väiksem või võrdne ja (100- p) protsenti suurem või võrdne. Dispersioon on andmeväärtuste hajuvust näitav karakteristik. N ( x i - µ )2 =2 i =1 (definitsiooni järgi) N Standardhälve: = 2 Haare on suurima ja vähima väärtuse vahe. 2. Sündmus ja tõenäosus. Kindel sündmus ja võimatu sündmus. Sündmus on tõenäosusteooria põhimõiste. Tavaliselt tähistatakse suurte tähtedega, vajadusel kasutatakse indekseid. Nt A, A1 , Bi , Cjk jne. Sündmuse tõenäosus on sündmuse võimalikkust näitav arv lõigul [0,1], mida tavaliselt tähistatakse P. Võimatu sündmuse V tõenäosus P(V)=0, kindla sündmuse K tõenäosus P(K)=1. Ülejäänud sündmused on juhuslikud sündmused. 3. Tehted sündmustega: vastandsündmus, sündmuste summa, sündmuste korrutis, sündmuste vahe. Esitada definitsioonid ja osata tuua näiteid
1. Andmestiku kirjeldus Analüüsile on võetud Statistikaameti poolt esitatud andmed. Andmestik on koos kahe tabeli alusel. Esimene on : PO047 Abiellud ja lahkumised (analoogne RV2 ABIELUD). Teine on PO032 : Sünnid, surmad ja loomulik kasv aasta sugu ja indikaatori alusel. Andmed olid valitud nii, et tabelist PO047 võetud aastad on 1 2014 ning PO032 1986 - 2015. See lubab oletada, et abiellude arv määrab järgm aastal sündinute laste arvu. Abiellude Sündide arv (xi) aasta (yi) aasta arv (xi) (yi) 1985 1986 12861 24106 1986 1987 13000 25086 1987 1988 13434 25060 1988 1989 12973 24318 1989 1990 12644 22...
Teemad I Reaalarvud ja avaldised; II Lineaar, ruut, murdvõrrandid ja võrratused; III Vektor tasandil. Joone võrrand Teemad IV Funktsioonid ja nende graafikud; V Arvjada ja selle piirväärtus; VI Logaritm ja eksponentfunktsioonid. Logaritm ja eksponentvõrrandid ning võrratused; Teemad VII Trigonomeetrilised funktsioonid. Trigonomeetrilised võrrandid; VIII Funktsiooni piirväärtus ja tuletis; IX Geomeetria tasandil ja ruumis; X Tõenäosusteooria ja kirjeldav statistika. Gümnaasiumi lõpetaja õpitulemused oskab arvutada peast, kirjalikult või arvutusvahendite abil ja oskab kriitiliselt hinnata arvutustulemusi; oskab teisendada algebralisi avaldisi; oskab lahendada ainekavaga fikseeritud võrrandeid ja võrrandisüsteeme ning võrratusi ja võrratussüsteeme; oskab kasutada põhilisi mõõtühikuid ja seoseid nende vahel; Gümnaasiumi lõpetaja õpitulemused
kunagi ei toimu. Võimatuteks sündmusteks on näiteks täringul üheaegselt 6 ja 4 silma heitmine; vesi ei saa tahkes olekus olla, kui temperatuur on +10 kraadi. Kindla sündmuse vastandsündmus on võimatu sündmus. Juhuslik sündmus sündmus, mis antud vaatluse või katse korral võib toimuda, aga võib ka mitte toimuda. Juhuslikeks sündmusteks on 6 silma tulek täringu viskel, loteriiga võidu saamine, tuttava kohtamine tänaval. Juhuslik katse on tõenäosusteooria jaoks kirjeldatud, kui on loetletud tema võimalike tulemuste hulk. Seda hulka nimetatakse lühidalt elementaarsündmuste hulgaks ja tähistatakse sümboliga S. Näide 1. Katse võimalikuks tulemuseks täringu viskel loetakse teatava tahu peale langemist. Sellel katsel on 6 võimalikku tulemust ja vastav elementaarsündmuste hulk on: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6 }. Katsetulemuste hulk moodustab elementaarsündmuste ruumi, tähistatakse . Eelnevas näites S =.
Teravnurga koosinus on selle nurga lähiskaateti ja hüpotenuusi suhe. Teravnurga tangets on selle nurga vastaskaateti ja lähiskaateti suhe(Näide38) 41. Sk= p*H St= Sk+2*Sp V= Sp*H (Näide39) 42. V= 1/3Sp*H (Näide40) 43. Sp = r² Sk =2rh St =2rh+2r2 V = r2 h(Näide41) . 44. Sp = r² Sk = rm St = Sp + Sk V = 1/3 r²h (Näide42) 45. S = 4 r² V = 4 : 3 r³(Näide43) 46.Tõenäosusteooria uurib seaduspärasusi,mis iseloomustavad juhuslikke sündmusi. 47.sagedus(Näide44)
annaabi.ee 
