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 ...
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
Ülesanne 1 Ülesanne 1 On arvutatud kahe erineva tudengite grupi kesk Esimeses grups oli 57 tudengit ning keskmine t teises grupis oli 28 tudengit ning keskmine tulem Kas on alust väitel, et õppejõud hindas esimest xa 50 xb 46 sa 10,3 sb 11,5 na 57 nb 28 H0: µa=µb (tulemused ei erine, õppejõud hinda H1: µaµb (tulemused erinevad, õppejõud hind SE*=SE12+SE22 SE*=1,3642682 +2,1732962 SE* 2,566 temp= x2-x1/SE* Temp -1,559 Tkr= 2,01 VASTUS: Statistiliselt erinevad tulemused oluli Ülesanne 2 Põllumees soovib kindlaks teha, kas tankla tank Selleks teostab ta viis tankimist, tellides iga kord Kodus mõõdab ta saadud kütusekoguse täpse Kas on alust väita, et tanklast saadav kütusekog x- 19,4 s- 0,25 n- 5 µ- 20 H0: µ = 20l (Kütusekogus vastab tellitule) H1: µ 20l (Kütusekogus ei vasta tellitule) SE= s/n SE= 0...
Ülesanne 1 Uuringus, mille käigus tuleb lahendada teatud tüüpi ülesanne, osaleb 10 inimest. Keskmiselt kulus ülesande lahe x- 17 s- 4,5 t= 2,262157 n- 10 x= 3,219106 0,95 sqrt n 3,16 Vastus: Ülesande lahendamiseks kulus keskmisest 17 minutist +/- 3,219 minutit rohkem/vähem. Ehk vahemikust 13,8 minutit kuni 20,2 minutini. Ülesanne 2 100 ostja küsitlemisel selgus, et keskmiselt kaupadele kulutatav summa on 150 kr standardhälbega 75 kr. Leidke x- 150 SE= 7,5 s- 75 x= 15 n- 100 0,95 sqrt n 10 Vastus: Keskmiselt kaupadele kulutatav summa keskmiselt on +/- 15 kr rohkem/vähem. Ehk vahemikust 135 krooni kuni 165 krooni. Ülesanne 3 160 ostja küsitlemisel selgus, et 20 nendest pidasid toote hinda lii...
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 Haare arvrea suurima ja vähima vä...
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 ...
❚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 ❥❛ ❇ ♠✐...
❆❧❣❡❜r❛ ■ ❡❦s❛♠✐❦s ❦♦r❞❛♠✐♥❡ ✾✳ ❥✉✉❧✐ ✷✵✶✺✳ ❛✳ ❑❡❡r✉❧✐s❡♠❛❞ ❦üs✐♠✉s❡❞ ✶✳ ❚⑦õ❡st❛❞❛✱ ❡t ❦✉✐ ❆ ♦♥ r✉✉t♠❛❛tr✐❦s ü❧❡ ❦♦r♣✉s❡ ❑ ❥❛ s❡❧❧❡ ♠❛❛tr✐❦s✐ ♠✐♥❣✐❧❡ r❡❛❧❡ ❧✐✐t❛ ❑ s✉✈❛❧✐s❡ ❡❧❡♠❡♥❞✐❣❛ ❦♦rr✉t❛t✉❞ t❡✐♥❡ r✐❞❛✱ s✐✐s ❆ ❞❡✲ t❡r♠✐♥❛♥t ❡✐ ♠✉✉t✉✳ ❚õ❡st✉s ❖❧❣✉ A = (aij ) ∈ M atn ❥❛ ♦❧❣✉ B ♠❛❛tr✐❦s✱ ♠✐s ♦♥ s❛❛❞✉❞ ♠❛❛t✲ r✐❦s✐st A s❡❧❧❡ k✲♥❞❛❧❡ r❡❛❧❡ ❛r✈✉❣❛ c ❦♦rr✉t❛t✉❞ l✲♥❞❛ r❡❛ ❧✐✐t♠✐s❡❧✱ ❦✉s k = l✳ P❡❛♠❡ ♥ä✐t❛♠❛✱ ❡t |A| = |B|✳ ❊❡❧❞❛♠❡✱ ❡t k < l✳ ▼❛❛tr✐❦s✐ B k ✲s r✐❞❛ ❦♦♦s♥❡❜ ❡❧❡♠❡♥t✐❞❡st ak1 + cal1 , ak2 + cal2 , . . . , akn + caln ❑õ✐❦ ü❧❡❥ää♥✉❞ A ❡❧❡♠❡♥❞✐❞ ♦♥ s❛♠❛❞✱ s❡❡❣❛ ❞❡t❡r♠✐♥❛♥t ♦♥ ✈õr❞♥❡ s✉♠✲ ♠❛❣❛✳ |B| = sign(σ)a1σ(1) . . . ak−1,σ(k−1) (akσ(k) + calσ(k) )ak+1,σ(k+1) . . . alσ(l) . . . anσ(n) σ∈Sn ❑❛s✉t❛❞❡s r❡❛❛❧❛r✈✉❞❡ ❞✐str✐❜✉t✐✐✈s✉s❡ ❥❛ s✉♠♠❛ ♦♠❛❞✉s✐ ✈õ✐♠❡ s❡❧❧❡ ❦✐r✲ ❥✉t❛❞❛ ...
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
Matrikli Number = XXXX1, keskmisele palgale lisaks 1. Ülesanne 1 Hinnata üldkogumi keskmisi: keskmist palka, keskmist kulu spordile ja keskmist kulu meelelahutusele. Leida usaldusvahemikud keskmistele usaldusnivool 0,90 ja 0,99. Keskmise leidmiseks kasutasin valemit : OpenOffices vastas sellele funktsioon AVERAGE. Usaldusvahemike leidmiseks kasutasin funktsiooni CONFIDENCE, kuhu oli ühe argumendina vaja standardhälvet, mille sain funktsiooni STDEVP abil. Alpha on 1-β . Size on valimi suurus(50). Ülesanne 2 Hinnata mittesuitsetajate osakaalu üldkogumis (a) meeste seas, (b) naiste seas usaldusnivool 0,95. Kuna valimi maht jääb alla 30, siis kasutan Studenti jaotust (OpenOffices vastab F^-1 TINV funktsioon) β=0.95 α = (1 + β) / 2 (number) a studenti jaotuse kvantiilide puhul k* = n – 1 (degree_freedom Leian p* = k/n (kus k on mittesuitsetavate arv ja n koguarv) Naistel vahemik (59.2% ; 95.4%) Meestel vahemik (49.3% ...
1. Matrikli viimane number – 3. Järelikult SUGU=2 ja AGE_GR=25-34 Koo Sug Vanus- V03C V27C V30C V34C V36C V37C V38C V41C V42C d_i u grupp 310 2 2534 9457,866 5669,58 0 4378,57 909,577 510,334 0 777,44 0 94 392 28 17 93 311 2 2534 10553,17 0 214,4133 10131,6 0 744,472 0 1962,6 2979,255 211 3 256 91 87 312 2 2534 7392,166 0 1738,630 5798,31 1483,31 2828,02 22246,05 3896,4 8468,680 55 66 72 376 537 789 55 313 2 2534 7348,636 2502,98 672,9768 8115,65 1266,28 1397,80 3459,408 8541,66...
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) ; ...
docstxt/135317869158.txt
TÕENÄOSUS SÜNDMUSED Tõenäosusteooria uurib esinevate juhuslike nähtuste seaduspärasusi Meie käsitluse aluseks on katse. Katse seisneb teatud tingimuste realiseeerumises ning selle käigus jälgitakse sündmuste toimumisi. Sündmus võib olla kindel, võimatu või juhuslik. Kindel sündmus (tähistatakse K) sündmus, mis teatud tingimuste korral alati toimub. Kindlateks sündmusteks on kooliaasta algus 1. septembril, igahommikune päikesetõus, vesi on ämbris vedelas olekus kui temperatuur on 10 kraadi. . Võimatu sündmus (tähistatakse V) sündmus, mis antud vaatluse või katse korral 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. Juhuslik...
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...
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...
∫ φ2 ( y ) f 2 ( y ) dy= ∫ ∫ x f 1 ( x| y ) dx f 2 ( y ) dy=∫ ∫ x f ( y ) f 2 ( y ) dxdy =∫ x dx ∫ ¿ −∞ −∞ −∞ −∞ −∞ 2 −∞ −∞ . ∞ Analoogiliselt ∫ φ1 ( x ) f 1 ( x ) dx=E(Y ) −∞ 31. Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika kui teineteise pöördteadused. Demonstreerida seda ühe näite abil matemaatiline statistika Jaotused Andmed tõenäosusteooria …. II osa Matemaatiline statistika 1. Klassikalise statistika eeldused. Nende eelduste rikutus Klassikalise statistika eeldused: a. Üldkogum on lõpmatu ja valim on selle lõplik alamhulk; |u| = n –
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...
= (x) = ( | ) = ∫ ( | ) ; = (y) = ( | ) = ∫ ( | ) . Leiame ∫ (y) ( ) = ∫ ∫ ( | ) ( ) = ( , ) ∫ ∫ ( ) = ∫ ∫ ( , ) =∫ ( ) = ( ). ( ) Analoogiliselt ∫ (x) ( ) = ( ) 32. Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika kui teineteise pöördteadused. Demonstreerida seda ühe näite abil matemaatiline statistika Jaotused Andmed tõenäosusteooria …. II osa Matemaatiline statistika 1. Klassikalise statistika eeldused. Nende eelduste rikutus Klassikalise statistika eeldused: a
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...
Statistika teooria I 1. Kirjeldava statistika põhimõisted: aritmeetiline keskmine, mediaan, kvartiilid, mood, dispersioon, standardhälve, haare. Esitada definitsioonid ja osata antud andmeväärtuste puhul neid mõisteid rakendada N x + x 2 + ... + x N xi Aritmeetiline keskmine: µ = 1 = i =1 N N N-üldkogumi maht Aritmeetilise keskmise erijuht on kaalutud keskmine: N N N µ = 1 µ1 + 2 µ 2 + ... + m µ m N N N µ1, µ2,..., µm on m-rühma keskmised N1 N 2 N , ,..., m on nn kaalud N N N Mediaan: Kui N on paaritu, siis on mediaan järjestatud statistilise rea (variatsioonirea) keskm...
Jrk.nr. X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 2 M 35 A 1 EPÜ A 17 359 12 M 28 V 0 EPÜ M 7 309 23 M 48 A 1 TTÜ SL 35 289 24 M 28 A 1 TLÜ SL 12 289 25 M 26 V 0 TLÜ A 3 214 26 M 37 A 2 TLÜ L 15 319 27 M 30 A 2 TÜ M 12 349 32 M 28 V 0 EPÜ A 5 279 ...
1) Üldkogumi keskmise µ hinnang on valimkeskmine: x tulu = 3 385,23 x kulu = 2 894,88 x palk = 5 937,23 , keskmiste saamiseks kasutatud valemit AVERAGE. 95% usaldusvahemik üldkogumi keskmisele: kus: n valimi maht valimstandardhälve Usaldusnivoo 0,95 puhul Tulu Kulu Palk (1842,85, 4927,61) (1700,49, 4089,27) (2877,88, 8996,58) Näiteks tulu puhul kasutatud valemit (AVERAGE(E2:E36) 1,96*(STDEV(E2:E36)/SQRT(COUNT(E2:E36)) , AVERAGE(E2:E36) + 1,96*(STDEV(E2:E36)/SQRT(COUNT(E2:E36)) NB! Kulu ning tulu puhul kasutatud samasid valemeid (vastavate andmetega). 2) Naiste arv antud valimis 10 (valem COUNTIF(C2:C36;2)), seega 10 2 ...
1. 1. N n . , m k . N = 20, n = 5, m = 4, k = 2. . . C nk C Nm--nk C 52 C152 5!15!4!16! 5 4 3 15 14 4 P ( A) = = = = = 0,217 . CN m C 204 2!3!2!13!20! 2 20 19 18 17 2. n , k . , m . n = 10, k = 4, m = 2. . . C km C 42 4!2!8! 43 2 P ( A) = m = 2 = = = = 0,133 . Cn C10 2!2!10! 10 9 15 3. . 15% , 25%, 30%. , ( ) . . : A1 ; A2 ; A3 . , ( ) P ( A) = P ( A1 A2 A3 + A1 A2 A3 + A1 A2 A3 ) = = P( A1 A2 A3 ) + P( A1 A2 A3 ) + P ( A1 A2 A3 ) = = P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) + P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) + P ( A1 ...
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...
Liina Savtsik
x
Pidev juh. f-n F(x)=P(X
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
