Lösungen zu Übungsaufgaben Blatt 9
|
|
- Carsten Meissner
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Diskrete Zufallsgrößen Zu Aufgabe Die zufällige Anzahl X von Ausfällen eines Servers pro Jahr genüge folgender Verteilung: ai >6 pi /0 /0 3/0 /0 /0 /0 /0 0 Ein Ausfall des Servers verursacht Kosten. Fällt der Server mal aus, so kostet das 5000 Euro, genauso müssen bei maligem Ausfall 5000 Euro bezahlt werden. Bei 3 und 4 maligem Ausfall sind es bereits jeweils 0000 Euro und bei mehr als 4 maligem Ausfall im Monat verursachen die Reparaturen 0000 Euro Kosten. a) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein Server mehr als mal ausfällt? b) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein Server, der bereits mal ausgefallen ist, mindestens ein weiteres mal ausfällt? c) Wie groß ist sind die erwarteten Reparaturkosten im Jahr? Sei Yzufällige Reparaturkosten pro Jahr. Die Verteilungstabelle von Y ist: ai pi /0 /0 3/0 /0 /0 /0 /0 Zu a) X>) - X ) - X0)-X) 3/0 0,7 X X ) Zu b) X /X ) X ) X X ) ) X < ) X < ) 0,7 0,9 7 9 Zu c) Die erwarteten Reparaturkosten pro Jahr sind: 3 EY Euro Zu Aufgabe Die zufällige Übertragungszeit von Nachrichten in einer Übertragungseinrichtung sei diskret gleichverteilt auf der Menge {3,4,5,6,7} Sekunden. Wie groß ist die erwartete Übertragungszeit? Es gilt Xi) /5 für i3,4,5,6,7. Daraus folgt: 7 5 EX i 5 Sekunden 5 5 i 3
2 Zu Aufgabe 3 Sei X eine zweipunkt-verteilte Zufallsgröße: Berechnen Sie EX und Var(X)! p X. 0 ( p) Es gilt EX p + 0 ( p) p. Var( x) ( p) p + (0 p) ( p) p( p) Zu Aufgabe 4 Ein Würfel wird geworfen. Sei X die Zufallsgröße, welche die doppelte Augenzahl angibt, und Y die Zufallsgröße, welche die Werte oder 3 annimmt, je nachdem, ob eine ungerade oder gerade Zahl erscheint. Bestimmen Sie die Verteilung, den Erwartungswert und die Varianz von a) X b)y Lösung : Zu a) Verteilung von X : i pixi) /6 /6 /6 /6 /6 /6 EX ( )/ Var(X) (i 7) i Zu b) Verteilung von Y : i 3 piyi) / / EY / + 3 / Var(X) ( ) + ( 3), 5
3 Zu Aufgabe 5 Ein Spieler wirft zwei Münzen und gewinnt 5 bei zweimal Wappen, bei genau einmal Wappen und, falls kein Wappen erscheint. Bei welchem Einsatz ist das Spiel fair, d.h. bei welchem Einsatz ist der erwartete Gewinn gleich dem Einsatz? Sei X der zufällige Gewinn pro Spiel. X ist wie folgt verteilt: k 5Euro Euro Euro pkxk) /4 / /4 Daraus folgt für den erwarteten Gewinn: EX 5/4 + (/) + /4,5Euro. D.h. wenn der Einsatz,5 Euro beträgt, ist das Spiel fair. Stetige Zufallsgrößen Zu Aufgabe 6 Welche der folgenden Funktionen ist keine Dichtefunktion? Kreuzen Sie die richtigen Antworten an und begründen Sie Ihre Antwort! Nr. (Fläche unter der Dichte ist >) und 4. (Dichten dürfen nicht negativ sein). Zu Aufgabe 7 Welche der folgenden Funktionen ist keine Verteilungsfunktion? Kreuzen Sie die richtigen Antworten an und begründen Sie Ihre Antwort! 3
4 ) (nicht mon. wachsend), ) F(x) >, 3) F(x) ist negativ 5) nicht monoton wachsend. Zu Aufgabe 8 Sei X eine stetige Zufallsgröße mit der Verteilungsfunktion F und der Dichtefunktion f. Stellen Sie folgende Wahrscheinlichkeiten grafisch als Fläche unter der Dichtefunktion f dar: F(b), - X>a), -F(a), a X b), X a < b). 4
5 Zu Aufgabe 0 Eine stetige Zufallsgröße X die nur Werte im Intervall [a,b] annehmen kann und die für x [ a, b] Dichtefunktion f ( x) b a. 0 sonst besitzt, heißt auf [a,b]stetig gleichverteilt. a) Skizzieren Sie die Dichtefunktion von X! b) Zeigen Sie, dass bei einer auf [a,b] gleichverteilten Zufallsgröße alle Teilintervalle in [a,b] gleicher Länge d die gleiche Wahrscheinlichkeit besitzen! Berechnen Sie diese! c) Geben Sie die Verteilungsfunktion von X an! d) Berechnen Sie EX und Var(X)! e) Wie groß ist das 90%-Quantil von X? Zu a) und c) 0 x a F ( x) b a Zu b) falls falls falls x < 0 0 x x > u + h u h u X u + h) F( u + h) F( u) b a b a b a D.h., die Wahrscheinlichkeit dafür, dass X in einem Intervall [u,u+h] liegt, hängt nicht von der Lage (durch u gegeben) des Intervalls, sondern nur von der Breite h ab! Zu d) 5
6 a + b EX xf ( x) dx xdx b a b a ( b a) VarX ( x EX ) f ( x) dx ( x EX ) dx b a Zu e) Wir suchen das x mit F(x)0,9. x a F( x) 0,9 0,9 x ( b a)0,9 + a 0,a + 0, 9b b a Zu Aufgabe b a Die zufällige Zeit T (Stunden), die bis zum Abbau einer bestimmten Droge (z.b. ein Glas Wein, 0. cl) im menschlichen Blut vergeht, sei exponentialverteilt mit dem Parameter α/, d.h., sie ist durch folgende Dichtefunktion charakterisiert: 0, falls x < 0, a) Berechnen Sie die Verteilungsfunktion F(x)! b) Berechnen Sie die erwartete Abbauzeit EX und die Varianz Var(X). c) In wieviel Prozent aller Fälle dauert der Abbau länger als Stunden? d) Welche Abbauzeit überschreiten höchstens 0 % aller Personen? e) In wieviel % aller Fälle, in denen die Abbauzeit bereits Stunde überschreitet, überschreitet sie auch Stunden? Zu a) 0 falls x < 0 x F( x) e falls x 0 Zu b) EX xf ( x) dx e f(x) { 0 x e, falls x 0 x xdx VarX ( x EX ) f ( x) dx ( ) x EX e Zu c) P ( X > ) F() e 0,37 37% Zu d) Gesucht ist t mit P ( X > t) 0,. 0 x dx 4 6
7 Es ist t t X > t) 0, F( t) 0, e 0, ln(0,) t ln(0,) 4,6Stunden Zu e) X > X > ) X > ) F() e X > / X > ) e X > ) X > ) F() e e 0,6 6% Zu Aufgabe Sei X eine Zufallsgröße mit der Verteilungsfunktion F X (x) { 0, falls x <, (x / 4 - x + ), falls x < 4,, falls x 4. a) Berechnen Sie die Dichtefunktion f X (x)! b) Zeichnen Sie die Verteilungsfunktion und die Dichtefunktion in ein Koordinatensystem! c) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass < X < 3 gilt? d) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass X> 3, wenn man weiß, dass X >. 5 ist? Zu a) Zub) x f ( x) F' ( x) 0 für x 4 sonst Zuc) < X < 3)F(3)-F() 4 7
8 F(3) Zu d) P ( X > 3/ X >,5) 0, 8 F(,5) 8
Statistische Thermodynamik I Lösungen zur Serie 1
Statistische Thermodynamik I Lösungen zur Serie Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen 4. März 2. Zwei Lektoren lesen ein Buch. Lektor A findet 2 Druckfehler, Lektor B nur 5. Von den gefundenen
MehrZufallsgrößen. Vorlesung Statistik für KW 29.04.2008 Helmut Küchenhoff
Zufallsgrößen 2.5 Zufallsgrößen 2.5.1 Verteilungsfunktion einer Zufallsgröße 2.5.2 Wahrscheinlichkeits- und Dichtefunktion Wahrscheinlichkeitsfunktion einer diskreten Zufallsgröße Dichtefunktion einer
MehrBox-and-Whisker Plot -0,2 0,8 1,8 2,8 3,8 4,8
. Aufgabe: Für zwei verschiedene Aktien wurde der relative Kurszuwachs (in % beobachtet. Aus den jeweils 20 Quartaldaten ergaben sich die folgenden Box-Plots. Box-and-Whisker Plot Aktie Aktie 2-0,2 0,8,8
MehrFüllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Mean = 500,0029 Std. Dev. = 3,96016 N = 10.000. 485,00 490,00 495,00 500,00 505,00 510,00 515,00 Füllmenge
2.4 Stetige Zufallsvariable Beispiel. Abfüllung von 500 Gramm Packungen einer bestimmten Ware auf einer automatischen Abfüllanlage. Die Zufallsvariable X beschreibe die Füllmenge einer zufällig ausgewählten
MehrBei vielen Zufallsexperimenten interessiert man sich lediglich für das Eintreten bzw. das Nichteintreten eines bestimmten Ereignisses.
XI. Binomialverteilung ================================================================== 11.1 Definitionen -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
MehrBeispiel 48. 4.3.2 Zusammengesetzte Zufallsvariablen
4.3.2 Zusammengesetzte Zufallsvariablen Beispiel 48 Ein Würfel werde zweimal geworfen. X bzw. Y bezeichne die Augenzahl im ersten bzw. zweiten Wurf. Sei Z := X + Y die Summe der gewürfelten Augenzahlen.
MehrMonte-Carlo Simulation
Monte-Carlo Simulation Sehr häufig hängen wichtige Ergebnisse von unbekannten Werten wesentlich ab, für die man allerhöchstens statistische Daten hat oder für die man ein Modell der Wahrscheinlichkeitsrechnung
MehrStatistik I für Betriebswirte Vorlesung 5
Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 5 PD Dr. Frank Heyde TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 07. Mai 2015 PD Dr. Frank Heyde Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 5 1 Klassische Wahrscheinlichkeitsdefinition
MehrÜbungsrunde 7, Gruppe 2 LVA 107.369, Übungsrunde 7, Gruppe 2, 28.11. Markus Nemetz, markus.nemetz@tuwien.ac.at, TU Wien, 11/2006
1 3.34 1.1 Angabe Übungsrunde 7, Gruppe 2 LVA 107.369, Übungsrunde 7, Gruppe 2, 28.11. Markus Nemetz, markus.nemetz@tuwien.ac.at, TU Wien, 11/2006 U sei auf dem Intervall (0, 1) uniform verteilt. Zeigen
Mehr, dt. $+ f(x) = , - + < x < +, " > 0. " 2# Für die zugehörige Verteilungsfunktion F(x) ergibt sich dann: F(x) =
38 6..7.4 Normalverteilung Die Gauß-Verteilung oder Normal-Verteilung ist eine stetige Verteilung, d.h. ihre Zufallsvariablen können beliebige reelle Zahlenwerte annehmen. Wir definieren sie durch die
MehrUniversität Bonn 28. Juli 2010 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften Statistische Abteilung Prof. Dr. A. Kneip. KLAUSUR Statistik B
Universität Bonn 28. Juli 2010 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften Statistische Abteilung Prof. Dr. A. Kneip Sommersemester 2010 KLAUSUR Statistik B Hinweise zur Bearbeitung: Bei allen Teilaufgaben
MehrKapitel 3. Zufallsvariable. Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung
Kapitel 3 Zufallsvariable Josef Leydold c 2006 Mathematische Methoden III Zufallsvariable 1 / 43 Lernziele Diskrete und stetige Zufallsvariable Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion
MehrStochastische Eingangsprüfung, 17.05.2008
Stochastische Eingangsprüfung, 17.5.8 Wir gehen stets von einem Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, A, P) aus. Aufgabe 1 ( Punkte) Sei X : Ω [, ) eine integrierbare Zufallsvariable mit XdP = 1. Sei Q : A R, Q(A)
MehrPräsenzübungsaufgaben zur Vorlesung Elementare Sachversicherungsmathematik
Präsenzübungsaufgaben zur Vorlesung Elementare Sachversicherungsmathematik Dozent: Volker Krätschmer Fakultät für Mathematik, Universität Duisburg-Essen, WS 2012/13 1. Präsenzübung Aufgabe T 1 Sei (Z 1,...,
MehrStochastische Modelle
Klausur (Teilprüfung) zur Vorlesung Stochastische Modelle (WS04/05 Februar 2005, Dauer 90 Minuten) 1. Es sollen für eine Zufallsgröße X mit der Dichte Zufallszahlen generiert werden. (a) Zeigen Sie, dass
MehrBeispiele zur UE Wirtschaftsstatistik 1 bei Nagel
Beispiele zur UE Wirtschaftsstatistik 1 bei Nagel 1 Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten 1. Ein Würfel wird zweimal geworfen, der Stichprobenraum Ω ist Ihnen nicht neu. Versuchen Sie, den Stichprobenraum
MehrZusatzaufgaben zur Vorlesung Stochastik für Informatikstudenten
Zusatzaufgaben zur Vorlesung Stochastik für Informatikstudenten I.1 Erweitertes Urnenmodell mit Zurücklegen In einer Urne befinden sich ( N Kugeln, davon M 1 der Farbe F 1, M 2 der Farbe l ) F 2,..., M
MehrEinführung in die Statistik
Einführung in die Statistik Dr. C.J. Luchsinger 2 Zufallsgrössen Literatur Kapitel 2 * Statistik in Cartoons: Kapitel 4 * Krengel: 3.1 und 3.2 in 3 und (Honours Program) 10 sowie 11.1, 11.2 und 11.3 in
Mehri x k k=1 i u i x i v i 1 0,2 24 24 0,08 2 0,4 30 54 0,18 3 0,6 54 108 0,36 4 0,8 72 180 0,60 5 1,0 120 300 1,00 2,22 G = 1 + 1 n 2 n i=1
1. Aufgabe: Der E-Commerce-Umsatz (in Millionen Euro) der fünf größten Online- Shopping-Clubs liegt wie folgt vor: Club Nr. Umsatz 1 120 2 72 3 54 4 30 5 24 a) Bestimmen Sie den Ginikoeffizienten. b) Zeichnen
MehrName:... Matrikel-Nr.:... 3 Aufgabe Handyklingeln in der Vorlesung (9 Punkte) Angenommen, ein Student führt ein Handy mit sich, das mit einer Wahrscheinlichkeit von p während einer Vorlesung zumindest
Mehr13.5 Der zentrale Grenzwertsatz
13.5 Der zentrale Grenzwertsatz Satz 56 (Der Zentrale Grenzwertsatz Es seien X 1,...,X n (n N unabhängige, identisch verteilte zufällige Variablen mit µ := EX i ; σ 2 := VarX i. Wir definieren für alle
MehrMonty Hall-Problem. Wochen 3 und 4: Verteilungen von Zufallsvariablen. Lernziele. Diskrete Verteilungen
Monty Hall-Problem Wochen 3 und 4: Verteilungen von Zufallsvariablen US-amerikanische Fernseh-Show Let s make a deal, moderiert von Monty Hall: WBL 15/17, 04.05.2015 Alain Hauser
MehrKursthemen 12. Sitzung. Spezielle Verteilungen: Warteprozesse. Spezielle Verteilungen: Warteprozesse
Kursthemen 12. Sitzung Folie I - 12-1 Spezielle Verteilungen: Warteprozesse Spezielle Verteilungen: Warteprozesse A) Die Geometrische Verteilung (Folien 2 bis 7) A) Die Geometrische Verteilung (Folien
MehrP X =3 = 2 36 P X =5 = 4 P X =6 = 5 36 P X =8 = 5 36 P X =9 = 4 P X =10 = 3 36 P X =11 = 2 36 P X =12 = 1
Übungen zur Stochastik - Lösungen 1. Ein Glücksrad ist in 3 kongruente Segmente aufgeteilt. Jedes Segment wird mit genau einer Zahl beschriftet, zwei Segmente mit der Zahl 0 und ein Segment mit der Zahl
MehrGrundlagen der Inferenzstatistik: Was Ihnen nicht erspart bleibt!
Grundlagen der Inferenzstatistik: Was Ihnen nicht erspart bleibt! 1 Einführung 2 Wahrscheinlichkeiten kurz gefasst 3 Zufallsvariablen und Verteilungen 4 Theoretische Verteilungen (Wahrscheinlichkeitsfunktion)
MehrDie Pareto Verteilung wird benutzt, um Einkommensverteilungen zu modellieren. Die Verteilungsfunktion ist
Frage Die Pareto Verteilung wird benutzt, um Einkommensverteilungen zu modellieren. Die Verteilungsfunktion ist k a F (x) =1 k>0,x k x Finden Sie den Erwartungswert und den Median der Dichte für a>1. (Bei
MehrAufgabe 1 10 ECTS. y i x j gering mittel hoch n i Hausrat 200 25 0 225 KFZ 0 10 75 85 Unfall 20 35 90 145 Reiserücktritt 40 5 0 45 n j 260 75 165 500
Aufgabe 1 Für die Securance-Versicherung liegen Ihnen die gemeinsamen absoluten Häugkeiten der Merkmale X: Schadenshöhe und Y : Versicherungsart für die letzten 500 gemeldeten Schäden vor. 1. Interpretieren
MehrGesucht: wie viele Mitarbeiter sind max. durch Ziffernfolge unterscheidbar. Lösung: Möglichkeiten; Reihenfolge und MIT Zurücklegen- also = = 6561
1 Bettina Kietzmann Februar 2013 Numerische Aufgaben Statistik 1D 1. Kombinatorik Für die Lösung dieser Aufgaben ist die Tabelle der Formelsammlung S. 10 relevant. Geht es darum Möglichkeiten zu errechnen
Mehr3.3. Aufgaben zur Binomialverteilung
.. Aufgaben zur Binomialverteilung Aufgabe 1: Ziehen mit Zurücklegen und Binomialverteilung Ein sechsseitiger Würfel wird zehnmal geworfen. a) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, nur beim ersten Mal die
MehrEin möglicher Unterrichtsgang
Ein möglicher Unterrichtsgang. Wiederholung: Bernoulli Experiment und Binomialverteilung Da der sichere Umgang mit der Binomialverteilung, auch der Umgang mit dem GTR und den Diagrammen, eine notwendige
MehrModellgestützte Analyse und Optimierung Übungsblatt 4
Fakultät für Informatik Lehrstuhl 4 Peter Buchholz, Jan Kriege Sommersemester 2015 Modellgestützte Analyse und Optimierung Übungsblatt 4 Ausgabe: 27.04.2015, Abgabe: 04.05.2015 (12 Uhr) Aufgabe 4.1: Verteilungsfunktionen
MehrWeitere Aufgaben Mathematik (BLF, Abitur) Hinweise und Beispiele zu hilfsmittelfreien Aufgaben
Weitere Aufgaben Mathematik (BLF, Abitur) Hinweise und Beispiele zu hilfsmittelfreien Aufgaben Aufgabe C Gegeben ist eine Funktion f durch f ( ) = + 3. Gesucht sind lineare Funktionen, deren Graphen zum
MehrStatistik. R. Frühwirth. Statistik. fru@hephy.oeaw.ac.at. VO 142.090 http://tinyurl.com/tu142090. Februar 2010. R. Frühwirth Statistik 1/536
fru@hephy.oeaw.ac.at VO 142.090 http://tinyurl.com/tu142090 Februar 2010 1/536 Übersicht über die Vorlesung Teil 1: Deskriptive Teil 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung Teil 3: Zufallsvariable Teil 4: Parameterschätzung
MehrÜbungen zur Mathematik für Pharmazeuten
Blatt 1 Aufgabe 1. Wir betrachten den Ereignisraum Ω = {(i,j) 1 i,j 6} zum Zufallsexperiment des zweimaligem Würfelns. Sei A Ω das Ereignis Pasch, und B Ω das Ereignis, daß der erste Wurf eine gerade Augenzahl
MehrStatistik II für Betriebswirte Vorlesung 3
PD Dr. Frank Heyde TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 3 5. November 2013 Beispiel: Aktiensplit (Aczel & Sounderpandan, Aufg. 14-28) Ein Börsenanalyst
MehrAusarbeitung des Seminarvortrags zum Thema
Ausarbeitung des Seminarvortrags zum Thema Anlagepreisbewegung zum Seminar Finanzmathematische Modelle und Simulationen bei Raphael Kruse und Prof. Dr. Wolf-Jürgen Beyn von Imke Meyer im W9/10 Anlagepreisbewegung
MehrSchleswig-Holsteinische Ergänzung der Musteraufgaben für den hilfsmittelfreien Teil der schriftlichen Abiturprüfung im Fach Mathematik ab 2015
ische Ergänzung der für den hilfsmittelfreien Teil der schriftlichen Abiturprüfung im Fach Mathematik ab 2015 Ministerium für ildung und Wissenschaft des Landes Juni 2013 1 für Aufgabenpool 1 Analysis
MehrVerteilungsmodelle. Verteilungsfunktion und Dichte von T
Verteilungsmodelle Verteilungsfunktion und Dichte von T Survivalfunktion von T Hazardrate von T Beziehungen zwischen F(t), S(t), f(t) und h(t) Vorüberlegung zu Lebensdauerverteilungen Die Exponentialverteilung
MehrStudiengang (Zutreffendes bitte ankreuzen):
Prof. Dr. Ulrich Schwalbe Sommersemester 2006 Klausur Mikroökonomik Matrikelnummer: Studiengang (Zutreffendes bitte ankreuzen): SozÖk Sozma AÖ WiPäd Wiwi Prof. Dr. Ulrich Schwalbe Sommersemester 2006 Klausur
MehrStatistiktraining im Qualitätsmanagement
Gerhard Linß Statistiktraining im Qualitätsmanagement ISBN-0: -446-75- ISBN-: 978--446-75-4 Leserobe Weitere Informationen oder Bestellungen unter htt://www.hanser.de/978--446-75-4 sowie im Buchhandel
MehrComputational Finance
Computational Finance Kapitel 2.1: Einführung in die Simulation Prof. Dr. Thorsten Poddig Lehrstuhl für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbes. Finanzwirtschaft Universität Bremen Hochschulring 4
MehrSchriftliche Abiturprüfung Leistungskursfach Mathematik
Sächsisches Staatsministerium für Kultus Schuljahr 2000/01 Geltungsbereich: - Allgemein bildendes Gymnasium - Abendgymnasium und Kolleg - Schulfremde Prüfungsteilnehmer Schriftliche Abiturprüfung Leistungskursfach
MehrÜbungsaufgaben Wahrscheinlichkeit
Übungsaufgaben Wahrscheinlichkeit Aufgabe 1 (mdb500405): In einer Urne befinden sich gelbe (g), rote (r), blaue (b) und weiße (w) Kugel (s. Bild). Ohne Hinsehen sollen aus der Urne in einem Zug Kugeln
MehrÜbung zur Vorlesung Physikalische Chemie im Studiengang 3. FS KB Ch und 3. FS BB Phy
Übung zur Vorlesung Physikalische Chemie im Studiengang 3. FS KB Ch und 3. FS BB Phy Dr. Raimund Horn a Dipl. Chem. Barbara Bliss b Dipl. Phys. Lars Lasogga c a Fritz Haber Institut der Max Planck Gesellschaft
Mehr9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz
9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz Wenn wir die Standardabweichung σ nicht kennen,
MehrSchleswig-Holsteinische Ergänzung der Musteraufgaben für den hilfsmittelfreien Teil der schriftlichen Abiturprüfung im Fach Mathematik ab 2015
ische Ergänzung der für den hilfsmittelfreien Teil der schriftlichen Abiturprüfung im Fach Mathematik ab 2015 Ministerium für ildung und Wissenschaft des Landes Juni 2013 1 Inhaltsverzeichnis Vorbemerkungen
MehrStetige Verteilungsmodelle
Stetige Verteilungsmodelle Worum geht es in diesem Modul? Stetige Verteilungsfunktionen Quantile Dichtefunktion Maßzahlen stetiger Verteilungen Stetige Gleichverteilung Exponentialverteilung Überprüfung
Mehr1. Mathematik-Schularbeit 6. Klasse AHS
. Mathematik-Schularbeit 6. Klasse AHS Arbeitszeit: 50 Minuten Lernstoff: Mathematische Grundkompetenzen: (Un-)Gleichungen und Gleichungssysteme: AG. Einfache Terme und Formeln aufstellen, umformen und
MehrBinäre abhängige Variablen
Binäre abhängige Variablen Thushyanthan Baskaran thushyanthan.baskaran@awi.uni-heidelberg.de Alfred Weber Institut Ruprecht Karls Universität Heidelberg Einführung Oft wollen wir qualitative Variablen
MehrR ist freie Software und kann von der Website. www.r-project.org
R R ist freie Software und kann von der Website heruntergeladen werden. www.r-project.org Nach dem Herunterladen und der Installation von R kann man R durch Doppelklicken auf das R-Symbol starten. R wird
MehrÜbungsblatt 1 zur Vorlesung Angewandte Stochastik
Dr Christoph Luchsiger Übugsblatt 1 zur Vorlesug Agewadte Stochastik Repetitio WT Herausgabe des Übugsblattes: Woche 9, Abgabe der Lösuge: Woche 1 (bis Freitag, 1615 Uhr), Rückgabe ud Besprechug: Woche
MehrDIE FILES DÜRFEN NUR FÜR DEN EIGENEN GEBRAUCH BENUTZT WERDEN. DAS COPYRIGHT LIEGT BEIM JEWEILIGEN AUTOR.
Weitere Files findest du auf www.semestra.ch/files DIE FILES DÜRFEN NUR FÜR DEN EIGENEN GEBRAUCH BENUTZT WERDEN. DAS COPYRIGHT LIEGT BEIM JEWEILIGEN AUTOR. Geld, Kredit und Banken Prof. Dr. E. Baltensperger
Mehr2.1 Berechnung gleichverteilter Zufallszahlen. (Linearer Kongruenz-Generator)
Seydel: Skript umerische Finanzmathematik, Kap. 2 (Version 20) 33 ¾º Ö ÒÙÒ ÚÓÒ Ù ÐÐ Þ Ð Ò Definition (Stichprobe einer Verteilung) Eine Folge von Zahlen heißt Stichprobe (sample) von einer Verteilungsfunktion
MehrMA Projekt: Langfristige Kapitalmarktsimulation
MA Projekt: Langfristige Kapitalmarktsimulation Einführung in die Simulation Prof. Dr. Thorsten Poddig Lehrstuhl für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbes. Finanzwirtschaft Universität Bremen Hochschulring
MehrAufgaben zur Flächenberechnung mit der Integralrechung
ufgaben zur Flächenberechnung mit der Integralrechung ) Geben ist die Funktion f(x) = -x + x. a) Wie groß ist die Fläche, die die Kurve von f mit der x-chse einschließt? b) Welche Fläche schließt der Graph
MehrDie Binomialverteilung
Fachseminar zur Stochastik Die Binomialverteilung 23.11.2015 Referenten: Carolin Labrzycki und Caroline Kemper Gliederung Einstieg Definition der Binomialverteilung Herleitung der Formel an einem Beispiel
MehrDie zufällige Irrfahrt einer Aktie
Die zufällige Irrfahrt einer Aktie Teilnehmer: Daniela Garske (Herder-Oberschule) Joseph Jung (Pamina-Schulzentrum Herxheim) Martin Laudien (Herder-Oberschule) Kaina Schäfer (Herder-Oberschule) Anja Seegert
MehrKlausur: Einführung in die Statistik
1 Lösungen immer unter die jeweiligen Aufgaben schreiben. Bei Platzmangel auf die Rückseite schreiben (dann Nummer der bearbeiteten Aufgabe mit anmerken!!!). Lösungen, die nicht auf den Aufgabenblättern
MehrGenexpression. Expression eines einzelnen Gens. Expressionsmessung. Genexpressionsmessung. Transkription (Vorgang) Genexpression
Genexpressionsmessung Genexpression Transkription (Vorgang) Genexpression (quantitativ) Wieviele m-rna Moleküle eines bestimmten Gens sind in den Zellen? Genomische Datenanalyse 8. Kapitel Wie mißt man
MehrÜbungsklausur. Bitte wählen Sie fünf Aufgaben aus! Aufgabe 1. Übungsklausur zu Mathematik I für BWL und VWL (WS 2008/09) PD Dr.
Übungsklausur zu Mathematik I für BWL und VWL (WS 2008/09) PD Dr. Gert Zöller Übungsklausur Hilfsmittel: Taschenrechner, Formblatt mit Formeln. Lösungswege sind stets anzugeben. Die alleinige Angabe eines
MehrAnleitung zum Physikpraktikum für Oberstufenlehrpersonen Fehlerrechnung und Statistik (FR) Herbstsemester 2015
Anleitung zum Physikpraktikum für Oberstufenlehrpersonen Fehlerrechnung und Statistik (FR) Herbstsemester 2015 Physik-Institut der Universität Zürich Inhaltsverzeichnis 12 Fehlerrechnung und Statistik
MehrKlausur Statistik Lösungshinweise
Klausur Statistik Lösungshinweise Prüfungsdatum: 1. Juli 2015 Prüfer: Etschberger, Heiden, Jansen Studiengang: IM und BW Aufgabe 1 14 Punkte Ein Freund von Ihnen hat über einen Teil seiner Daten, die er
MehrStochastik für WiWi - Klausurvorbereitung
Dr. Markus Kuze WS 2013/14 Dipl.-Math. Stefa Roth 11.02.2014 Stochastik für WiWi - Klausurvorbereitug Gesetz der totale Wahrscheilichkeit ud Satz vo Bayes (Ω, F, P) Wahrscheilichkeitsraum, E 1,..., E F
MehrDr. Jürgen Roth. Fachbereich 6: Abteilung Didaktik der Mathematik. Elemente der Algebra. Dr. Jürgen Roth 3.1
.1 Dr. Jürgen Roth Fachbereich 6: Abteilung Didaktik der Mathematik Elemente der Algebra . Inhaltsverzeichnis Elemente der Algebra & Argumentationsgrundlagen, Gleichungen und Gleichungssysteme Quadratische
MehrStochastik Wahrscheinlichkeit
Stochastik Wahrscheinlichkeit Dies ist ein Detail, das auf dem letzten 1 DM Schein abgebildet war. Es stellt die wichtigste Wahrscheinlichkeitsverteilung überhaut dar die Normalverteilung. Diese Verteilung
MehrKommentierte Musterlösung zur Klausur HM I für Naturwissenschaftler
Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM I für Naturwissenschaftler Wintersemester 3/4 (.3.4). (a) Für z = + i und z = 3 4i berechne man z z und z z. Die Ergebnisse sind in kartesischer Form anzugeben.
MehrExtremwertverteilungen
Seminar Statistik Institut für Stochastik 12. Februar 2009 Gliederung 1 Grenzwertwahrscheinlichkeiten 2 3 MDA Fréchet MDA Weibull MDA Gumbel 4 5 6 Darstellung von multivariaten, max-stabilen Verteilungsfunktionen
MehrZ = 60! 29!31! 1,1 1017.
Aufgabe : Eine Hochzeitsgesellschaft besteht aus 60 Personen. a Wieviele verschiedene Möglichkeiten für Sitzordnungen gibt es? b Nehmen Sie nun an, dass 9 Gäste aus dem Familien- und Freundeskreis der
MehrRegelmäßigkeit (Erkennen von Mustern und Zusammenhängen) versus Zufall
Wahrscheinlichkeitstheorie Was will die Sozialwissenschaft damit? Regelmäßigkeit (Erkennen von Mustern und Zusammenhängen) versus Zufall Auch im Alltagsleben arbeiten wir mit Wahrscheinlichkeiten, besteigen
MehrKlausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008. Aufgabe 1
Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Prof. Dr. Susanne Rässler Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Wintersemester 2007/2008 Aufgabe 1 Ihnen liegt
MehrPrüfungsklausur Kreditwirtschaft
Prüfungsklausur Kreditwirtschaft 12. März 2009 Hinweise Bitte schreiben Sie Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer auf jeden Bearbeitungsbogen. Bitte verwenden sie für jede Aufgabe einen neuen Bearbeitungsbogen.
MehrCommercial Banking. Kreditgeschäft 2. Bedingte marginale und kumulative Ausfallwahrscheinlichkeit
Commercial Banking Kreditgeschäft Bedingte marginale und kumulative Ausfallwahrscheinlichkeit Bedingte Marginale Ausfallwahrscheinlichkeit (BMAW t ) (Saunders: MMR ) prob (Ausfall in Periode t kein Ausfall
MehrStatistik II für Betriebswirte Vorlesung 2
PD Dr. Frank Heyde TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 2 21. Oktober 2014 Verbundene Stichproben Liegen zwei Stichproben vor, deren Werte einander
MehrAufgabe 2.1. Ergebnis, Ergebnismenge, Ereignis
Aufgabe 2. Ergebnis, Ergebnismenge, Ereignis Ergebnis und Ergebnismenge Vorgänge mit zufälligem Ergebnis, oft Zufallsexperiment genannt Bei der Beschreibung der Ergebnisse wird stets ein bestimmtes Merkmal
MehrBeispielaufgaben zum Pflichtteil im Abitur Mathematik ab 2014
Beispielaufgaben zum Pflichtteil im Abitur Mathematik ab 04 Schwerpunkt: grundlegendes Anforderungsniveau 0 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Seite Vorbemerkungen... Aufgabenvariationen und Ergänzungen
MehrABITURPRÜFUNG 2012 ZUM ERWERB DER FACHGEBUNDENEN HOCHSCHULREIFE AN FACHOBERSCHULEN UND BERUFSOBERSCHULEN MATHEMATIK
ABITURPRÜFUNG 2012 ZUM ERWERB DER FACHGEBUNDENEN HOCHSCHULREIFE AN FACHOBERSCHULEN UND BERUFSOBERSCHULEN MATHEMATIK Nichttechnische Ausbildungsrichtungen Freitag, 25. Mai 2012, 9.00 Uhr bis 12.00 Uhr Die
MehrRisiko und Symmetrie. Prof. Dr. Andrea Wirth
Risiko und Symmetrie Prof. Dr. Andrea Wirth Gliederung 1. Einleitung Was ist eigentlich Risiko? 2. Risiko Mathematische Grundlagen 3. Anwendungsbeispiele Wo genau liegt der Schmerz des Risikos? 4. Sie
MehrB 2. " Zeigen Sie, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine Leiterplatte akzeptiert wird, 0,93 beträgt. (genauerer Wert: 0,933).!:!!
Das folgende System besteht aus 4 Schraubenfedern. Die Federn A ; B funktionieren unabhängig von einander. Die Ausfallzeit T (in Monaten) der Federn sei eine weibullverteilte Zufallsvariable mit den folgenden
MehrCoupon Collector's-Problem (Sammelbilderproblem) Name: Walter Wolf Matrikelnr.: 533440 Dozent: Dr. W. Kössler
Coupon Collector's-Problem (Sammelbilderproblem) Name: Walter Wolf Matrikelnr.: 533440 Dozent: Dr. W. Kössler Problemstellung Als Sammelbilderproblem bezeichnet man die Frage, wie viele Produkte bzw. Bilder
MehrMusteraufgaben für das Fach Mathematik
Musteraufgaben für das Fach Mathematik zur Vorbereitung der Einführung länderübergreifender gemeinsamer Aufgabenteile in den Abiturprüfungen ab dem Schuljahr 013/14 Impressum Das vorliegende Material wurde
MehrVon den Grundlagen der Monte-Carlo-Methode zur Simulation von Teilchenreaktionen und Teilchendetektoren
Von den Grundlagen der Monte-Carlo-Methode zur Simulation von Teilchenreaktionen und Teilchendetektoren Michael Unrau HS WS 08/09 14 November 2008 HS 08/09 Monte-Carlo Methoden 14 November 2008 1 / 24
MehrMonte Carlo Methoden in Kreditrisiko-Management
Monte Carlo Methoden in Kreditrisiko-Management P Kreditportfolio bestehend aus m Krediten; Verlustfunktion L = n i=1 L i; Die Verluste L i sind unabhängig bedingt durch einen Vektor Z von ökonomischen
MehrGrundlagen Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik
Grundlagen Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik Was ist Statistik? Wahrscheinlichkeit Grundgesamtheit und Verteilung Verteilung von Stichprobenparametern und Intervallschätzung Werkzeug Varianzanalyse
MehrDIPLOMVORPRÜFUNG GRUNDZÜGE DER STATISTIK, TEIL B WINTERSEMESTER 2006/07 28.02.2007
Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt DIPLOMVORPRÜFUNG GRUNDZÜGE DER STATISTIK, TEIL B WINTERSEMESTER 006/07 8.0.007 Lösung Prof. Dr. R Friedmann / Dr. R. Hauser Hinweise für die Klausurteilnehmer
MehrQuantitative Risk Management
Quantitative Risk Management Copulas und Abhängigkeit Johannes Paschetag Mathematisches Institut der Universität zu Köln Wintersemester 2009/10 Betreuung: Prof. Schmidli, J. Eisenberg i Inhaltsverzeichnis
Mehr2 3 x3 17. x k dx = x k x k+1 k +1. Mit jeder weiteren partiellen Integration reduziert sich der Grad des Faktors x n, induktiv erhalten wir also
Universität Konstanz Fachbereich Mathematik und Statistik Repetitorium Analysis 0 Dr DK Huynh Blatt 8 Aufgabe 6 Bestimmen Sie (a) (x + x 7x+)dx (c) (f) x n exp(x)dx (n N fest) sin (x)dx (g) (b) (d) ln(x)dx
MehrEingangstest Mathematik Musterlösungen
Fakultät für Technik Eingangstest Mathematik Musterlösungen 00 Fakultät für Technik DHBW Mannheim . Arithmetik.. (4 Punkte) Vereinfachen Sie folgende Ausdrücke durch Ausklammern, Ausmultiplizieren und
MehrGewinnchancen und Gewinnerwartung
Bachelorarbeit an der Ruhr-Universität Bochum Gewinnchancen und Gewinnerwartung Marius Alexander Wilker aus Marl Bochum, im April 008 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. R. Verfürth Inhaltsverzeichnis I.
MehrK2 MATHEMATIK KLAUSUR. Aufgabe PT WTA WTGS Darst. Gesamtpunktzahl Punkte (max) 28 15 15 2 60 Punkte Notenpunkte
K2 MATHEMATIK KLAUSUR 26.2.24 Aufgabe PT WTA WTGS Darst. Gesamtpunktzahl Punkte (max 28 5 5 2 6 Punkte Notenpunkte PT 2 3 4 5 6 7 8 9 P. (max 2 2 2 4 5 3 3 4 3 Punkte WT Ana A.a b A.c Summe P. (max 7 5
MehrBayern FOS BOS 12 Fachabiturprüfung 2015 Mathematik (Nichttechnische Ausbildungsrichtungen) Analysis A I
Bayern FOS BOS Fachabiturprüfung 05 Mathematik (Nichttechnische Ausbildungsrichtungen) Analysis A I.0 Nebenstehende Abbildung zeigt den Graphen G f ' der ersten Ableitungsfunktion einer in ganz 0 definierten
Mehr$ % + 0 sonst. " p für X =1 $
31 617 Spezielle Verteilungen 6171 Bernoulli Verteilung Wir beschreiben zunächst drei diskrete Verteilungen und beginnen mit einem Zufallsexperiment, indem wir uns für das Eintreffen eines bestimmten Ereignisses
MehrVersuch: Zufälliges Ziehen aus der Population
Wahrscheinlichkeit Ein Test diagnostiziert Kranke zu 99% richtig Gesunde zu 90% richtig 5% der Bevölkerung ist krank? Wie wahrscheinlich ist es, dass jemand krank ist, wenn der Test dies diagnostiziert?
MehrLebensdauer eines x-jährigen
Lebensdauer eines x-jährigen Sabrina Scheriau 20. November 2007, Graz 1 INHALTSVERZEICHNIS 2 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 3 2 Sterbewahrscheinlichkeiten 4 2.1 Definition und Ermittlung....................
MehrARBEITSUNTERLAGEN ZUR VORLESUNG UND ÜBUNG AN DER UNIVERSITÄT DES SAARLANDES DERIVATIVE FINANZINSTRUMENTE
ARBEITSUNTERLAGEN ZUR VORLESUNG UND ÜBUNG AN DER UNIVERSITÄT DES SAARLANDES DERIVATIVE FINANZINSTRUMENTE im SS 215 Aufgabe 1 (Innerer Wert, Zeitwert, Basiskurs, Aufgeld) Am 13.4.2 kostete eine Kaufoption
Mehry 1 2 3 4 5 6 P (Y = y) 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6
Fachhochschule Köln Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Prof. Dr. Arrenberg Raum 221, Tel. 39 14 jutta.arrenberg@fh-koeln.de Übungen zur Statistik für Prüfungskandidaten und Prüfungskandidatinnen Unabhängigkeit
MehrBeispielarbeit. MATHEMATIK (mit CAS)
Abitur 2008 Mathematik (mit CAS) Beispielarbeit Seite 1 Abitur 2008 Mecklenburg-Vorpommern Beispielarbeit MATHEMATIK (mit CAS) Hinweis: Diese Beispielarbeit ist öffentlich und daher nicht als Klausur verwendbar.
MehrPrüfungsklausur Kreditwirtschaft
Seite 1 von 7 Name: Matrikelnummer: Prüfungsklausur Kreditwirtschaft Hinweise: o Bitte schreiben Sie Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer auf die Klausur und auf jeden Bogen. o Legen Sie die Klausur sowie
MehrEinführung in die Statistik
Meteorologisches Institut der Universität Bonn Skript zur Vorlesung Einführung in die Statistik Wintersemester 2004/2005 Andreas Hense Thomas Burkhardt Petra Friederichs Version: 31. Oktober 2005 1 Inhaltsverzeichnis
MehrUnterlagen für die Lehrkraft
Ministerium für Bildung, Jugend und Sport Zentrale Prüfung zum Erwerb der Fachhochschulreife im Schuljahr 01/01 Mathematik. Juni 01 09:00 Uhr Unterlagen für die Lehrkraft 1. Aufgabe: Differentialrechnung
Mehr