Klausur vom
|
|
- Sebastian Kästner
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 UNIVERSITÄT KOBLENZ LANDAU INSTITUT FÜR MATHEMATIK Dr. Domiik Faas Stochastik Witersemester 00/0 Klausur vom Aufgabe =6 Pukte Bei eier Umfrage wurde 60 Hotelbesucher ach ihrer Zufriedeheit befragt. Es ergab sich das folgede Kreisdiagramm. icht zufriede sehr zufriede teilweise zufriede zufriede a Nach welchem Skaleiveau ist das Merkmal Zufriedeheit der Besucher vergleichbar? Begrüde Sie kurz Ihre Atwort. Dazu geügt es die Eigeschafte des betreffede Skaleiveaus zu ee. b Wieviele der befragte Besucher ware sehr zufriede? c Besucher ware icht zufriede. Wie groß ist der Wikel des etsprechede Sektors im Kreisdiagramm? Aufgabe 6 Pukte Ei Merkmal X wird durch das folgede Stamm-Blatt-Diagramm beschriebe. Dabei fehle eiige Zahle ???? 8 4 0? Es ist bekat, dass der Media X 0.5 = 33, der eizige Modalwert X mod = 3, die Spaweite SX = 0 ud der arithmetische Mittelwert X = 34 ist. Gebe Sie das vollstädige Stamm-Blatt-Diagramm a.
2 Aufgabe 3 7+6=3 Pukte Ei sechseitiger Würfel zeigt die Zahle,..., 6. Ei vierseitiger Würfel zeigt die Zahle, 4, 6, 8. Beide Würfel werde geworfe. a Gebe Sie eie Ergebismege Ω a, mit der dieses Zufallsexperimet als Laplace- Experimet beschriebe werde ka. Beschreibe Sie die Ereigisse A : Der sechsseitige Würfel zeigt eie kleiere Zahl als der vierseitige. B : Midestes ei Würfel zeigt eie 4. als Teilmege vo Ω ud bestimme Sie die Wahrscheilichkeite vo A ud B sowie die bedigte Wahrscheilichkeit vo B uter der Bedigug A. b Die Zufallsvariable Z beschreibt die Summe der gewürfelte Zahle. Bestimme Sie Erwartugswert ud Variaz vo Z. Begrüde Sie Ihre Atwort. Hiweis: Sie köe beutze, dass für die Zufallsvariable Z, die die Zahl des sechsseitige Würfels beschreibt, gilt: EZ = 7, V Z = 35. Aufgabe =8 Pukte Drei Maschie produziere Bauteile. Sie habe folgede Produktiosateile ud folgede Ausschussquote: Maschie 3 Produktiosateil 0% 30% 60% Ausschussquote 7% 3% 4% a Bestimme Sie die Wahrscheilichkeit dafür, dass ei zufällig aus der gesamte Produktio ausgewähltes Bauteil zum Ausschuss gehört. b Bestimme Sie die Wahrscheilichkeit, dass ei zufälliges zum Ausschuss gehöredes Bauteil vo Maschie produziert wurde. c Für welche Zahl k {,, 3} sid die beide Ereigisse Bauteil gehört zum Ausschuss ud Bauteil wurde vo Maschie k produziert stochastisch uabhägig? Begrüde Sie Ihre Atwort.
3 Aufgabe =8 Pukte I eiem Kartespiel mit 3 Karte befide sich jeweils 8 Karte i de Spielfarbe Kreuz, Pik, Herz ud Karo. Ei Spieler erhält daraus zufällig 5 Karte. Bestimme Sie die Wahrscheilichkeit dafür, dass der Spieler a geau Kreuz-Karte erhält. b geau Kreuz-Karte ud geau zwei Pik-Karte erhält. c vo jeder der 4 Farbe midestes eie Karte erhält. Als Atwort geügt jeweils ei Term, der Biomialkoeffiziete beihaltet. Sie müsse die Werte also icht weiter ausreche. Aufgabe 6 ++3=7 Pukte a Begrüde Sie, dass die Fuktio eie Dichtefuktio ist. f : R R, ft = { t+, falls t [, ] 0, sost b Wir betrachte u eie Zufallsvariable Z mit Dichte f. Bestimme Sie: i die Wahrscheilichkeit P 0 Z ii de Erwartugswert vo Z Aufgabe 7 6 Pukte Zeige Sie mit de Recheregel für Erwartugswert ud Variaz vo Zufallsvariable, dass für jede Zufallsvariable Z ud jede Zahl c R gilt: E Z c = V Z + EZ c Aufgabe 8 6 Pukte Gegebe seie eie Zahl a > 0 ud uabhägige Zufallsvariable Z j j N, die alle idetisch verteilt mit Erwartugswert µ = EZ j ud Stadardabweichug σ = σ Zj sid. Weiter sei: M = Z + Z Z N Wogege kovergiere die Wahrscheilichkeite für? Begrüde Sie Ihre Atwort. P µ a M µ Hiweis: Sie köe die Aufgabe löse, idem Sie Erwartugswert ud Stadardabweichug vo M agebe oder bestimme ud da die agegebee Wahrscheilichkeite äherugsweise mit der Normalverteilug bereche.
4 Lösuge Aufgabe a Ordialskaliert: Merkmalsauspräguge köe i atürlicher Weise geordet werde. Uterschiede zwische de Merkmalsauspräguge sid icht vergleichbar. b Der Wikel zum etsprechede Sektor beträgt 90. Folglich ware = 5 Besucher sehr zufriede. c Der Wikel zum Sektor icht zufriede beträgt = 66. Aufgabe X 0.5 = 33 Wert 33 kommt vor als füfter Wert X mod = 3 Wert 3 kommt zweimal vor SX = 0 größter Wert 5 = 0 größter Wert = 45 X = fehleder Wert : 9 = 34 fehleder Wert = 36 Aufgabe 3 a Ω = {,, 3, 4, 5, 6} {, 4, 6, 8} wobei i, j bedeutet, dass der sechseitige Würfel die Zahl i ud der vierseitige die Zahl j zeigt. Es gilt Ω = 6 4 = 4. Weiter ist: A = {,,, 4,, 4, 3, 4,, 6,, 6, 3, 6, 4, 6, 5, 6,, 8,, 8, 3, 8, 4, 8, 5, 8, 6, 8} Damit ist A = 5 ud folglich P A = A Ω = 5 4 = B = {, 4,, 4, 3, 4, 4, 4, 5, 4, 6, 4, 4,, 4, 6, 4, 8} Damit ist B = 9 ud folglich P B = B Ω = 9 4 = A B = {, 4,, 4, 3, 4, 4, 6, 4, 8} Damit ist A B = 5 ud folglich P A B = A B Ω = 5 4 P B A = P A B P A = = 3. Es folgt
5 b Z beschreibe die Zahl des vierseitige Würfels. Die mögliche Werte vo Z sid, 4, 6, 8 ud habe alle die Wahrscheilichkeit 4. Damit ist EZ = = 5 ud V Z = = 5 Es gilt Z = Z + Z. Damit folgt EZ = EZ + EZ = = 7 ud V Z = V Z + V Z = = 95 für die Variaz beachte ma zusätzlich, dass Z ud Z uabhägig sid Aufgabe 4 Wir betrachte die Ereigisse A : Bauteil gehört zum Ausschuss ud M k : Bauteil wurde vo Maschie k hergestellt a Satz vo der totale Wahrscheilichkeit: P A = P M P A M +P M P A M +P M 3 P A M 3 = = 0.04 b Satz vo Bayes: P M A = P M P A M P A = = 0.5 c Wege P A = 0.04 = P A M 3 sid A ud M 3 uabhägig. Aufgabe 5 a b = c 4 3 5
6 Aufgabe 6 a Es gilt ft 0 für alle t R ud es ist ftdt = [ ] t + dt = t + = = b i P 0 Z = 0 [ ] t + dt = t = = 5 6 ii EZ = t ftdt = t t + [ dt = 6 t3 + ] 4 t = = 4 3 Aufgabe 7 E Z c = E Z EZ + EZ c = E Z EZ + Z EZ EZ c + EZ c = E Z EZ + EZ EZ EZ c + EZ c = V Z + EZ c Aufgabe 8 Wir wisse, dass E M = µ ud σ M = σ ist. Für große ist M ach dem Zetrale Grezwertsatz folglich aäherd so verteilt wie eie Normalverteilug mit Erwartugswert µ ud Stadardabweichug σ. Folglich gilt für große P µ a M µ Φ µ µ σ Φ µ a µ σ = Φ0 Φ a σ de es ist Φ0 = ud wege a σ folgt Φ a σ 0
Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik vom
INSTITUT FÜR MATHEMATISCHE STOCHASTIK WS 005/06 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Priv.-Doz. Dr. D. Kadelka Klausur Wahrscheilichkeitstheorie ud Statistik vom 9..006 Musterlösuge Aufgabe A: Gegebe sei eie Urliste
MehrEinführung in die Stochastik 10. Übungsblatt
Eiführug i die Stochastik. Übugsblatt Fachbereich Mathematik SS M. Kohler.7. A. Fromkorth D. Furer Gruppe ud Hausübug Aufgabe 37 (4 Pukte) Ei Eremit am Südpol hat sich für die eibrechede polare Nacht mit
MehrTests statistischer Hypothesen
KAPITEL 0 Tests statistischer Hypothese I der Statistik muss ma oft Hypothese teste, z.b. muss ma ahad eier Stichprobe etscheide, ob ei ubekater Parameter eie vorgegebee Wert aimmt. Zuerst betrachte wir
MehrLösungsvorschlag Probeklausur zur Elementaren Wahrscheinlichkeitsrechnung
Prof. Dr. V. Schmidt WS 200/20 G. Gaiselma, A. Spettl 7.02.20 Lösugsvorschlag Probeklausur zur Elemetare Wahrscheilichkeitsrechug Hiweis: Der Umfag ud Schwierigkeitsgrad dieser Probeklausur muss icht dem
MehrEmpirische Verteilungsfunktion
KAPITEL 3 Empirische Verteilugsfuktio 3.1. Empirische Verteilugsfuktio Seie X 1,..., X uabhägige ud idetisch verteilte Zufallsvariable mit theoretischer Verteilugsfuktio F (t) = P[X i t]. Es sei (x 1,...,
MehrKlausur zu,,einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie. Musterlösungen
Istitut für agewadte Mathematik Witersemester 9/ Adreas Eberle, Matthias Erbar, Berhard Hader. (Reelle Zufallsvariable) Klausur zu,,eiführug i die Wahrscheilichkeitstheorie Musterlösuge a) Die Verteilugsfuktio
MehrKlausur vom
UNIVERSITÄT KOBLENZ LANDAU INSTITUT FÜR MATHEMATIK Dr. Dominik Faas Stochastik Wintersemester 00/0 Klausur vom 09.06.0 Aufgabe (++4=9 Punkte) Bei einer Umfrage wurden n Personen befragt, an wievielen Tagen
MehrEingangsprüfung Stochastik,
Eigagsprüfug Stochastik, 5.5. Wir gehe stets vo eiem Wahrscheilichkeitsraum (Ω, A, P aus. Die Borel σ-algebra auf wird mit B bezeichet, das Lebesgue Maß auf wird mit λ bezeichet. Aufgabe ( Pukte Sei x
MehrVl Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 5
Vl Statistische Prozess- ud Qualitätskotrolle ud Versuchsplaug Übug 5 Aufgabe ) Sei p = P(A) die Wahrscheilichkeit für ei Ereigis A, dh., es gilt 0 p. Bereche Sie das Maximum der Fuktio f(p) = p(-p). Aufgabe
MehrLehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie Dr. Roland Füss Statistik II: Schließende Statistik SS 2007
Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschug ud Ökoometrie Dr. Rolad Füss Statistik II: Schließede Statistik SS 2007 6. Grezwertsätze Der wichtigste Grud für die Häufigkeit des Auftretes der Normalverteilug
Mehr15.4 Diskrete Zufallsvariablen
.4 Diskrete Zufallsvariable Vo besoderem Iteresse sid Zufallsexperimete, bei dee die Ergebismege aus reelle Zahle besteht bzw. jedem Elemetarereigis eie reelle Zahl zugeordet werde ka. Solche Zufallsexperimet
MehrÜbungen Abgabetermin: Freitag, , 10 Uhr THEMEN: Testtheorie
Uiversität Müster Istitut für Mathematische Statistik Stochastik WS 203/204, Blatt Löwe/Heusel Aufgabe (4 Pukte) Übuge Abgabetermi: Freitag, 24.0.204, 0 Uhr THEMEN: Testtheorie Die Sollstärke der Rohrwäde
MehrKapitel 3: Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit
- 18 - (Kapitel 3 : Bedigte Wahrscheilichkeite ud Uabhägigkeit) Kapitel 3: Bedigte Wahrscheilichkeite ud Uabhägigkeit Wird bei der Durchführug eies stochastische Experimets bekat, daß ei Ereigis A eigetrete
MehrMaximum Likelihood Version 1.6
Maximum Likelihood Versio 1.6 Uwe Ziegehage 15. November 2005 Logarithmegesetze log a (b) + log a (c) = log a (b c) (1) log a (b) log a (c) = log a (b/c) (2) log a (b c ) = c log a (b) (3) Ableitugsregel
MehrStochastik: Binomialverteilung Stochastik Bernoulli-Experimente, binomialverteilte Zufallsvariablen Gymnasium ab Klasse 10
Stochastik Beroulli-Experimete, biomialverteilte Zufallsvariable Gymasium ab Klasse 0 Alexader Schwarz www.mathe-aufgabe.com November 203 Hiweis: Für die Aufgabe darf der GTR beutzt werde. Aufgabe : Ei
MehrEinführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 5
TUM, Zetrum Mathematik Lehrstuhl für Mathematische Physik WS 13/14 Prof. Dr. Silke Rolles Thomas Höfelsauer Felizitas Weider Tutoraufgabe: Eiführug i die Wahrscheilichkeitstheorie Lösugsvorschläge zu Übugsblatt
MehrEs werden 120 Schüler befragt, ob sie ein Handy besitzen. Das Ergebnis der Umfrage lautet: Von 120 Schülern besitzen 99 ein Handy.
Vo der relative Häufigkeit zur Wahrscheilichkeit Es werde 20 Schüler befragt, ob sie ei Hady besitze. Das Ergebis der Umfrage lautet: Vo 20 Schüler besitze 99 ei Hady. Ereigis E: Schüler besitzt ei Hady
Mehr6. Grenzwertsätze. 6.1 Tschebyscheffsche Ungleichung
6. Grezwertsätze 6.1 Tschebyscheffsche Ugleichug Sofer für eie Zufallsvariable X die Verteilug bekat ist, lässt sich die Wahrscheilichkeit dafür bestimme, dass X i eiem bestimmte Itervall liegt. Wie ist
MehrStatistik. 5. Schließende Statistik: Typische Fragestellung anhand von Beispielen. Kapitel 5: Schließende Statistik
Statistik Kapitel 5: Schließede Statistik 5. Schließede Statistik: Typische Fragestellug ahad vo Beispiele Beispiel 1» Aus 5 Messwerte ergebe sich für die Reißfestigkeit eier Garsorte der arithmetische
MehrKapitel 5: Schließende Statistik
Kapitel 5: Schließede Statistik Statistik, Prof. Dr. Kari Melzer 5. Schließede Statistik: Typische Fragestellug ahad vo Beispiele Beispiel Aus 5 Messwerte ergebe sich für die Reißfestigkeit eier Garsorte
Mehr4 Schwankungsintervalle Schwankungsintervalle 4.2
4 Schwakugsitervalle Schwakugsitervalle 4. Bemerkuge Die bekate Symmetrieeigeschaft Φ(x) = 1 Φ( x) bzw. Φ( x) = 1 Φ(x) für alle x R überträgt sich auf die Quatile N p der Stadardormalverteilug i der Form
MehrZenraler Grenzwertsatz
Zeraler Grezwertsatz Ato Klimovsky Zetraler Grezwertsatz. Kovergez i Verteilug. Normalapproximatio. I diesem Abschitt beschäftige wir us mit der folgede Frage. Frage: Wie sieht die Verteilug eier Summe
MehrSBP Mathe Aufbaukurs 1. Absolute und relative Häufigkeit. Das arithmetische Mittel und seine Eigenschaften. Das arithmetische Mittel und Häufigkeit
SBP Mathe Aufbaukurs 1 # 0 by Clifford Wolf # 0 Atwort Diese Lerkarte sid sorgfältig erstellt worde, erhebe aber weder Aspruch auf Richtigkeit och auf Vollstädigkeit. Das Lere mit Lerkarte fuktioiert ur
MehrWahrscheinlichkeit & Statistik
Wahrscheilichkeit & Statistik created by Versio: 3. Jui 005 www.matheachhilfe.ch ifo@matheachhilfe.ch 079 703 7 08 Mege als Sprache der Wahrscheilichkeitsrechug, Begriffe, Grudregel Ereigisraum: Ω Ω Mege
MehrProf. Dr. Roland Füss Statistik II SS 2008
1. Grezwertsätze Der wichtigste Grud für die Häufigkeit des Auftretes der Normalverteilug ergibt sich aus de Grezwertsätze. Grezwertsätze sid Aussage über eie Zufallsvariable für de Fall, dass die Azahl
MehrKapitel 11 DIE NORMAL-VERTEILUNG
Kapitel DIE NORMAL-VERTEILUNG Fassug vom 7. Februar 006 Prof. Dr. C. Porteier Mathematik für Humabiologe ud Biologe 49 . De itio der Normal-Verteilug. De itio der Normal-Verteilug Bisher habe wir ur diskret
MehrÜbungen zur Klausur Nr. 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung II
Berufskolleg Marieschule Lippstadt Schule der Sekudarstufe II mit gymasialer Oberstufe ud Fachschule - staatlich aerkat - Kurslehrer: Lagebach Berufskolleg Marieschule Lippstadt Schule der Sekudarstufe
MehrProf. Dr. Holger Dette Musterlösung Statistik I Sommersemester 2009 Dr. Melanie Birke Blatt 5
Prof. Dr. Holger Dette Musterlösug Statistik I Sommersemester 009 Dr. Melaie Birke Blatt 5 Aufgabe : 4 Pukte Sei X eie Poissoλ verteilte Zufallsvariable mit λ > 0, ud die Verlustfuktio L sei defiiert durch
MehrVordiplomprüfung 2014 Mathematik Seite 1 von 3
Vordiplomprüfug 14 Mathematik Seite 1 vo 1. Aufgabe Has hat eie Uhr bekomme. Er beobachtet, dass der Miutezeiger vo Zeit zu Zeit de Studezeiger überholt. a) Um welche Zeit zwische 9 ud 1 Uhr stehe die
MehrTests für beliebige Zufallsvariable
Kapitel 10 Tests für beliebige Zufallsvariable 10.1 Der Chi-Quadrat-Apassugstest Sei x eie gaz beliebige Zufallsvariable, dere Dichtefuktio icht oder icht geau bekat ist. Beispiel: Es seie z.b. mittels
MehrÜbungen mit dem Applet erwartungstreu
Übuge mit dem Applet erwartugstreu Visualisierug vo erwartugstreu Begriffe ud statischer Hitergrud. Visualisieruge mit dem Applet..3. Zufallsstreuug der Eizelwerte...3. Mittelwerte 3.3 Variaz. 4.4 Variaz
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
MehrUmrechnung einer tatsächlichen Häufigkeitsverteilung in eine prozentuale Häufigkeitsverteilung
.3. Prozetuale Häufigkeitsverteilug (HV) Die prozetuale Häufigkeitsverteilug erlaubt de Vergleich vo Auswertuge, dee uterschiedliche Stichprobegröße zugrude liege. Es köe auch uterschiedliche Stichprobegröße
MehrStatistik Einführung // Beschreibende Statistik 2 p.2/61
Statistik Eiführug Beschreibede Statistik Kapitel Statistik WU Wie Gerhard Derfliger Michael Hauser Jörg Leeis Josef Leydold Güter Tirler Rosmarie Wakolbiger Statistik Eiführug // Beschreibede Statistik
Mehr(4) = 37,7 % mit 37,7 % Wahrscheinlichkeit sind es höchstens 4 Fahrräder, das ist recht hoch; man kann also die Behauptung nicht wirklich ablehnen.
Schülerbuchseite 98 1 Lösuge vorläufig IV Beurteilede Statistik S. 98 p S. 1 p w a t Tabelle Tabelle dowloadbar im Iteretauftritt 1 Teste vo Hypothese 1 a) Erwartugswert μ = 5 ud Stadardabweichug σ = 1,6;
MehrFormelsammlung Mathematik
Formelsammlug Mathematik 1 Fiazmathematik 1.1 Reterechug Sei der Zissatz p%, der Zisfaktor q = 1 + p 100. Seie R die regelmäßig zu zahlede Rate, die Laufzeit. Edwert: Barwert: achschüssig R = R q 1 q 1
MehrPraktikum Vorbereitung Fertigungsmesstechnik Statistische Qualitätskontrolle
Praktikum Vorbereitug Fertigugsmesstechik Statistische Qualitätskotrolle Bei viele Erzeugisse ist es icht möglich jedes Werkstück zu prüfe, z.b.: bei Massefertigug. Hier ist es aus ökoomische Grüde icht
MehrGesetze der großen Zahlen
Gesetze der große Zahle Ato Klimovsky Grezwertsätze für die Summe der ZV. Schwaches Gesetz der große Zahle. Kovergez i Wahrscheilichkeit (Stochastische Kovergez). Starkes Gesetz der große Zahle. Fast sichere
MehrWirksamkeit, Effizienz. Beispiel: Effizienz. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) Konsistenz im quadratischen Mittel
3 arameterpuktschätzer Eigeschafte vo Schätzfuktioe 3.3 Wirksamkeit, Effiziez 3 arameterpuktschätzer Eigeschafte vo Schätzfuktioe 3.3 Beispiel: Effiziez Defiitio 3.5 (Wirksamkeit, Effiziez Sei W eie parametrische
MehrStatistik I Februar 2005
Statistik I Februar 2005 Aufgabe 0 Pukte Ei Merkmal X mit de mögliche Auspräguge 0 ud, das im Folgede wie ei kardialskaliertes Merkmal behadelt werde ka, wird a Merkmalsträger beobachtet. Dabei bezeichet
MehrGrundlagen der Biostatistik und Informatik
Vergleich vo mehrere Stichprobe Grudlage der Biostatisti ud Iformati Hypotheseprüfuge III., Nichtparametrische Methode dr László Smeller Semmelweis Uiversität 0 Vergleich vo mehrere Stichprobe Boferroi
MehrZahlenfolgen und Konvergenzkriterien
www.mathematik-etz.de Copyright, Page of 7 Zahlefolge ud Kovergezkriterie Defiitio: (Zahle-Folge, Grezwert) Eie Folge ist eie Abbildug der atürliche Zahle i die Mege A. Es ist also im Fall A: ; f: mit
MehrStochastik für Physiker: Aufgaben und Lösungsvorschläge
Stochastik für Physiker: Aufgabe ud Lösugsvorschläge Simo Stützer Stad: 4. Februar 9 Aufgabe : Vergleiche Sie die Wahrscheilichkeit, beim Spiel mit eiem Würfel i 4 Würfe midestes eimal 6 zu würfel, mit
MehrWirksamkeit, Effizienz
3 Parameterpuktschätzer Eigeschafte vo Schätzfuktioe 3.3 Wirksamkeit, Effiziez Defiitio 3.5 (Wirksamkeit, Effiziez Sei W eie parametrische Verteilugsaahme mit Parameterraum Θ. 1 Seie θ ud θ erwartugstreue
MehrPflichtlektüre: Kapitel 10 Grundlagen der Inferenzstatistik
Pflichtlektüre: Kapitel 10 Grudlage der Iferezstatistik Überblick der Begriffe Populatio Iferezstatistik Populatiosparameter Stichprobeverteiluge Auch Stichprobekewerteverteiluge Wahrscheilichkeitstheorie
MehrStochastisches Integral
Kapitel 11 Stochastisches Itegral Josef Leydold c 26 Mathematische Methode XI Stochastisches Itegral 1 / 2 Lerziele Wieer Prozess ud Browsche Bewegug Stochastisches Itegral Stochastische Differetialgleichug
MehrZählterme (Seite 1) Aufgabe: Wie viele Nummernschilder kann es theoretisch im Raum Dresden geben? Wann müsste die 4.Ziffer eingeführt werden?
Bemerkug: I Mathematik sollte ma keie Fahrpläe verwede, i der Stochastik erst recht icht. Zitat vo S.L. Das Baumdiagramm ist aber fast immer ei geeigetes Hilfsmittel. Produktregel Aufgabe: Wie viele Nummerschilder
MehrKAPITEL 11. Ungleichungen. g(x) g(x 0 ) + K 0 (x x 0 ).
KAPITEL 11 Ugleichuge 111 Jese-Ugleichug Defiitio 1111 Eie Fuktio g : R R heißt kovex, we ma für jedes x R ei K = K (x ) R fide ka, so dass für alle x R gilt: g(x) g(x ) + K (x x ) Bemerkug 111 Eie Fuktio
MehrDiskrete Zufallsvariablen
Erste Beispiele diskreter Verteiluge Diskrete Zufallsvariable Beroulli-Verteilug Eie diskrete Zufallsvariable heißt beroulliverteilt mit arameter p, falls sie die Wahrscheilichkeitsfuktio p,, f ( ) ( )
Mehrn 1,n 2,n 3,...,n k in der Stichprobe auftreten. Für die absolute Häufigkeit können wir auch die relative Häufigkeit einsetzen:
61 6.2 Grudlage der mathematische Statistik 6.2.1 Eiführug i die mathematische Statistik I der mathematische Statistik behadel wir Masseerscheiuge. Wir habe es deshalb im Regelfall mit eier große Zahl
MehrWahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Kapitel 15 Wahrscheilichkeitstheorie ud Statistik Verstädisfrage Sachfrage 1. Erläuter Sie de Begriff der absolute ud relative Häufigkeit eier Stichprobe! 2. Erläuter Sie de Begriff der Klassehäufigkeit
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Dr. Joche Köhler 9.04.008 Äderug Übugsstude Statistik ud Wahrscheilichkeitsrechug Die Gruppe vo Markus trifft sich am Doerstag statt im HCI D zusamme mit der Gruppe
MehrStochastische Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten
Kapitel 2 Stochastische Uabhägigkeit, bedigte Wahrscheilichkeite 2.1 Stochastische Uabhägigkeit vo Ereigisse Im Folgede gehe wir vo eiem W-Raum (Ω, A, P aus. Der Begriff der stochastische Uabhägigkeit
Mehr2 ISO/BIPM-Leitfaden Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, GUM (2008 überarbeitet, die deutsche Fassung ist [3])
I- Messusicherheite: Lit.: Prof. Dr. Gerz Wahrscheilichkeitsrechug ud Usicherheitsberechug IO/BIPM-Leitfade Guide to the Epressio of Ucertaity i Measuremet, GUM (008 überarbeitet, die deutsche Fassug ist
MehrGrenzwert. 1. Der Grenzwert von monotonen, beschränkten Folgen
. Der Grezwert vo mootoe, beschräkte Folge Der Grezwert vo mootoe, beschräkte Folge ist eifacher verstädlich als der allgemeie Fall. Deshalb utersuche wir zuerst diese Spezialfall ud verallgemeier aschliessed.
MehrKapitel XI - Korrelationsrechnung
Istitut für Volkswirtschaftslehre (ECON) Lehrstuhl für Ökoometrie ud Statistik Kapitel XI - Korrelatiosrechug Deskriptive Statistik Prof. Dr. W.-D. Heller Hartwig Seska Carlo Siebeschuh Aufgabe der Korrelatiosrechug
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zetrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für Iformatiker II (Sommersemester 004 Lösuge zu Aufgabeblatt 7
MehrStatistische Modelle und Parameterschätzung
Kapitel 2 Statistische Modelle ud Parameterschätzug 2. Statistisches Modell Die bisher betrachtete Modellierug eies Zufallsexperimetes erforderte isbesodere die Festlegug eier W-Verteilug. Oft besteht
MehrZufallsvariable. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung p (probability function) ist definiert durch: p(x i ) := P (X = x i ),
ETHZ 90-683 Dr. M. Müller Statistische Methode WS 00/0 Zufallsvariable Zusammehag: Wirklichkeit Modell Wirklichkeit Stichprobe Date diskret stetig rel. Häufigkeit Häufigkeitstabelle Stabdiagramm Histogramm
MehrKapitel 9 WAHRSCHEINLICHKEITS-RÄUME
Kapitel 9 WAHRSCHEINLICHKEITS-RÄUME Fassug vom 13. Februar 2006 Mathematik für Humabiologe ud Biologe 129 9.1 Stichprobe-Raum 9.1 Stichprobe-Raum Die bisher behadelte Beispiele vo Naturvorgäge oder Experimete
Mehr7.2 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
7.2 Grudlage der Wahrscheilichkeitsrechug Ei Ereigis heißt i Bezug auf eie Satz vo Bediguge zufällig, we es bei der Realisierug dieses Satzes eitrete ka, aber icht ubedigt eitrete muss. Def. 7.2.: Ei Experimet
MehrEreignis Wahrscheinlichkeit P (A) A oder B P (A + B) A und B P (AB) B, wenna P (B A)
Kapitel 10 Statistik 10.1 Wahrscheilichkeit Das Ergebis eier Messug oder Beobachtug wird Ereigis geat. Ereigisse werde mit de Buchstabe A, B,...bezeichet. Die Messug eier kotiuierliche Variable x gibt
Mehrn (n + 1) = 1(1 + 1)(1 + 2) 3 Induktionsschritt: Angenommen die Gleichung gilt für n N. Dann folgt: 1 2 = 2 =
Aufgabe 1: (6 Pukte) Zeige Sie für alle N die Formel: 1 2 + 2 3 + 3 4 +... + ( + 1) = ( + 1)( + 2). 3 Lösug: Beweis durch vollstädige Iduktio. Iduktiosafag: Für = 1 gilt: 1 2 = 2 = 1(1 + 1)(1 + 2) 3 Iduktiosschritt:
Mehr10. Übungsblatt zur Einführung in die Stochastik
Fachbereich Mathematik rof. Dr. Michael Kohler Dipl.-Math. Adreas Fromkorth Dipl.-If. Jes Mehert SS 09 6.7.2009 0. Übugsblatt zur Eiführug i die Stochastik Aufgabe 38 (3 ukte Die Zufallsvariable X,...,
MehrZinsratenmodelle in stetiger Zeit: Teil II
Zisratemodelle i stetiger Zeit: Teil II Simoe Folty 1.11.006 1. Vasicek Modell (1977) 1.1 Eiführug Vasicek schlug das folgede Modell für die risikofreie Zisrate r(t) vor, basiered auf der SDGL d r t α
Mehr10 Aussagen mit Quantoren und
0 Aussage mit Quatore ud 0.6. Eisatz vo (bereits bekater) Eistezaussage Bisher hatte wir Eistezbeweise geführt, idem wir ei passedes Objekt agegebe habe ( Setze... ). Stattdesse ka ma auch auf bereits
MehrLösungen ausgewählter Übungsaufgaben zum Buch. Elementare Stochastik (Springer Spektrum, 2012) Teil 4: Aufgaben zu den Kapiteln 7 und 8
1 Lösuge ausgewählter Übugsaufgabe zum Buch Elemetare Stochastik (Spriger Spektrum, 2012) Teil 4: Aufgabe zu de Kapitel 7 ud 8 Aufgabe zu Kapitel 7 Zu Abschitt 7.1 Ü7.1.1 Ω sei höchstes abzählbar, ud X,
MehrStatistik Einführung // Konfidenzintervalle für einen Parameter 7 p.2/39
Statistik Eiführug Kofidezitervalle für eie Parameter Kapitel 7 Statistik WU Wie Gerhard Derfliger Michael Hauser Jörg Leeis Josef Leydold Güter Tirler Rosmarie Wakolbiger Statistik Eiführug // Kofidezitervalle
Mehr74 3. GRENZWERTSÄTZE. k=1 IIE[X k] = µ, und, wegen der Unkorreliertheit,
74 3. GRENZWERTSÄTZE 3. Grezwertsätze Sei u {X 1, X 2,...} eie Folge vo Zufallsvariable auf eiem Wahrscheilichkeitsraum (Ω, F, IIP). Wir iteressiere us u für die Summe S = X 1 + + X, ud vor allem für die
MehrWissenschaftliches Arbeiten Studiengang Energiewirtschaft
Wisseschaftliches Arbeite Studiegag Eergiewirtschaft - Auswerte vo Date - Prof. Dr. Ulrich Hah WS 01/013 icht umerische Date Tet-Date: Datebak: Name, Eigeschafte, Matri-Tabelleform Spalte: übliche Aordug:
MehrSeminarausarbeitung: Gegenbeispiele in der Wahrscheinlichkeitstheorie. Unterschiedliche Konvergenzarten von Folgen von Zufallsvariablen
Semiarausarbeitug: Gegebeispiele i der Wahrscheilichkeitstheorie - Uterschiedliche Kovergezarte vo Folge vo Zufallsvariable Volker Michael Eberle 4. März 203 Eileitug Die vorliegede Arbeit thematisiert
MehrTeil II Zählstatistik
Teil II Zählstatistik. Aufgabestellug. Vergleiche Sie experimetelle Zählverteiluge mit statistische Modelle (POISSON-Verteilug ud Normalverteilug) 2. Theoretische Grudlage Stichworte zur Vorbereitug: Impulszahl,
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
MehrKonfidenzintervalle. Praktische Übung Stochastik SS 2017 Lektion 10 1
Kofidezitervalle Praktische Übug Stochastik SS 017 Lektio 10 1 Kofidezitervalle Geerelle Aahme: Parametrisches Modell (P ϑ ) ϑ Θ Beobachtuge X 1,..., X u.i.v. ach P ϑ mit ubekatem ϑ Θ Grudidee: Schätzer
MehrAussage über die Verteilung Summen und Durchschnitte beliebig verteilter Zufallsvariablen
7. Grezwertsätze Die Grezwertsätze bilde de Abschluss der Wahrscheilichkeitsrechug ud sid vo zetraler Bedeutug vor allem für die iduktive Statistik. Gesetz der große Zahle Aussage über die Geauigkeit der
MehrKovarianz und Korrelation
Kapitel 2 Kovariaz ud Korrelatio Josef Leydold c 2006 Mathematische Methode II Kovariaz ud Korrelatio 1 / 41 Lerziele Mathematische ud statistische Grudlage der Portfoliotheorie Kovariaz ud Korrelatio
MehrÜbung zur Vorlesung Statistik I WS Übungsblatt 8
Übug zur Vorlesug Statistik I WS 2013-2014 Übugsblatt 8 9. Dezember 2013 Aufgabe 25 (4 Pukte): Sei X B(, p) eie biomial verteilte Zufallsvariable. Schreibe Sie i R eie Fuktio PWert, die für jedes Ergebis
MehrDemo für www.mathe-cd.de
Wahrscheilichkeitsrechug Hypergeometrische Verteilug Themeheft ud Traiigsheft Datei r. 4211 Stad 17. April 2010 Friedrich W. Buckel Demo für ITERETBIBLIOTHEK FÜR SCHULMATHEMATIK 4211 Hypergeometrische
MehrR. Brinkmann Seite
R. Brikma http://brikma-du.de Seite 1.0.014 Lösuge zur Biomialverteilug I Ergebisse: E1 E E E4 E E E7 Ergebis Ei Beroulli-Experimet ist ei Zufallsexperimet, das ur zwei Ergebisse hat. Die Ergebisse werde
MehrGesetz der großen Zahlen
KAPITEL 0 Gesetz der große Zahle 0.. Zwei Beispiele Beispiel 0... Wir betrachte ei Beroulli-Experimet, das uedlich oft wiederholt wird. Die Wahrscheilichkeit für eie Erfolg sei p. Die Zufallsvariable,
Mehr2. Schätzverfahren 2.1 Punktschätzung wirtschaftlicher Kennzahlen. Allgemein: Punktschätzung eines Parameters:
. Schätzverfahre. Puktschätzug wirtschaftlicher Kezahle Allgemei: Puktschätzug eies Parameters: Ermittlug eies Schätzwertes für eie ubekate Parameter eier Zufallsvariable i der Grudgesamtheit mit Hilfe
Mehr7. Grenzwertsätze Grenzwertsätzen Zentraler Grenzwertsatz Gesetz der großen Zahlen Tschebyscheffsche Ungleichung
7. Grezwertsätze Bei de Grezwertsätze geht es um Aussage, die ma sogar da treffe ka, we keierlei Iformatioe über de Verteilugs-Typ der betrachtete Zufallsvariable vorliege. Zetraler Grezwertsatz Aussage
MehrABITURPRÜFUNG 2007 GRUNDFACH MATHEMATIK
ABITURPRÜFUNG 007 GRUNDFACH MATHEMATIK (HAUPTTERMIN) Arbeitszeit: Hilfsmittel: 0 Miute Wörterbuch zur deutsche Rechtschreibug Tascherecher (icht programmierbar, icht grafikfähig) Tafelwerk Wähle Sie vo
MehrD-MATH, D-PHYS, D-CHAB Analysis I HS 2017 Prof. Manfred Einsiedler. Übungsblatt 8. b n := 1 n. a k. k=1
D-MATH, D-PHYS, D-CHAB Aalysis I HS 2017 Prof. Mafred Eisiedler Übugsblatt 8 1. Bereche Sie de Grezwert lim a für die Folge (a ) gegebe durch a) a = (2 1/ ) 10 (1 + 1/ 2 ) 10 1 1/ 2 1/, b) a = + 1, c)
MehrÜbungen zu QM III Mindeststichprobenumfang
Techische Hochschule Köl Fakultät für Wirtschafts- ud Rechtswisseschafte Prof. Dr. Arreberg Raum 221, Tel. 39 14 jutta.arreberg@th-koel.de Übuge zu QM III Mideststichprobeumfag Aufgabe 12.1 Sie arbeite
MehrDr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren
Dr. Jürge Seger INDUKTIVE STATISTIK Wahrscheilichkeitstheorie, Schätz- ud Testverfahre ÜBUNG. - LÖSUNGEN. ypothesetest für die Dicke vo Plättche Die Dicke X vo Plättche, die auf eier bestimmte Maschie
MehrParameterschätzung. Kapitel Schätzfunktionen
Kapitel 8 Parameterschätzug 8.1 Schätzfuktioe Def. 8.1.1: Es seie X 1,X,...,X uabhägige ZV, die alle die gleiche Verteilug besitze. θ sei ei ubekater Parameter dieser Verteilug. X 1,X,...,X ist als eie
Mehr9. Diskrete Zufallsvariable, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Erwartungswert, Varianz
44 9. Diskrete Zufallsvariable, Wahrscheilichkeitsverteilug, Erwartugswert, Variaz Bei Zufallsversuche iteressiere oft icht die Ergebisse selbst, soder Zahle, die de mögliche Ergebisse des Zufallsversuchs
MehrAufgaben zur Übung und Vertiefung
Aufgabe zur Übug ud Vertiefug ARITHMETISCHE ZAHLENFOLGEN Berufliches Gymasium / Uterstufe () Stelle Sie fest, welche der gegebee Folge arithmetisch sid: Bestimme Sie zuächst die erste füf Folgeglieder,
MehrDiesen Grenzwert nennt man partielle Ableitung von f nach x i und
Bevor wir zum ächste Kapitel übergehe, werde wir de Begri eier Fuktio i mehrere Variable eiführe. Eie Fuktio vo Variable ist eie Vorschrift, die jedem Pukt (x 1,x,...,x ) eier Teilmege D des IR eie bestimmte
MehrUnivariate Verteilungen
(1) Aalyse: "deskriptive Statistike" Aalysiere -> deskriptive Statistike -> deskriptive Statistik Keie tabellarische Darstellug der Häufigkeitsverteilug () Aalyse: "Häufigkeitsverteilug" Aalysiere -> deskriptive
MehrHöhere Mathematik für die Fachrichtung Physik
Karlsruher Istitut für Techologie Istitut für Aalysis Dr. Christoph Schmoeger Michael Hott, M. Sc. WS 05/06 04..05 Höhere Mathematik für die Fachrichtug Physik Lösugsvorschläge zum 6. Übugsblatt Aufgabe
MehrAufgaben zu Kapitel 6
Aufgabe zu Kapitel 6 Aufgabe zu Kapitel 6 Verstädisfrage Aufgabe 6. Gegebe sei die Folge x ) 2 mit x 2)/ + ) für 2. Bestimme Sie eie Zahl N N so, dass x ε für alle N gilt, we a) ε 0, b) ε 00 ist. Aufgabe
Mehr6. Übungsblatt Aufgaben mit Lösungen + Selbsttest-Auflösung
6. Übugsblatt Aufgabe mit Lösuge + Selbsttest-Auflösug Aufgabe 6: Utersuche Sie die Folge, dere Glieder ute für N agegebe sid, auf Beschräktheit, Mootoie ud Kovergez bzw. Beschräktheit, Mootoie ud Kovergez
MehrÜbungsaufgaben II. Übungsaufgaben II. f) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass er mindestens 1 richtige Antworten. ankreuzt?
Berufsolleg Marieschule Lippstadt Schuljahr /7 Kurs: Mathemati AHR. Berufsolleg Marieschule Lippstadt Schuljahr /7 Kurs: Mathemati AHR. Aufgabe Ei Multiple-Choise-Test besteht aus Frage für die jeweils
MehrAbschlussprüfung 2012 an den Realschulen in Bayern
Prüfugsdauer: 150 Miute Abschlussprüfug 01 a de Realschule i Bayer Mathematik II Aufgabe B 1 Haupttermi B 1.0 Die Parabel p verläuft durch die Pukte P( 5 19) ud Q(7 5). Sie hat eie Gleichug der Form y
MehrKapitel 9: Schätzungen
- 73 (Kapitel 9: chätzuge) Kapitel 9: chätzuge Betrachte wir folgedes 9. Beispiel : I eiem Krakehaus wurde Date über Zwilligsgeburte gesammelt. Bei vo 48 Paare hatte die beide Zwillige verschiedees Geschlecht.
MehrBeschreibende Statistik Kenngrößen in der Übersicht (Ac)
Beschreibede Statistik Kegröße i der Übersicht (Ac) Im folgede wird die Berechugsweise des TI 83 (sowie vo SPSS, s. ute) verwedet. Diese geht auf eie Festlegug vo Moore ud McCabe (00) zurück. I der Literatur
MehrTutoraufgabe 1 (Rekursionsgleichungen):
Prof. aa Dr. E. Ábrahám Datestrukture ud Algorithme SS4 Lösug - Übug F. Corzilius, S. Schupp, T. Ströder Tutoraufgabe (Rekursiosgleichuge): Gebe Sie die Rekursiosgleichuge für die Laufzeit der folgede
MehrZusammenfassung: Folgen und Konvergenz
LGÖ Ks VMa Schuljahr 6/7 Zusammefassug Folge ud Kovergez Ihaltsverzeichis Defiitioe ud Beispiele für Folge Beschräkte Folge Kovergez vo Folge Grezwertsätze für Folge 5 Für Experte 7 Defiitioe ud Beispiele
Mehr