mirror of
https://github.com/szymon-jozef/ZUT-notatki.git
synced 2026-09-07 12:10:40 +02:00
matma
This commit is contained in:
@@ -1,3 +1,76 @@
|
||||
# Spis tematów
|
||||
Oto uporządkowana lista tematów, które pojawiają się w przesłanych przez Ciebie notatkach. Zostały one pogrupowane w logiczne kategorie:
|
||||
|
||||
**1. Podstawy rachunku prawdopodobieństwa i zdarzenia losowe**
|
||||
|
||||
- Przestrzeń zdarzeń elementarnych (Ω) i pojedyncze zdarzenia elementarne (ω)
|
||||
|
||||
- Zbiory przeliczalne
|
||||
|
||||
- Działania na zbiorach i zdarzeniach (dopełnienie, suma, przekrój)
|
||||
|
||||
- Zdarzenie niemożliwe i zdarzenia wykluczające się
|
||||
|
||||
- Przestrzenie mierzalne i zbiory borelowskie
|
||||
|
||||
|
||||
**2. Definicje i miary prawdopodobieństwa**
|
||||
|
||||
- Klasyczna definicja prawdopodobieństwa (Laplace'a) dla przestrzeni skończonych
|
||||
|
||||
- Miara Lebesgue'a (odnosząca się do długości, pola i objętości)
|
||||
|
||||
- Prawdopodobieństwo geometryczne i pojęcie miary bezatomowej
|
||||
|
||||
|
||||
**3. Zmienna losowa i statystyka opisowa (charakterystyki zmiennej)**
|
||||
|
||||
- Definicja zmiennej losowej jako funkcji
|
||||
|
||||
- Dystrybuanta i jej własności (ciągłość, granice w nieskończoności)
|
||||
|
||||
- Miary rozproszenia: Wariancja, odchylenie standardowe (σ) i współczynnik zmienności
|
||||
|
||||
- Miary położenia: Kwantyle, mediana, kwartyle, centyle (oraz ich praktyczne zastosowanie, np. do mierzenia długości dziecka)
|
||||
|
||||
- Miary asymetrii rozkładu (np. wydłużony ogon, na przykładzie rozkładu płac)
|
||||
|
||||
- Wartości skrajne (konieczność ich odrzucania przy pomiarach)
|
||||
|
||||
- Dominanta (moda)
|
||||
|
||||
|
||||
**4. Rozkłady prawdopodobieństwa**
|
||||
|
||||
- **Rozkłady dyskretne (skokowe):**
|
||||
|
||||
- Rozkład zero-jedynkowy (0-1)
|
||||
|
||||
- Rozkład dwumianowy (wzmianka o trójkącie Pascala)
|
||||
|
||||
- Rozkład geometryczny (ciąg geometryczny z parametrami _p_ i _q_)
|
||||
|
||||
- Rozkład Poissona
|
||||
|
||||
- **Zmienne i rozkłady typu ciągłego:**
|
||||
|
||||
- Związek dystrybuanty z całką (pole pod wykresem)
|
||||
|
||||
- Rozkład wykładniczy
|
||||
|
||||
- Rozkład normalny (funkcja Gaussa)
|
||||
|
||||
|
||||
**5. Wektory losowe i zagadnienia zaawansowane**
|
||||
|
||||
- Niezależność zmiennych losowych
|
||||
|
||||
- Wektory losowe (w tym wektory typu skokowego) i ich dystrybuanty
|
||||
|
||||
- Charakterystyki wektora losowego
|
||||
|
||||
- Twierdzenia graniczne (jako temat zamykający)
|
||||
|
||||
# Zdarzenia losowe
|
||||
## Jak wygląda przestrzeń zdarzeń elementarnych?
|
||||
zdarzenie – $\omega$
|
||||
@@ -122,3 +195,27 @@ Dystrybuanta wektora losowego
|
||||
|
||||
Wektor losowy typu skokowego
|
||||
|
||||
# Charakterystyki wektora losowego centralne, twierdzenia graniczne i elementy statystyki opisowej
|
||||
Ostatni temat z prawdopodobieństwa.
|
||||
|
||||
Zmienne dwuwymiarowe.
|
||||
|
||||
Kowariancja jest symetryczna
|
||||
|
||||
Kowariancja to miara określające siłę oraz zależność dwóch zmiennych losowych.
|
||||
|
||||
Suma zmiennych to suma wariancji +- suma kowariancji
|
||||
|
||||
Jeżeli zmienne X i Y są niezależne to kowariancja jest 0. Tego twierdzenia nie można odwrócić.
|
||||
|
||||
Współczynnik korelacji liniowej Pearsona.
|
||||
|
||||
Macierz kowariancji (momentów)
|
||||
|
||||
Nie rozumiem co tu się dzieje.
|
||||
|
||||
Centralne twierdzenie graniczne — jeśli ciąg zmiennych losowych $Y_{n\space n \in N}$ jest zbieżny według rozkładu do zmiennej losowej Y o rozkładzie $N(0,1)$
|
||||
|
||||
Twierdzenie Lindberga - Levy'ego i Moivre'a - Laplace'a
|
||||
|
||||
Elementy statystyki opisowej
|
||||
|
||||
60
uczelnia/2_semestr/matematyka_stosowana/laby/lab_5.R
Normal file
60
uczelnia/2_semestr/matematyka_stosowana/laby/lab_5.R
Normal file
@@ -0,0 +1,60 @@
|
||||
# Zadanie 1
|
||||
A = matrix(c(1, 1, qnorm(0.3), qnorm(0.75)), 2, 2)
|
||||
B = c(5281.21, 9090.9)
|
||||
wynik = solve(A, B)
|
||||
m = wynik[1]
|
||||
sigma = wynik[2]
|
||||
print(m)
|
||||
print(sigma)
|
||||
|
||||
# a)
|
||||
# P(x > 7800)
|
||||
pnorm(7800, m, sigma, F) * 100 # 39.42534
|
||||
|
||||
# b)
|
||||
round(qnorm(15/100, m, sigma),2) # 3654.13
|
||||
|
||||
# zadanie 2
|
||||
A = matrix(c(1, 1, qnorm(0.8), qnorm(0.44)), 2, 2)
|
||||
B = c(120, 90)
|
||||
wynik = solve(A, B)
|
||||
|
||||
m = wynik[1]
|
||||
sigma = wynik[2]
|
||||
|
||||
# a)
|
||||
# P(X < 45)
|
||||
pnorm(45, m, sigma) # 0.05051767
|
||||
|
||||
# b)
|
||||
qnorm(0.13, m, sigma, F) # 128.6069
|
||||
|
||||
# zadanie 3
|
||||
m = 165.5
|
||||
sig = (155 - m)/qnorm((1 - 0.93)/2)
|
||||
round(pnorm(170, m, sig, F) * 500)
|
||||
|
||||
# zadanie 4
|
||||
A = matrix(c(1, 1, qnorm(11/12), qnorm(2/12)), 2, 2)
|
||||
B = c(0.9, 0.5)
|
||||
wynik = solve(A, B)
|
||||
m = wynik[1]
|
||||
sigma = wynik[2]
|
||||
|
||||
qnorm(0.1, m, sig, F)
|
||||
|
||||
# zadanie 5
|
||||
m = 4001.50
|
||||
sig = (3503 - m)/qnorm((1 - 0.15)/2)
|
||||
qnorm(0.25, m, sig, F)
|
||||
|
||||
# zadanie 6
|
||||
# 45 < X < 55
|
||||
|
||||
A = matrix(c(1, 1, qnorm(2/524), qnorm(517/524)), 2, 2)
|
||||
B = c(17, 70)
|
||||
wynik = solve(A,B)
|
||||
m = wynik[1]
|
||||
sig = wynik[2]
|
||||
|
||||
pnorm(55, m, sig) - pnorm(45, m, sig)
|
||||
Reference in New Issue
Block a user