drugi domaći zadatak - 2013

Upload: danielko6

Post on 06-Jan-2016

214 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

dz

TRANSCRIPT

  • 1Univerzitet u Banjoj Luci

    Elektrotehniki fakultet

    Vjerovatnoa i statistika

    Drugi domai zadatak

    22.06.2013.

    1. Neka su X1, ..., Xn sluajne veliine raspodijeljenje po uniformnom za-konu na intervalu (0, 1). Ako je Y1 = min(X1, ..., Xn) i Yn = max(X1, ..., Xn)nai EY1 i EYn.

    2. U pravilnom estouglu duine stranice 1, iji se centar nalazi u taki

    S, sluajno se bira taka T. Kroz take S i T provlai se prava ije je

    pare unutar estougla du duine Z. Nai raspodjelu i matematiko

    oekivanje sluajne veliine Z.

    3. U kvadratu stranice 1 sluajno se bira taka T. Neka je sluajna veliina

    Z jednaka rastojanju od take T do ksiranog tjemena. Nai raspodjelu

    i matematiko oekivanje sluajne veliine Z.

    4. Neka je X sluajna veliina koja ima uniformnu raspodjelu na skupu{1, 2, n}. Odrediti varijansu sluajne veliine X.

    5. Neka su X i Y nezavisne sluajne veliine sa raspodjelama P (X =

    k) = 12k, k = 1, 2, , P (Y = k) = 2k1

    3k, k = 1, 2, . Nai raspodjelusluajne veliine Z=X+Y.

    6. Fabrika proizvodi kuglice nominalnog prenikam = 5mm. Usled nepre-cizne izrade, prenik kuglice je sluajna veliina sa N(m, = 0.05mm)raspodjelom. Pri kontroli se odbacuju sve kuglice iji prenik odstupa

    od m za vie od 0.1mm. Koliki procenat kuglica e biti odbaen?

    7. Vjerovatnoa pogotka mete u jednom gadjanju je 0.2. Koliko nezavisnih

    gadjanja treba izvesti da bi sa vjerovatnoom ne manjom od 0.9 meta

    bila pogodjena najmanje jednom?

    8. Obiljeje X ima U(, ) raspodjelu. Metodom maksimalne vjerodos-tojnosti nai ocjenu nepoznatog parametra . Ispitati nepristrasnost ipostojanost dobijene ocjene.

  • 29. Obiljeje X ima U(, + 2) raspodjelu, je nepoznati parametar.Metodommaksimalne vjerodostojnosti nai ocjenu nepoznatog parame-

    tra . Ispitati da li je dobijena ocjena centrirana?

    10. U tablici su dati podaci o broju emitovanih reklama tokom mjesec dana

    za neki proizvod i ostvarenoj zaradi (u hiljadama KM)u tom mjesecu.

    Metodom linearne regresije procijenite linearnu zavisnost izmedju broja

    reklama i ostvarene zarade.

    broj reklama 16 59 65 43 82 90 31 22

    ostv. zarada 18 63 28 71 85 98 20 25