Dobrý den,

prosím velmi Vás o pomoc, neumím si poradit s příklady.

Mohli by ste mi snimi pomoci prosím?

Vopřed Vám moc děkuji.


Mezi 76 výrobky je 14 pokažených. Vybereme 7 výrobků a sledujeme počet vadných výrobků mezi vybranými. Jaká je pravděpodobnost, že mezi 7 vybranými výrobky budou 4 vadné.

a. Počet vadných výrobků bude rovno 4.
b. Počet vadných výrobků bude alespoň 4.

Tabulka udává počet dní, které se studenti věnovali přípravě na zkoušku.

a. Víme, že čas přípravy studentů na zkoušku má normální rozdělení. Udělejte nezkreslený bodový odhad jeho parametrů.

a. Se spolehlivostí 0,95 udělejte intervalový odhad směrodatné odchylky počtu dní, které studenti věnují přípravě na zkoušku.

student	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
Doba přípravy	9	3	3	6	9	3	8	3	2	7	9	9	2	4	10	3	6	5	5	4


Obtížnost: Střední škola
Kategorie: Vysoká škola
Slávka M.

Slávka M.

07. 06. 2022   21:04

1 odpověď

Jan Z.
Jan Z.
08.06.2022 10:17:37

Ahoj,

Př 1 a): Pravděpodobnost spočteme jako

\(p_{ \text{ právě 4} } = \frac{ C(14,4)\cdot C(62,3)} { C(76,7)} \)

Př 1 b): Poskládáme jako \(1-p_{ \text{ právě 3} } -p_{ \text{ právě 2} } --p_{ \text{ právě 1} } -p_{ \text{ právě 0} } \) tedy

\(p_{ \text{ aspoň 4} } = 1 - \frac{ C(14,3)\cdot C(62,4)} { C(76,7)} - \frac{ C(14,2)\cdot C(62,5)} { C(76,7)} - \frac{ C(14,1)\cdot C(62,6)} { C(76,7)} - \frac{ C(14,0)\cdot C(62,7)} { C(76,7)} \)

Př 2:

Pro normální rozdělení je pro odhad jeho střední hodnoty nejlepším parametrem aritmetický průměr hodnot, tedy.

\(\hat{ \mu} = \frac{ 1} { n} \sum_{ i=1} ^{ n} x_i \)

Nejlepším odhadem směrodatné odchylky je potom

\(\hat{ \sigma} ^2 = \frac{ 1} { n-1} \sum_{ i=1} ^n\left(\hat{ \mu} - x_i\right)^2\)

viz https://mathstat.econ.muni.cz/media/19023/bodove_odhady.pdf

Intervalový odhad směrodatné odchylky s hladinou významnoti \(\alpha\) spočteme ze vzorce

\( P \left( \sqrt{ \frac{ n-1} { \chi_{ 1-\frac{ \alpha} { 2} , n-1} } \cdot \hat{ \sigma} ^2} < \sigma < \sqrt{ \frac{ n-1} { \chi_{ \frac{ \alpha} { 2} , n-1} } \cdot \hat{ \sigma} ^2} \right) = 1-\alpha\)

Dosazením dostaneme hranice intervalu, viz např. http://www2.ef.jcu.cz/~birom/stat/prednasky/13four…

Pro náš případ \(\alpha = 0.05\), \(n = 20\), \(\chi_{ 0.975, 19} = 32.85\), \(\chi_{ 0.025, 19} = 8.91\)

Viz https://cit.vfu.cz/statpotr/POTR/Teorie/tabulky…

Pro napsání komentáře se musíte přihlásit.