Biometria Ellenőrző kérdések az 1. fejezethez

Loading.... (view fulltext now)

Teljes szövegt

(1)

Biometria

Ellenőrző kérdések az 1. fejezethez

1. Mikor lesz két mérés (pl. tömegmérés) eredményében a véletlen hiba független, és mikor nem?

2. Mi a binomiális eloszlású valószínűségi változó várható értéke és varianciája?

3. Mitől függ a binomiális eloszlású valószínűségi változó varianciája?

4. Ha két binomiális eloszlású sokaságra különböző a várható érték, szükségszerűen különböző-e a variancia is?

5. Mi a Poisson-eloszlású valószínűségi változó várható értéke és varianciája?

6. Mi a különbség a diszkrét és folytonos eloszlású valószínűségi változók között?

7. Hány paramétere van a normális eloszlásnak?

8. Hogyan lehetne táblázatba foglalni a normális eloszlásfüggvény értékeit az x valószínűségi változó értékei szerint (hány dimenziós táblázatra lenne szükség)?

9. Hány paramétere van a binomiális eloszlásnak?

10. Hogyan lehetne táblázatba foglalni a binomiális eloszlásfüggvény értékeit az x valószínűségi változó értékei szerint (hány dimenziós táblázatra lenne szükség)?

11. Mondjon példákat, minek van binomiális eloszlása!

12. Mondjon példákat, minek van Poisson-eloszlása!

13. Ha egy x valószínűségi változó varianciája 0.5, mekkora a varianciája (x-3)/2-nek?

14. A töltőállomáson megmérjük 200 palack térfogatát. Mi a sokaság és mi a minta?

15. Egy gázpalack térfogatát megmérjük 10-szer. Mi a sokaság és mi a minta?

Ellenőrző kérdések a 2. fejezethez

1. Mi lesz a várható értéke és varianciája a tetszőleges eloszlásból vett mintaelemek átlagának?

2. Mit neveznek t-eloszlásnak?

3. Miben különbözik az u és a t eloszlás?

4. Miért használjuk több mérési eredmény átlagát egyetlen adat helyett?

5. Hogyan szól a centrális határeloszlási tétel?

6. Mit jelent a mérési hibák függetlensége? Adjon példákat!

(2)

7. Miért különbözik a mintaelemek átlaga a sokaság várható értékétől és varianciájától?

8. Milyen eloszlása van a normális eloszlású sokaságból vett mintaelemek szórásnégyzetének?

9. Hány paramétere van a 2-, t- és F-eloszlásnak?

10. Mi a pontbecslés és az intervallumbecslés?

11. Mit jelent a konfidencia-tartomány?

12. Meg kell-e lepődnünk, ha a mérési adatok egy része kívül van a konfidencia-tartományon?

13. Mi a szokásos nullhipotézis az u-próbánál?

14. Mi a különbség az egymintás, kétmintás és páros t-próba között, melyiket mikor használjuk?

15. Mikor utasítjuk el a nullhipotézist?

16. Mi szerint szabjuk meg az elsőfajú hiba megengedett valószínűségét?

17. Mit jelent az egyoldali és kétoldali próba?

18. Egy adatsorra csak egy nullhipotézis fogalmazható meg?

19. Lehetséges-e, hogy több, egymásnak ellentmondó nullhipotézis is igaz legyen?

20. Lehetséges-e, hogy több, egymásnak ellentmondó nullhipotézist is elfogadjunk?

21. Lehetséges-e, hogy nem vesszük észre, ha nem igaz a nullhipotézis?

22. Mit jelent a próbák számítógépi programokkal kapott eredményében a p érték?

23. Mikor követünk el első-, mikor másodfajú hibát? Lehet-e a másodfajú hiba valószínűsége nagyobb, mint az elsőfajúé?

24. Az elsőfajú hiba elkövetésének valószínűségét csökkentve hogyan változik a másodfajú hiba elkövetésének valószínűsége?

25. Mi a próba ereje?

26. Vizsgálni akarjuk, hogy a cipőtisztítás meghosszabbítja-e a cipő életét. Hogyan kellene 10 emberrel a kísérletet felépíteni kétmintás és páros t-próbához? Melyik változattól várható több információ és miért?

27. Miért jó a felhasználónak (és mennyire fontos), hogy egy becslés torzítatlan, konzisztens ill. hatásos?

28. Mi a becslés torzítása?

Ellenőrző kérdések a 3. fejezethez

1. Mekkora a kovariancia független valószínűségi változók között?

2. Mit jelent, ha a két változó közötti korrelációs együttható értéke kis pozitív szám?

2

(3)

3. Biztosak lehetünk-e benne, hogy két változó nem függ össze, ha a korrelációs együttható számértéke kicsi?

3

Ábra

Updating...

Hivatkozások

Updating...

Kapcsolódó témák :