Teljes szövegt
BME VIK - Valószínűségszámítás 2021. szeptember 30, október 1.
4. Gyakorlat
Diszkrét valószínűségi változók, Várható érték, Geometriai eloszlás Végeredmények
1. (a) 5 8 (b) nem 2. 0,6 3. 11
20
4. 4 17 36 5. 154,1527 6. 3
7. (a) 0,9816 (b) 1 (c*) 1 8. 3 1
6 9. 0,8025
10. Geo π4, 1,273 11. 1
3
KAPCSOLÓDÓ DOKUMENTUMOK
A magas mérési szintű változók esetén a normális és lognormális eloszlás mellett szót érdemel a (folytonos) egyenletes eloszlás, amelyre az jellemző, hogy
A várható érték lineáris funkcionál (a véges várható értékkel rendelkező valószínűségi változók terén). Ha a valószínűségi változóknak létezik
FÜGGETLEN VALÓSZÍNŰSÉGI VÁLTOZÓK ÖSSZEGÉRE VONATKOZÓ HATÁRELOSZLÁSTÉTELEK ÉLESÍTÉSE.. Dr.. b) Ha a lk valószínűségi változók nem egyforma
cikkek alapján. Az egyik eljárás a folytonos eloszlású véletlen számok generálására használt takarékos módszert [De 81] általánosítja diszkrét valószínűségi
Végtelen számosságú Γ halmaz esetén a következ® tétel szolgáltat szükséges és elégséges feltételt..
● a koordináták függetlenek (hiszen a sűrűségfüggvény szorzattá bomlik) Kérdés: Hogyan kapjuk a nem standard -dim normális eloszlásokat. Itt is várható érték
változó => Bayes-becslések Válasz 2: új kérdés, melyik esetén a legvalószínűbb, hogy ezt a mintát látom. =>
Lemma: Ha és független valószínűségi változók, és folytonos függvények, akkor és is
