Gezamenlijke kansverdeling van twee stochasten
|
|
- Irma Dekker
- 5 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 Gezamenlijke kansverdeling van twee stochasten Voorbeeld: V = de windsnelheid H = hoogte van het waterniveau in een rivier/zee De combinatie (V, H) is van belang voor een overstroming en niet zozeer V of H afzonderlijk De gezamenlijke kansverdeling van (V, H) is het geheel dat bestaat uit alle mogelijke combinaties, die (V, H) kan aannemen, en de bijbehorende kansen daarop college wi1321tb week 5 di 3/4 1
2 Gezamenlijke kansmassafunctie van discrete stochasten Herriner de kansmassfunctie van een discrete stochast X: p X (a) = P(X = a) voor < a < (tek) Definitie De gezamenlijke kansmassafunctie p van twee discrete stochastische variabelen X en Y is de functie p : R 2 [0, 1], gedefinieerd door p(a,b) = P(X = a,y = b) voor < a, b < We schrijven ook wel p X,Y (a,b) = P(X = a,y = b) (tek) college wi1321tb week 5 di 3/4 2
3 Som en maximum van twee dobbelstenen P(S = a, M = b) a / / /36 2/ /36 2/ /36 2/36 2/ /36 2/36 2/ /36 2/36 2/ /36 2/ /36 2/ / /36 b college wi1321tb week 5 di 3/4 3
4 Van gezamenlijke naar individuele kansen Merk op dat de gebeurtenis {S = 6} de disjuncte vereniging is van {S = 6,M = 1}, {S = 6, M = 2},, {S = 6, M = 6} Zodoende is P(S = 6) = P(S = 6, M = 1) + + P(S = 6,M = 6) = = 5 36 college wi1321tb week 5 di 3/4 4
5 P(S = a, M = b) b a P(S = a) 2 1/ / / / /36 2/ / /36 2/ / /36 2/36 2/36 0 5/ /36 2/36 2/36 6/ /36 2/36 2/36 5/ /36 2/36 4/ /36 2/36 3/ /36 2/ /36 1/36 P(M = b) 1/36 3/36 5/36 7/36 9/36 11/36 1 college wi1321tb week 5 di 3/4 5
6 P(S = a, M = b) b a P(S = a) 2 1/ / / / /36 2/ / /36 2/ / /36 2/36 2/36 0 5/ /36 2/36 2/36 6/ /36 2/36 2/36 5/ /36 2/36 4/ /36 2/36 3/ /36 2/ /36 1/36 P(M = b) 1/36 3/36 5/36 7/36 9/36 11/36 1 college wi1321tb week 5 di 3/4 6
7 Gezamenlijke en marginale discrete kansverdeling p X,Y (a, b) = P(X = a, Y = b) is de gezamenlijke kansmassafunctie Deze karakteriseert de gezamenlijke kansverdeling van (X,Y ) p X (a) = P(X = a) is de marginale kansmassafunctie van X en p Y (b) = P(Y = b) is de marginale kansmassafunctie van Y Deze karakteriseren de marginale kansverdelingen van X en van Y P(X = a) = b P(X = a, Y = b) en P(Y = b) = a P(X = a,y = b) college wi1321tb week 5 di 3/4 7
8 Marginale verdelingen zijn onvoldoende voor de gezamenlijke verdeling (QE 92) b a 0 1 P(X = a) 0 1/4 ε 1/4 + ε 1 1/4 + ε 1/4 ε P(Y = b) college wi1321tb week 5 di 3/4 8
9 Marginale verdelingen zijn onvoldoende voor de gezamenlijke verdeling (QE 912) b a 0 1 P(X = a) 0 1/4 ε 1/4 + ε 1/2 1 1/4 + ε 1/4 ε 1/2 P(Y = b) 1/2 1/2 1 college wi1321tb week 5 di 3/4 9
10 Gezamenlijke en marginale verdelingsfunctie Definitie De gezamenlijke verdelingsfunctie F van twee stochastische variabelen X en Y is de functie F : R 2 [0, 1], gedefinieerd door F(a, b) = P(X a, Y b) voor < a, b < Van gezamenlijke naar marginale verdelingsfunctie De marginale verdelingsfuncties van X en Y worden gegeven door F X (a) = P(X a) = F(a, + ) = lim b F(a, b) F Y (b) = P(Y b) = F(+, b) = lim a F(a, b) college wi1321tb week 5 di 3/4 10
11 Maak opgaven 91, 92a, 93, 94, 95a college wi1321tb week 5 di 3/4 11
12 Gezamenlijke kansverdeling van continue stochasten Herinner de definitie voor een continue stochast X: er is een f(x) met P(a < X b) = oppervlakte onder f op interval [a, b] f ց P(a X b) a b college wi1321tb week 5 di 3/4 12
13 Gezamenlijke kansverdeling van continue X en Y Analoog: er is een f(x, y) met P(a 1 X b 1, a 2 Y b 2 ) = inhoud onder f op [a 1,b 1 ] [a 2,b 2 ] f(x,y) y x college wi1321tb week 5 di 3/4 13
14 Voorbeelden 2-dimensionale normale dichtheid f(x,y) = y 2 +80xy π e 50x rekenvoorbeeld: f(x, y) = 2 75( 2x 2 y + xy 2) voor 0 x 3 en 1 y 2, (Maple) college wi1321tb week 5 di 3/4 14
15 Verband tussen gezamenlijke verdelingsfunctie en kansdichtheid Bij één continue stochast F(x) = oppervlakte onder f op (,x] en f(x) = d dx F(x) Bij twee continue stochasten (tek) F(x, y) = inhoud onder f op (,x] (, y] en f(x, y) = 2 x y F(x,y) college wi1321tb week 5 di 3/4 15
16 De inhoud onder een 2-dimensionale dichtheid De inhoud onder een 2-dimensionale kansdichtheid f(x, y) op een rechthoek [a 1,b 1 ] [a 2,b 2 ] is de herhaalde integraal b1 a 1 b2 a 2 f(x,y) dxdy Op rechthoeken is dit niets anders als twee keer integreren van binnen naar buiten: ( b2 ) b1 ( b1 ) b2 f(x,y) dx dy of f(x, y) dy dx a 1 a 2 a 2 a 1 college wi1321tb week 5 di 3/4 16
17 Voorbeeld: gezamenlijke kansen uitrekenen ( P 1 X 2, 4 3 Y 5 ) 3 = 2 1 = 2 75 = 2 75 = f(x, y) dxdy ( (2x 2 y + xy 2 ) dy ([ x 2 y xy3 ] ) dx ) dx ( x ) 81 x dx = college wi1321tb week 5 di 3/4 17
18 Van gezamenlijke naar marginale kansdichtheid Herinner het discrete geval: P(X = a) = b P(X = a, Y = b) Van gezamenlijke naar marginale kansdichtheid Zij f de gezamenlijke kansdichtheid van stochasten X and Y Dan kunnen de marginale kansdichtheden van X en van Y gevonden worden door: f X (x) = f(x, y) dy en f Y (y) = f(x, y) dx (Maple) college wi1321tb week 5 di 3/4 18
19 Gezamenlijke kansverdeling van meer dan twee stochasten Voorbeeld: vaas met ballen genummerd 1, 2,, N We trekken n ballen zonder teruglegging X i is resultaat van i-de trekking (dus X 1, X 2,,X n zijn afhankelijk) Alle mogelijke combinaties (a 1, a 2,,a n ) zijn even waarschijnlijk, zodat de gezamenlijke kansen voor X 1, X 2,,X n allemaal gelijk zijn: P(X 1 = a 1, X 2 = a 2,,X n = a n ) = 1 N(N 1) (N n + 1), Wat is de kans dat de i de bal nummer k heeft? college wi1321tb week 5 di 3/4 19
20 Trekken zonder teruglegging Bijvoorbeeld: trek 4 ballen zonder teruglegging uit een vaas met 100 ballen Wat is nu de kans dat 3 de bal nummer 13 heeft? P(X 3 = 13) = P(X 1 = a 1, X 2 = a 2, X 3 = 13,X 4 = a 4 ) = , waarbij de som loopt over alle combinaties van 4 nummers met X 3 = 13 Omdat er van dergelijke combinaties zijn, is P(X 3 = 13) = = Bij trekken van n ballen zonder teruglegging uit N is P(X i = k) = 1/N college wi1321tb week 5 di 3/4 20
21 Onafhankelijke stochastische variabelen Hoofdstuk 3: gebeurtenissen A en B zijn onafhankelijk, als P(A B) = P(A) P(B) Bij discrete stochasten X en Y ligt het voor hand om te zeggen dat X en Y onafhankelijk zijn als de gebeurtenissen {X = a} en {Y = b} onafhankelijk zijn, dwz P(X = a, Y = b) = P(X = a)p(y = b) voor alle mogelijke keuzes van a en b Echter, dit is een zinloze definitie voor continue stochasten college wi1321tb week 5 di 3/4 21
22 Onafhankelijke stochastische variabelen Definitie Stochastische variabelen X en Y zijn onafhankelijk als P(X a,y b) = P(X a) P(Y b), dat wil zeggen, als X en Y gezamenlijke verdelingsfunctie F hebben, is F(a, b) = F X (a)f Y (b), voor alle mogelijke keuzes van a en b Stochasten die niet onafhankelijk zijn, noemen we afhankelijk college wi1321tb week 5 di 3/4 22
23 Onafhankelijkheid van X en Y is equivalent met In het algemeen: P(X V,Y W) = P(X V )P(Y W) voor alle V,W R Voor discrete stochasten: P(X = a,y = b) = P(X = a) P(Y = b) voor alle a en b Voor continue stochasten: f(x, y) = f X (x)f Y (y) voor alle x en y college wi1321tb week 5 di 3/4 23
24 Zijn S en M onafhankelijk? P(S = a, M = b) b a P(S = a) 2 1/ / / / /36 2/ / /36 2/ / /36 2/36 2/36 0 5/ /36 2/36 2/36 6/ /36 2/36 2/36 5/ /36 2/36 4/ /36 2/36 3/ /36 2/ /36 1/36 P(M = b) 1/36 3/36 5/36 7/36 9/36 11/36 1 Nee, want bijvoorbeeld P(S = 2, M = 1) = 1 36 P(S = 2) P(M = 1) college wi1321tb week 5 di 3/4 24
25 Voor welke waarde van ε zijn X en Y onafhankelijk? b a 0 1 P(X = a) 0 1/4 ε 1/4 + ε 1/2 1 1/4 + ε 1/4 ε 1/2 P(Y = b) 1/2 1/2 1 Voor ε = 0, want dan is voor alle combinaties (a, b) P(X = a, Y = b) = P(X = a)p(y = b) college wi1321tb week 5 di 3/4 25
26 Doorgeven van onafhankelijkheid Als X en Y onafhankelijk zijn, zijn dan ook X 2 en 1/Y onafhankelijk? Doorgeven van onafhankelijkheid Zij X 1,X 2,,X n onafhankelijke stochastische variabelen Voor elke i, zij h i : R R een functie en definieer de stochastische variabele Y i = h i (X i ) Dan zijn Y 1, Y 2,,Y n ook onafhankelijk college wi1321tb week 5 di 3/4 26
27 Huiswerk Opgaven 91 t/m 97 college wi1321tb week 5 di 3/4 27
Kansrekening en stochastische processen 2DE18
Kansrekening en stochastische processen 2DE18 Docent : Jacques Resing E-mail: resing@win.tue.nl 1/28 The delta functie Zij De eenheids impulsfunctie is: d ε (x) = { 1ε als ε 2 x ε 2 0 anders δ(x) = lim
Nadere informatieVoorbeeld 1. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 3: Stochastische Variabelen en Verdelingen. Voorbeeld 2A. Voorbeeld 1 (vervolg)
Voorbeeld Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 3: Stochastische Variabelen en Verdelingen Cursusjaar 2009 Peter de Waal Departement Informatica In een eperiment gooien we 4 maal met een zuivere munt.
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening (2WS2, Vrijdag 23 januari 25, om 9:-2:. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen van de opgaven dienen
Nadere informatieTentamen Inleiding Kansrekening 25 juni 2009, uur Docent: F. den Hollander
Universiteit Leiden Niels Bohrweg Tentamen Inleiding Kansrekening 25 juni 2009, 0.00 3.00 uur Docent: F. den Hollander Mathematisch Instituut 2333 CA Leiden Bij dit tentamen is het gebruik van een (grafische)
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 4. Donderdag 20 September 2012
Statistiek voor A.I. College 4 Donderdag 20 September 2012 1 / 30 2 Deductieve statistiek Kansrekening 2 / 30 Cycle 3 / 30 Context 4 / 30 2 Deductieve statistiek Vandaag: Eigenschappen kansen Oneindige
Nadere informatieKansrekening en statistiek WI2105IN deel I 4 november 2011, uur
Kansrekening en statistiek WI05IN deel I 4 november 0, 4.00 7.00 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Een formuleblad wordt uitgereikt. Meerkeuzevragen Toelichting:
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Eindtentamen Kansrekening en Statistiek (WS), Tussentoets Kansrekening en Statistiek (WS), Vrijdag 8 april, om 9:-:. Dit is een tentamen
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening (2WS2), Vrijdag 24 januari 24, om 9:-2:. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen van de opgaven
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 2 Donderdag 16 September 1 / 31 1 Kansrekening Indeling: Eigenschappen van kansen Continue uitkomstenruimtes Continue stochasten 2 / 31 Vragen: cirkels Een computer genereert
Nadere informatieCursus Statistiek Hoofdstuk 4. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 4: Verwachtingen. Definitie (Verwachting van discrete stochast) Voorbeeld (1)
Cursus Statistiek Hoofdstuk 4 Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 4: Verwachtingen Cursusjaar 29 Peter de Waal Departement Informatica Inhoud Verwachtingen Variantie Momenten en Momentengenererende functie
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 2 Donderdag 15 September 1 / 42 1 Kansrekening Vandaag: Vragen Eigenschappen van kansen Oneindige discrete uitkomstenruimtes Continue uitkomstenruimtes Continue stochasten
Nadere informatieCombinatoriek en rekenregels
Combinatoriek en rekenregels Les 4: Rekenregels (deze les sluit aan bij de paragraaf 8 van Hoofdstuk 1 Combinatoriek en Rekenregels van de Wageningse Methode, http://www.wageningsemethode.nl/methode/het-lesmateriaal/?s=y456v-d)
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 6. Donderdag 27 September
Statistiek voor A.I. College 6 Donderdag 27 September 1 / 1 2 Deductieve statistiek Kansrekening 2 / 1 Vraag: Afghanistan In het leger wordt uit een groep van 6 vrouwelijke en 14 mannelijke soldaten een
Nadere informatieKansrekening en statistiek wi2105in deel I 29 januari 2010, uur
Kansrekening en statistiek wi20in deel I 29 januari 200, 400 700 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt grafische rekenmachine toegestaan Tevens krijgt u een formuleblad uitgereikt na afloop inleveren
Nadere informatieTentamen Inleiding Kansrekening 9 juni 2016, 10:00 13:00 Docent: Prof. dr. F. den Hollander
Tentamen Inleiding Kansrekening 9 juni 6, : 3: Docent: Prof. dr. F. den Hollander Bij dit tentamen is het gebruik van boek en aantekeningen niet toegestaan. Er zijn 8 vragen, elk met onderdelen. Elk onderdeel
Nadere informatieTentamen Kansrekening en Statistiek (2WS04), woensdag 30 juni 2010, van 9.00 12.00 uur.
Technische Universiteit Eindhoven Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening en Statistiek (WS4), woensdag 3 juni, van 9.. uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen van de
Nadere informatieSet 3 Inleveropgaven Kansrekening (2WS20) Opgaven met sterretjes zijn lastiger dan opgaven zonder sterretje.
Technische Universiteit Eindhoven Faculteit Wiskunde en Informatica Set 3 Inleveropgaven Kansrekening (2WS2) 23-24 Opgaven met sterretjes zijn lastiger dan opgaven zonder sterretje.. Voetbalplaatjes. Bij
Nadere informatieHertentamen Inleiding Kansrekening 5 juli 2017, 14:00 17:00 Docent: Prof. dr. F. den Hollander
Hertentamen Inleiding Kansrekening 5 juli 07, 4:00 7:00 Docent: Prof. dr. F. den Hollander Bij dit tentamen is het gebruik van boek en aantekeningen niet toegestaan, wel het gebruik van rekenmachine. Er
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening en Statistiek (2S27), dinsdag 14 juni 25, 9. - 12. uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Uitwerking tentamen Kansrekening en Stochastische Processen (2S61) op woensdag 27 april 25, 14. 17. uur. 1. Gegeven zijn twee onafhankelijke
Nadere informatieUitwerking Tentamen Inleiding Kansrekening 11 juni 2015, uur Docent: Prof. dr. F. den Hollander
Uitwerking Tentamen Inleiding Kansrekening juni 25,. 3. uur Docent: Prof. dr. F. den Hollander () [6] Zij F een gebeurtenissenruimte. Laat zien dat voor elke B F de verzameling G {A B : A F} opnieuw een
Nadere informatieTentamen Kansrekening (NB004B)
NB4B: Kansrekening Dinsdag november 2 Tentamen Kansrekening (NB4B) Het is een open boek tentamen. Gebruik van een rekenmachine of andere hulpmiddelen is niet toegestaan. Vermeld op ieder blad je naam en
Nadere informatieSchrijf boven elk vel je naam, studentnummer en studierichting (W, N of I). Het is toegestaan een (grafische) rekenmachine te gebruiken.
Radboud Universiteit Nijmegen Heyendaalse weg 135 Faculteit FNWI 655 AJ Nijmegen Examen NWI-NBB Inleiding Kansrekening 1 januari 1 Schrijf boven elk vel je naam, studentnummer en studierichting W, N of
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 3 Dinsdag 21 September 1 / 21 1 Kansrekening Indeling: Uniforme verdelingen Cumulatieve distributiefuncties 2 / 21 Vragen: lengte Een lineaal wordt op een willekeurig
Nadere informatieKansrekening en Statistiek. Overzicht Kansrekening
Kansrekening en Statistiek Overzicht Kansrekening 1 / 30 Overzicht: stochasten Discrete stochasten X - distributiefuncties f P(X A) = i A f (x) = i A P(X = i). 2 / 30 Overzicht: stochasten Discrete stochasten
Nadere informatieHet tentamen heeft 25 onderdelen. Met ieder onderdeel kan maximaal 2 punten verdiend worden.
Hertentamen Inleiding Kansrekening WI64. 9 augustus, 9:-: Het tentamen heeft 5 onderdelen. Met ieder onderdeel kan maximaal punten verdiend worden. Het tentamen is open boek. Boeken, nota s en een (eventueel
Nadere informatieOefenDeeltentamen 2 Kansrekening 2011/ Beschouw een continue stochast X met kansdichtheidsfunctie cx 4, 0 x 1 f X (x) = f(x) = 0, anders.
Universiteit Utrecht *=Universiteit-Utrecht Boedapestlaan 6 Mathematisch Instituut 3584 CD Utrecht OefenDeeltentamen Kansrekening 11/1 1. Beschouw een continue stochast X met kansdichtheidsfunctie c 4,
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Uitwerking tentamen Kansrekening en Stochastische Processen S60) op vrijdag 4 januari 0, 4.00 7.00 uur.. Gegeven zijn twee stochastische
Nadere informatieRadboud Universiteit Nijmegen Heyendaalse weg 135
Radboud Universiteit Nijmegen Heyendaalse weg 35 Faculteit FNWI 6525 AJ Nijmegen Examen NWI-NB00B Inleiding Kansrekening 2 juni 206 Schrijf boven elk vel je naam, studentnummer en studierichting (W, N
Nadere informatieTentamen Inleiding Kansrekening wi juni 2010, uur
Technische Universiteit Delft Mekelweg Faculteit Electrotechniek, Wiskunde en Informatica 8 CD Delft Tentamen Inleiding Kansrekening wi juni, 9.. uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische
Nadere informatieTentamen Inleiding Kansrekening 16 juni 2017, 14:00 17:00 Docent: Prof. dr. F. den Hollander
Tentamen Inleiding Kansrekening 6 juni 7, : 7: Docent: Prof. dr. F. den Hollander Bij dit tentamen is het gebruik van boek en aantekeningen niet toegestaan. Er zijn 8 vragen, elk met twee of drie onderdelen.
Nadere informatieGegeven is een kansvariabele X met cumulatieve verdelingsfunctie P(X x)= 1/3 x voor 0 < x < 3. Bereken (a) P(2<X 3) (b) E(X) (c) Var(X)
Opgave 1 Een kom tomatensoep voor 6 personen bevat 30 balletjes. De soep wordt willekeurig uitgeschonken over 6 borden. Bereken (a) De kans dat er geen enkel balletje in je bord terecht komt (b) De kans
Nadere informatieBinomiale verdelingen
Binomiale verdelingen Les 1: Kans en combinatoriek (Deze les sluit aan bij paragraaf 1 van Hoofdstuk 2 Binomiale en normale verdelingen van de Wageningse Methode, http://www.wageningsemethode.nl/methode/het-lesmateriaal/?s=y456v-d)
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 4 Donderdag 22 September 1 / 31 1 Kansrekening Vandaag : Vragen Bernouilli verdelingen Binomiale verdelingen Voorwaardelijke kansen 2 / 31 Vragen: multiple choice Bij
Nadere informatieTentamen Kansrekening en Statistiek (2WS04), dinsdag 17 juni 2008, van uur.
Technische Universiteit Eindhoven Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening en Statistiek (2WS4, dinsdag 17 juni 28, van 9. 12. uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen
Nadere informatieMedische Statistiek Kansrekening
Medische Statistiek Kansrekening Medisch statistiek- kansrekening Hoorcollege 1 Uitkomstenruimte vaststellen Ook wel S of E. Bij dobbelsteen: E= {1,2,3,4,5,6} Een eindige uitkomstenreeks Bij het gooien
Nadere informatieHuiswerk Hints&Tips Analyse 2, College 26
Huiswerk Hints&Tips Analyse, College 6 [K..]. Tip : Toon aan dat er punten (x, y ) en (x, y ) en scalars m, M R bestaan zo dat m = f(x, y ) f(x, y) f(x, y ) = M. Laat dan zien dat m(b a)(d c) = m f M =
Nadere informatieUitwerking Hertentamen Inleiding Kansrekening 6 juli 2015, uur Docent: Prof. dr. F. den Hollander
Uitwerking Hertentamen Inleiding Kansrekening 6 jli 5, 4. 7. r Docent: Prof. dr. F. den Hollander Bij dit tentamen is het gebrik van boek en aantekeningen niet toegestaan. Er zijn vragen. Elke vraag is
Nadere informatieSamenvatting Statistiek
Samenvatting Statistiek De hoofdstukken 1 t/m 3 gaan over kansrekening: het uitrekenen van kansen in een volledig gespecifeerd model, waarin de parameters bekend zijn en de kans op een gebeurtenis gevraagd
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 3. Dinsdag 18 September 2012
Statistiek voor A.I. College 3 Dinsdag 18 September 2012 1 / 45 2 Deductieve statistiek Kansrekening 2 / 45 Uitkomstenruimte 3 / 45 Vragen: voorspellen Een charlatan zegt te kunnen voorspellen of een ongeboren
Nadere informatie14.1 Kansberekeningen [1]
14.1 Kansberekeningen [1] Herhaling kansberekeningen: Somregel: Als de gebeurtenissen G 1 en G 2 geen gemeenschappelijke uitkomsten hebben geldt: P(G 1 of G 2 ) = P(G 1 ) + P(G 2 ) B.v. P(3 of 4 gooien
Nadere informatieHoofdstuk 5. Toevalsveranderlijken en waarschijnlijkheidsdistributies. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent
Hoofdstuk 5 Toevalsveranderlijken en waarschijnlijkheidsdistributies Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Toevalsveranderlijken en waarschijnlijkheidsdistributies
Nadere informatieDeze week: Verdelingsfuncties. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 5: Verdelingsfuncties. Bernoulli verdeling. Bernoulli verdeling.
Deze week: Verdelingsfuncties Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 5: Verdelingsfuncties Cursusjaar 29 Peter de Waal Toepassingen Kansmassafuncties / kansdichtheidsfuncties Eigenschappen Departement Informatica
Nadere informatieKansrekening en stochastische processen 2S610
Kansrekening en stochastische processen 2S610 Docent : Jacques Resing E-mail: j.a.c.resing@tue.nl http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2s610 1/28 Schatten van de verwachting We hebben een stochast X en
Nadere informatie13.1 Kansberekeningen [1]
13.1 Kansberekeningen [1] Herhaling kansberekeningen: Somregel: Als de gebeurtenissen G 1 en G 2 geen gemeenschappelijke uitkomsten hebben geldt: P(G 1 of G 2 ) = P(G 1 ) + P(G 2 ) B.v. P(3 of 4 gooien
Nadere informatieDe Wachttijd-paradox
De Wachttijd-paradox Korteweg-de Vries Instituut voor Wiskunde Universiteit van Amsterdam Mastercourse 15 november 25 Peter Spreij spreij@science.uva.nl 1 Het probleem In deze mastercourse behandelen
Nadere informatieZo geldt voor o.o. continue s.v.-en en X en Y dat de kansdichtheid van X + Y gegeven wordt door
APP.1 Appendix A.1 Erlang verdeling verdeling met parameters n en λ Voor o.o. discrete s.v.-en X en Y geldt P (X + Y = z) =P (X = x 1 en Y = z x 1 )+P(X = x en Y = z x )+... = P (X = x 1 )P (Y = z x 1
Nadere informatieHet schatten van de Duitse oorlogsproductie: maximum likelihood versus de momentenmethode
Het schatten van de Duitse oorlogsproductie: maximum likelihood versus de momentenmethode Rik Lopuhaä TU Delft 30 januari, 2015 Rik Lopuhaä (TU Delft) Schatten van de Duitse oorlogsproductie 30 januari,
Nadere informatie36, P (5) = 4 36, P (12) = 1
Les 2 Kansverdelingen We hebben in het begin gesteld dat we de kans voor een zekere gunstige uitkomst berekenen als het aantal gunstige uitkomsten gedeelt door het totale aantal mogelijke uitkomsten. Maar
Nadere informatieVoorwaardelijke kans
Voorwaardelijke kans Voorbeeld: L = {Jan, Mar, May, Jul, Aug, Oct, Dec}, R = {Jan, Feb, Mar, Apr, Sep, Oct, Nov, Dec}, R L = {Jan, Mar, Oct, Dec} met kansen P(L) = 7 12, P(R) = 8 12 en P(R L) = 4 12 Als
Nadere informatie. Dan geldt P(B) = a. 1 4. d. 3 8
Tentamen Statistische methoden 4052STAMEY juli 203, 9:00 2:00 Studienummers: Vult u alstublieft op het meerkeuzevragenformulier uw Delftse studienummer in (tbv automatische verwerking); en op het open
Nadere informatie5.0 Voorkennis. Voorbeeld 1: In een vaas zitten 10 rode, 5 witte en 6 blauwe knikkers. Er worden 9 knikkers uit de vaas gepakt.
5.0 Voorkennis Voorbeeld 1: In een vaas zitten 10 rode, 5 witte en 6 blauwe knikkers. Er worden 9 knikkers uit de vaas gepakt. a) Bereken de kans op minstens 7 rode knikkers: P(minstens 7 rood) = P(7 rood)
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 5. Dinsdag 25 September 2012
Statistiek voor A.I. College 5 Dinsdag 25 September 2012 1 / 34 2 Deductieve statistiek Kansrekening 2 / 34 Percentages 3 / 34 Vragen: blikkie Kinderen worden slanker als ze anderhalf jaar lang limonade
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 1 Dinsdag 14 September 1 / 34 Literatuur http://www.phil.uu.nl/ iemhoff Applied Statistics for the Behavioral Sciences - 5th edition, Dennis E. Hinkle, William Wiersma,
Nadere informatieV.2 Limieten van functies
V.2 Limieten van functies Beschouw een deelverzameling D R, een functie f: D R en zij c R. We willen het gedrag van f in de buurt van c bestuderen. De functiewaarde in c is daarvoor niet belangrijk, de
Nadere informatie= P(B) = 2P(C), P(A B) = 1 2 en P(A C) = 2 5. d. 31
Tentamen Statistische methoden 45STAMEY april, 9: : Studienummers: Vult u alstublieft op het MC formulier uw Delftse studienummer in; en op het open vragen formulier graag beide, naar volgend voorbeeld:
Nadere informatieV.4 Eigenschappen van continue functies
V.4 Eigenschappen van continue functies We bestuderen een paar belangrijke stellingen over continue functies. Maxima en minima De stelling over continue functies die we in deze paragraaf bewijzen zegt
Nadere informatieVandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 2. Basisbegrippen. Theoretische kansverdelingen
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 2 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Theoretische kansverdelingen
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNICHE UNIVERITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Functies van meer variabelen (DE6) op maandag augustus 5, 4. 7. uur. De uitwerkingen van de opgaven dienen duidelijk geformuleerd
Nadere informatieTentamen Inleiding Kansrekening 12 augustus 2010, 10.00 13.00 uur Docent: F. den Hollander
Universiteit Leiden Niels Bohrweg Mathematisch Instituut 333 CA Leiden Tentamen Inleiding Kansrekening augustus,. 3. uur Docent: F. den Hollander Bij dit tentamen is het gebruik van een (grafische) rekenmachine
Nadere informatieExamen Statistiek I Feedback
Examen Statistiek I Feedback Bij elke vraag is alternatief A correct. Bij de trekking van een persoon uit een populatie beschouwt men de gebeurtenissen A (met bril), B (hooggeschoold) en C (mannelijk).
Nadere informatieToegepaste Wiskunde 2: Het Kalman-filter
Toegepaste Wiskunde 2: Het Kalman-filter 25 februari, 2008 Hans Maassen 1. Inleiding Het Kalman filter schat de toestand van een systeem op basis van een reeks, door ruis verstoorde waarnemingen. Een meer
Nadere informatieOpgaves Hoofdstuk 3: Toevalsveranderlijken en Distributiefuncties
Opgaves Hoofdstuk 3: Toevalsveranderlijken en Distributiefuncties Discrete Distributiefuncties 3. Er zijn 3 studenten aan het begin van de dag aanwezig bij een symposium. De kans dat een student volhoudt
Nadere informatieKansrekening en stochastische processen 2DE18
Kansrekening en stochastische processen 2DE18 Docent : Jacques Resing E-mail: resing@win.tue.nl 1/23 Voor een verzameling stochastische variabelen X 1,..., X n, de verwachting van W n = X 1 + + X n is
Nadere informatieDe Riemannintegraal. Dan heet f(ξ ij, η ij ) A ij een Riemannsom bij f. May 9, I.A.M. Goddijn Faculteit EWI
e Riemannintegraal Veronderstel dat f : R continu is, waarbij = [a, b] [c, d]. Laten a = x 0 < x 1 < x 2 < < x m 1 < x m = b en c = y 0 < y 1 < y 2 < < y n 1 < y n = d partities zijn van [a, b] en [c,
Nadere informatieVrije Universiteit 28 mei Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan.
Afdeling Wiskunde Volledig tentamen Statistics Deeltentamen 2 Statistics Vrije Universiteit 28 mei 2015 Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan. Geheel tentamen: opgaven 1,2,3,4. Cijfer=
Nadere informatie10. De simultane kansverdeling van twee stochasten X en Y is gegeven door de volgende (onvolledige) tabel: X / /4 1. d. 0 e.
Tentamen Statistische methoden MST-STM 1 april 2011, 9:00 12:00 Studienummers: Vult u alstublieft op het MC formulier uw Delftse studienummer in; en op het open vragen formulier graag beide, naar volgend
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 5 Dinsdag 28 September 1 / 25 1 Kansrekening Indeling: Bernouilli verdelingen Binomiale verdelingen Voorwaardelijke kansen Voor software R: van http://sourceforge.net
Nadere informatieKorte handleiding Maple, bestemd voor gebruik bij de cursus Wiskunde
Korte handleiding Maple, bestemd voor gebruik bij de cursus Wiskunde 3 voor B. Functies van twee variabelen.. Een functie fx, y) van twee variabelen kan analoog aan een functie van één variabele in Maple
Nadere informatieCombinatoriek en kansrekening
Combinatoriek en kansrekening (SV 2.1) P.J. den Brok MA 26 september 2013 Inhoudsopgave 1 De kansrekening 4 1.1 Belangrijke combinatorische functies.................... 4 1.2 Rangschikkingen..............................
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 1 Woensdag 9 September 1 / 39 Site: http://www.phil.uu.nl/ iemhoff Literatuur: Applied Statistics for the Behavioral Sciences - 5th edition, Dennis E. Hinkle, William
Nadere informatieOverzicht. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 2: Voorwaardelijke kansen. Voorwaardelijke kans. Voorbeeld: Probabilistisch redeneren
Overzicht Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 2: Voorwaardelijke kansen Cursusjaar 2009 Peter de Waal Departement Informatica Voorwaardelijke kans Rekenregels Onafhankelijkheid Voorwaardelijke Onafhankelijkheid
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 7 Dinsdag 11 Oktober 1 / 33 2 Statistiek Vandaag: Populatie en steekproef Maten Standaardscores Normale verdeling Stochast en populatie Experimenten herhalen 2 / 33 3
Nadere informatieUitwerkingen bij 1_0 Voorkennis: Machten en differentiëren
Uitwerkingen bij _0 Voorkennis: Machten en differentiëren 3(x ) 6 3 6 (x ) 6 6-3 x 3 5 x - 6 43 x 6 x 3x 4 3 x 4 x 6 " $% & ' " $% & (& &( & ' " $% &( &&(& ' ) * '*, *-, *-, *-,, - VWO B deel 3 Analyse_
Nadere informatieTechnische Universiteit Delft Tentamen Calculus TI1106M - Uitwerkingen. 2. Geef berekeningen en beargumenteer je antwoorden.
Technische Universiteit elft Tentamen Calculus TI06M - Uitwerkingen Opmerkingen:. Het gebruik van de rekenmachine is NIET toegestaan.. Geef berekeningen en beargumenteer je antwoorden. 3. Bij iedere vraag
Nadere informatieWiskunde D Online uitwerking oefenopgaven 4 VWO blok 3 les 1
Paragraaf De kansdefinitie Opgave a) Als de kikker verspringt, gaat hij van zwart naar wit, of andersom Hij zit dus afwisselend op een zwart en een wit veld Op een willekeurig moment is de kans even groot
Nadere informatieWI1708TH Analyse 3. College 5 23 februari Challenge the future
WI1708TH Analyse 3 College 5 23 februari 2015 1 Programma Vandaag Richtingsafgeleide (14.6) Gradiënt (14.6) Maximalisatie richtingsafgeleide (14.6) Raakvlak voor niveauoppervlakken (14.6) 2 Richtingsafgeleide
Nadere informatieen-splitsingen: een aantal alternatieven worden parallel toegepast, of-splitsingen: van een aantal alternatieven wordt er één toegepast,
Kansrekening voor Informatiekunde, 25 Les 8 Proces analyse Veel processen laten zich door netwerken beschrijven, waarin knopen acties aangeven en opdrachten langs verbindingen tussen de knopen verwerkt
Nadere informatieHOOFDSTUK I - INLEIDENDE BEGRIPPEN
HOOFDSTUK I - INLEIDENDE BEGRIPPEN 1.2 Kansveranderlijken en verdelingen 1 Veranderlijken Beschouw een toevallig experiment met uitkomstenverzameling V (eindig of oneindig), de verzameling van alle gebeurtenissen
Nadere informatieTentamen Voortgezette Kansrekening (WB006C)
WB6C: Voortgezette Kansrekening Donderdag 26 januari 212 Tentamen Voortgezette Kansrekening (WB6C) Het is een open boek tentamen. Gebruik van een rekenmachine of andere hulpmiddelen is niet toegestaan.
Nadere informatieUitwerkingenOefenQuiz Kansrekening 2009
Universiteit Utrecht *Universiteit-Utrecht Boedapestlaan 6 Mathematisch Instituut 3584 CD Utrecht UitwerkingOefQuiz Kansreking 29 1. James Bond zoekt e brief in één van de drie ladkast in het voormalige
Nadere informatieRadboud Universiteit Nijmegen Tentamen Calculus 1 NWI-NP003B 4 januari 2013,
Radboud Universiteit Nijmegen Tentamen Calculus 1 NWI-NP003B 4 januari 013, 8.30 11.30 Het gebruik van een rekenmachine, telefoon en boek(en) is niet toegestaan. Geef precieze argumenten en antwoorden.
Nadere informatieStatistiek I Samenvatting. Prof. dr. Carette
Statistiek I Samenvatting Prof. dr. Carette Opleiding: bachelor of science in de Handelswetenschappen Academiejaar 2016 2017 Inhoudsopgave Hoofdstuk 1: Statistiek, gegevens en statistisch denken... 3 De
Nadere informatieBiofysische Scheikunde: Statistische Mechanica
Biofysische Scheikunde: Statistische Mechanica Vrije Universiteit Brussel 27 november Outline 1 Statistische Definitie van 2 Statistische Definitie van Outline 1 Statistische Definitie van 2 Statistische
Nadere informatie1. De wereld van de kansmodellen.
STATISTIEK 3 DE GRAAD.. De wereld van de kansmodellen... Kansmodellen X kansmodel Discreet model Continu model Kansverdeling Vaas Staafdiagram Dichtheidsfunctie f(x) GraJiek van f Definitie: Een kansmodel
Nadere informatie1BA PSYCH Statistiek 1 Oefeningenreeks 3 1
Juno KOEKELKOREN D.1.3. OEFENINGENREEKS 3 OEFENING 1 In onderstaande tabel vind je zes waarnemingen van twee variabelen (ratio meetniveau). Eén van de waarden van y is onbekend. Waarde x y 1 1 2 2 9 2
Nadere informatieInleiding Applicatie Software - Statgraphics
Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek /k 1/35 OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een
Nadere informatieTentamen Statistische methoden MST-STM 8 april 2010, 9:00 12:00
Tentamen Statistische methoden MST-STM 8 april 2, 9: 2: Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Tevens krijgt u een formuleblad uitgereikt na afloop inleveren alstublieft.
Nadere informatieTopologie in R n 10.1
Topologie in R n 10.1 Lengte x = (x 1,..., x n ) = x 2 1 + x2 2 + + x2 n Bol B(x 0, r) = {x : x x 0 < r} x 0 r p 1 p 3 p 1 p 2 S p 1 heet uitwendig punt p 2 heet inwendig punt p 3 heet randpunt p 1 p 3
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 3 Dinsdag 20 September 1 / 29 1 Kansrekening Indeling: Cumulatieve distributiefuncties Permutaties en combinaties 2 / 29 Vragen: verjaardag Wat is de kans dat minstens
Nadere informatie5.8. De Bessel differentiaalvergelijking. Een differentiaalvergelijking van de vorm
5.8. De Bessel differentiaalvergelijking. Een differentiaalvergelijking van de vorm x y + xy + (x ν )y = met ν R (1) heet een Bessel (differentiaal)vergelijking. De waarde van ν noemt men ook wel de orde
Nadere informatieIntegratie voor meerdere variabelen
Wiskunde 2 voor kunstmatige intelligentie, 27/28 Les 4 Integratie voor meerdere variabelen In deze les bekijken we het omgekeerde van de afgeleide, de integratie, en gaan na hoe we een integraal voor functies
Nadere informatieInleiding Applicatie Software - Statgraphics. Beschrijvende Statistiek
Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een klein kapitaaltje
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 9. Donderdag 11 Oktober
Statistiek voor A.I. College 9 Donderdag 11 Oktober 1 / 48 2 Deductieve statistiek Bayesiaanse statistiek 2 / 48 Reistijd naar college (minuten). Jullie - onderzoek Tim Histogram of CI Frequency 0 1 2
Nadere informatieAanbevolen achtergrondliteratuur met veel opgaven (en oplossingen):
Deel B Kansrekening Aanbevolen achtergrondliteratuur met veel opgaven (en oplossingen): Murray R. Spiegel, John J. Schiller, R. A. Srinivasan: (Schaum s Outline of Theory and Problems of) Probability and
Nadere informatien=0 en ( f(y n ) ) ) n=0 equivalente rijen zijn.
Radboud Universiteit Nijmegen Tentamen Analyse 1 WP001B 8 juli 2011, 14.00 17.00 Het gebruik van een rekenmachine en/of telefoon is niet toegestaan. U mag geen gebruik maken van het boek Analysis I. Geef
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 10. Dinsdag 16 Oktober
Statistiek voor A.I. College 10 Dinsdag 16 Oktober 1 / 30 Jullie - onderzoek Geert-Jan, Joris, Brechje Horizontaal: lengte Verticaal: lengte tussen topjes middelvingers met gestrekte armen. DIII 170 175
Nadere informatie4051CALC1Y Calculus 1
4051CALC1Y Calculus 1 College 20 20 oktober 2014 1 Programma Vanmorgen Integrerende factor (8.4) Vanmiddag Populatiemodellen (8.5) 2 Herhaling Als de differentiaal vergelijking wordt gegeven door dy dx
Nadere informatiePopulatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst.
Statistiek I Werkcollege 1 Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst. Steekproef: Gedeelte van de populatie dat feitelijk wordt onderzocht om informatie te vergaren. Eenheden:
Nadere informatieVectoranalyse voor TG
college 6 collegejaar : 8-9 college : 6 build : 2 oktober 28 slides : 38 Vandaag Minecraft globe van remi993 2 erhaalde 3 4 intro VA Drievoudige integralen Section 5.5 Definitie Een rechthoekig blok is
Nadere informatie