Znaleziono 771 wyników
- 16 sty 2015, o 19:34
- Forum: Dyskusje o matematyce
- Temat: Statystyka i matematyka finansowa/ ubezpieczeniowa
- Odpowiedzi: 1
- Odsłony: 1029
Statystyka i matematyka finansowa/ ubezpieczeniowa
Na podstawowym poziomie dobra znajomość rachunku prawdopodobieństwa wystarczy. Na bardziej zaawansowanym poziomie w matematyce finansowej przyda się analiza stochastyczna (procesy stochastyczne), czasem jakieś równania różniczkowe cząstkowe. W statystyce, od strony teoretycznej analiza funkcjonalna ...
- 2 wrz 2014, o 20:50
- Forum: Statystyka
- Temat: wartosc oczekiwana
- Odpowiedzi: 1
- Odsłony: 399
wartosc oczekiwana
Z definicji na przykład. Czym są \(\displaystyle{ X}\) i \(\displaystyle{ Y}\)?
- 19 cze 2014, o 23:31
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: Wartość przecietna odszkodowania
- Odpowiedzi: 2
- Odsłony: 334
Wartość przecietna odszkodowania
Albo skorzystaj ze wzoru na średnią z użyciem dystrybuanty (dla nieujemnych zmiennych losowych)
\(\displaystyle{ \mathbb{E} X = \int_{0}^{\infty} \mathbb{P} \left( X>t \right) \mbox{d} t = \int_{0}^{\infty} (1- F(t)) \mbox{d}t}\)
\(\displaystyle{ \mathbb{E} X = \int_{0}^{\infty} \mathbb{P} \left( X>t \right) \mbox{d} t = \int_{0}^{\infty} (1- F(t)) \mbox{d}t}\)
- 20 mar 2014, o 12:07
- Forum: Programy matematyczne
- Temat: [Latex] Nawiasowanie długich wyrażeń
- Odpowiedzi: 2
- Odsłony: 618
[Latex] Nawiasowanie długich wyrażeń
Dzięki!
Rzeczywiście to działa ale, tak jak mówiłeś, problem jest ze skalowaniem.
Przy okazji udało mi się znaleźć, że nie ma tego problemu przy użyciu
Rzeczywiście to działa ale, tak jak mówiłeś, problem jest ze skalowaniem.
Przy okazji udało mi się znaleźć, że nie ma tego problemu przy użyciu
Kod: Zaznacz cały
iggl(
....
.....
iggr)
- 20 mar 2014, o 00:06
- Forum: Programy matematyczne
- Temat: [Latex] Nawiasowanie długich wyrażeń
- Odpowiedzi: 2
- Odsłony: 618
[Latex] Nawiasowanie długich wyrażeń
Witam. W środowisku egin{equation} egin{split} end{split} end{equation} chcę zrobić nawias, w którym wyrażenie ma długość więcej niż jednej linii. Robię, to w naturalny sposób (tak, jakby normalnie przechodził do kolejnej linii), a kompilator uznaje to jako błąd. Chciałbym prosić o jakieś sugestie.
- 29 sty 2014, o 23:41
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: Dystrybuanta itd.
- Odpowiedzi: 2
- Odsłony: 372
Dystrybuanta itd.
Czy znasz definicję dystrybuanty? Nic więcej do pierwszego podpunktu nie trzeba.
Ogólnie całe to zadanie jest na znajomość definicji. Próbowałeś w ogóle sam to robić?
Ogólnie całe to zadanie jest na znajomość definicji. Próbowałeś w ogóle sam to robić?
- 29 sty 2014, o 23:38
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: rozkład geometryczny
- Odpowiedzi: 1
- Odsłony: 545
rozkład geometryczny
Zauważmy, że zmienna losowa Y przyjmuje tylko dwie wartości, mianowicie 1 oraz -1 . Kiedy przyjmuje 1 ? Ano wtedy gdy 2 dzieli X . Stąd P \left( (-1)^X =1\right) = \sum_{n=0}^{\infty} P \left(X =2n \right)=... A jak to policzysz, to P(Y=-1) masz automatycznie z własności prawdopodobieństwa.
- 29 sty 2014, o 23:32
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: Wartość oczekiwana
- Odpowiedzi: 2
- Odsłony: 488
Wartość oczekiwana
Zauważmy, że wystarczy policzyć średnią w pojedynczym rzucie, wszak operator wartości oczekiwanej jest liniowy. Znaczkami \mathbb{E} \left( X_1 + X_2+...+X_{100}\right) = 100 \mathbb{E} X_1 Gdzie X_i oznacza liczbę oczek wyrzuconą w i -tym rzucie. Na oko widać, że kolejne rzuty mają taki sam rozkład...
- 29 sty 2014, o 23:25
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: liczenie gęstości zmiennej Y=g(X) mając gęstość X (znając g)
- Odpowiedzi: 1
- Odsłony: 395
liczenie gęstości zmiennej Y=g(X) mając gęstość X (znając g)
\(\displaystyle{ P\left( ce^{X} \le y \right) = P \left( e^{X} \le \frac{y}{c} \right) = P \left( X \le \ln \left \frac{y}{c}\right) \right) = F_X \left( \ln \left(\frac{y}{c}\right)\right)}\)
Teraz policz dystrybuantę rozkładu wykładniczego i gotowe.
e/ więc tutaj \(\displaystyle{ h(y) = \ln \left( \frac{y}{c}\right)}\)
Teraz policz dystrybuantę rozkładu wykładniczego i gotowe.
e/ więc tutaj \(\displaystyle{ h(y) = \ln \left( \frac{y}{c}\right)}\)
- 11 sty 2014, o 16:33
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: gęstość zmiennej losowej
- Odpowiedzi: 5
- Odsłony: 584
gęstość zmiennej losowej
Dla nieujemnych
\(\displaystyle{ F_Y (x)=F_X \left( \frac{x}{2} \right) = \int_{0}^{\frac{x}{2}} 2e^{-2t} \mbox{d}t}\)
\(\displaystyle{ F_Y (x)=F_X \left( \frac{x}{2} \right) = \int_{0}^{\frac{x}{2}} 2e^{-2t} \mbox{d}t}\)
- 28 gru 2013, o 21:50
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: wariancja z rozkładu Poissona
- Odpowiedzi: 6
- Odsłony: 667
wariancja z rozkładu Poissona
Można liczyć z definicji wariancji, co doprowadzi do wyprowadzenia tych wzorów. Poza tym wystarcze przeliczyć 2-3 zadania i już pamięta się te wzory. Bez przesady.Karolina93 pisze:dzięki, a co w sytuacji gdy się nie pamięta tych własności ? da się jakoś to zrobić ?
- 15 gru 2013, o 14:09
- Forum: Własności i granice ciągów
- Temat: ciekawe równanie z granicą.
- Odpowiedzi: 2
- Odsłony: 271
ciekawe równanie z granicą.
Policz tę granicę z twierdzenia o trzech ciągach, w zależności od \(\displaystyle{ x}\).
- 14 gru 2013, o 13:57
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: Model ryzyka indywidualnego w ubezpieczeniach
- Odpowiedzi: 2
- Odsłony: 912
Model ryzyka indywidualnego w ubezpieczeniach
Jeśli chodzi o ubezpieczenia życiowe to dobrą pozycją jest Bowers, Gerber, Hickman - "Actuarial Mathematics" (bardzo obszerna książka, jest sporo komentarzy, przykładów) ewentualnie Gerber - "Life Insurance Mathematics" (mniej obszerna, niektórzy mówią, że przez to mniej "nu...
- 9 gru 2013, o 18:36
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: Rozkład gęstości prawdopodobieństwa
- Odpowiedzi: 4
- Odsłony: 420
Rozkład gęstości prawdopodobieństwa
Tutaj całka jest po prostu sumą (całkowanie względem miary dyskretnej)
\(\displaystyle{ \mathbb{E}X= \sum_{k=1}^{10}k \cdot p(k)}\)
\(\displaystyle{ \mathbb{E}X= \sum_{k=1}^{10}k \cdot p(k)}\)
- 8 gru 2013, o 23:56
- Forum: Prawdopodobieństwo
- Temat: Funkcje charakterystyczne
- Odpowiedzi: 3
- Odsłony: 610
Funkcje charakterystyczne
\(\displaystyle{ \varphi_{Y_n}(t)=\mathbb{E}e^{it (X_1+...+X_n)}= \prod_{k=1}^{n}\mathbb{E}e^{itX_k}= \prod_{k=1}^{n} \varphi_{X_k}(t)}\)
Teraz wystarczy policzyć funkcje charakterystyczne dla \(\displaystyle{ X_k}\) i później przejść z granicą do nieskończności (tw. Levy'ego-Cramera).
Teraz wystarczy policzyć funkcje charakterystyczne dla \(\displaystyle{ X_k}\) i później przejść z granicą do nieskończności (tw. Levy'ego-Cramera).