Obliczyć prawdopodobieństwo tego, że średnia geomteryczna \(\displaystyle{ 100}\) liczb losowo wybranych z odcinka \(\displaystyle{ [1,2]}\) jest mniejsza od \(\displaystyle{ \frac{3}{2}}\). Podać twierdzenie, na którym opiera się rachunek.
Można prosić o jakąś wskazówkę?
Średnia geometryczna 100 liczb
- Smażony Ogórek
- Użytkownik
- Posty: 197
- Rejestracja: 27 cze 2007, o 22:08
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Świdnica
- Podziękował: 20 razy
- Pomógł: 23 razy
-
- Użytkownik
- Posty: 692
- Rejestracja: 19 cze 2011, o 23:29
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Warszawa
- Pomógł: 107 razy
Średnia geometryczna 100 liczb
Możesz skorzystać z tego, że \(\displaystyle{ \frac{\overline{X} - \mu}{\sigma^{2}} \sim N(0,1)}\)
Gdzie \(\displaystyle{ X}\) ma rozkład jednostajny na odcinku \(\displaystyle{ [1;2]}\)
Na końcu wystarczy skorzystać z dystrybuanty rozkładu normalnego.
Gdzie \(\displaystyle{ X}\) ma rozkład jednostajny na odcinku \(\displaystyle{ [1;2]}\)
Na końcu wystarczy skorzystać z dystrybuanty rozkładu normalnego.
- pyzol
- Użytkownik
- Posty: 4346
- Rejestracja: 26 kwie 2010, o 11:39
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Nowa Ruda
- Podziękował: 5 razy
- Pomógł: 929 razy
Średnia geometryczna 100 liczb
Tylko tu jest średnia geometryczna. Ja bym proponował na starcie zlogarytmować:
\(\displaystyle{ P(\sqrt[n]{X_1\cdots X_n} \le \frac{3}{2})\\
P(\overline{Y} \le \ln \frac{3}{2})\\
Y=\ln X_1,...,\ln X_n}\)
Teraz należałoby znaleźć wartość oczekiwaną i wariancję zmiennej losowej:
\(\displaystyle{ \ln X\\
P(\ln X \le t)=P(X \le e^t)=F_{X}(e^t)=e^t-1,t\in[0,\ln 2]\\
f_{Y}(t)=e^t\cdot II_{[0;\ln 2]}(t)\\
\mathcal{E}Y=\int_0^{\ln 2} xe^x dx\\
\mathcal{E}Y^2=\int_0^{\ln 2} x^2 e^x dx}\)
Po obliczeniu średniej i wariancji, dopiero CTG.
\(\displaystyle{ P(\sqrt[n]{X_1\cdots X_n} \le \frac{3}{2})\\
P(\overline{Y} \le \ln \frac{3}{2})\\
Y=\ln X_1,...,\ln X_n}\)
Teraz należałoby znaleźć wartość oczekiwaną i wariancję zmiennej losowej:
\(\displaystyle{ \ln X\\
P(\ln X \le t)=P(X \le e^t)=F_{X}(e^t)=e^t-1,t\in[0,\ln 2]\\
f_{Y}(t)=e^t\cdot II_{[0;\ln 2]}(t)\\
\mathcal{E}Y=\int_0^{\ln 2} xe^x dx\\
\mathcal{E}Y^2=\int_0^{\ln 2} x^2 e^x dx}\)
Po obliczeniu średniej i wariancji, dopiero CTG.