Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady teoretyczne

Procesy stochastyczne. Sposoby racjonalizowania wielkich ilości informacji. Matematyka w naukach społecznych.
zelek00
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 2
Rejestracja: 27 paź 2013, o 22:50
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Wro

Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady teoretyczne

Post autor: zelek00 »

Hej, mógłbym prosić o wytłumaczenie jak zabrać się za te zadania? Nie chodzi mi o gotowe rozwiązania, ale o podpowiedź jak zacząć, bo kompletnie nie rozumiem tematu Jestem na kierunku niezwiązanym z matematyką i statystyka sprawia mi ogromne problemy, z góry dziękuję

1. Obliczyć prawdopodobieństwo tego, że wzrost przypadkowo wybranego mężczyzny będzie zawarty między 190a 200 cm, jeśli wiadomo, że populacja mężczyzn ma rozkład wzrostu o charakterze normalnym N(175; 7).

2. Załóżmy, że rozkład czasu dojazdu do pracy w minutach ma rozkład N(30; 60). Ile w przybliżeniu wynosi
prawdopodobieństwo zdarzenia, że dojazd do pracy przekroczy 48 minut?
szw1710

Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady teoretyczne

Post autor: szw1710 »

Zobacz mój wykład: 291136.htm
zelek00
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 2
Rejestracja: 27 paź 2013, o 22:50
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Wro

Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady teoretyczne

Post autor: zelek00 »

Bardzo dziękuję, rozwiązałem te zadania dzięki wzorom, ale nie wiem jak zabrać się za takie:

Długość (w cm) kości ramieniowej pewnego gatunku zwierząt ma rozkład normalny N(21; 1,73). Naukowiec
postanowił posortować wszystkie zbadane kości na trzy równe ilościowo grupy. Jakie wartości długości
powinien przyjąć jako krańce przedziałów dla poszczególnych grup?


Mogę prosić o podpowiedź? Nie wiem, którego wzoru użyć.
szw1710

Zmienne losowe jednowymiarowe i ich rozkłady teoretyczne

Post autor: szw1710 »

Kwantyle rzędów \(\displaystyle{ \frac{1}{3}}\) oraz \(\displaystyle{ \frac {2}{3}}\). Po dokonaniu standaryzacji rozkładu jak opisałem w wykładzie, odczytujemy je z tablic dystrybuanty rozkładu \(\displaystyle{ N(0,1)}\). Jeśli oznaczymy ją przez \(\displaystyle{ \Phi}\), to odczytujemy odpowiednio, dla jakich \(\displaystyle{ u}\) mamy \(\displaystyle{ \Phi(u)=0{,}3333}\) oraz \(\displaystyle{ \Phi(u)=0.6667}\). Potem musimy znów wrócić do wyjściowej zmiennej losowej stosując wzór standaryzujący.

Pokaż obliczenia. Więcej się nauczysz niż z gotowca.
ODPOWIEDZ