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VARIABILITÀ DEL TESTO

Varietà XelaIIIIII bintero se 51 xsePer Fx X Calloracontinua deveviaessere una aesseretratti èle Xentrambecontinua èvedo chee cose dunqueFI èLa densità è cioècontinua continua Xuna av blaFx Fix Labx xese PILITIORMEO altrimentiEsercizio VAR UNIFORMESo 5 Devofatto sulho cellche ma non so nequanti rimanganoSe X qualè lasoldiuniforme ho2 dicechevspendere probquanti2che io riesca spendereaU intervallosolola stia dicioè0,5 che 50in unprob x PIXdiè 25 dunque0 vogliosapereall'ampiezzaproporzionalePIXEL SÌFCIFNSI2,53cioè la cheche qual2 èSapendo riuscito isono spendere probaaltri 2ne spenderepossa 1gP PA4X X 2 4PLX e41 X 2 PLX PIX 3g2a GIIY.BE EnEIItaEsempio E continuaXdimostrare sFx Dire èSia densitàdiX exvia unaseuna la densitàdeterminarnecontinua sìvar seePer lastudiarnedevoche fune didimostrare è continuauna veraèdistribuzione trattiCcontinuaverificare che

e a quindiysorfikLet'eP PFu Yey ole acalcolo segy IPLX selgyly.roÈo se yeoFu He laysDunque yavremo Tx legis se yaoFy Fyadriusciti funzione diinsiamoperciò esprimere èFu dunqueVediamo hoè continua in ose y y ftp.ao continuaoPer Cifatto Cvediamoil èchedi 0esserequantoriguarda92 èFx la C Cèmentre di due quindicompostaMettendo YFylyl allorache èè continuacontinua CassiemePer Fa Faccio derivatala ladensitàtrovarne y In fy oo yeose seyeoFly y y IFiFx leges goleges yaose FI GISEdove legge Iriscrivo III EEIo92 botsVariabile esponenzialeRicordo il Poisson aldidi corrispondee averne unoimmaginoprocesso Ttra t Chiamo l'istante0di realizzaterremoti cuiinnumero sie TstE10e tdico entrovuolterremoto dire cheche seovvio nonPossoXtstatoc'è allora lefenomeno 0dunquenessun cercaree P PeetTstTat 1trovarla sfruttocui cioeperprob perP TTet T laQuindila didà di distribuzionedove distribuzionemiFilthtro

oPtro tFi àTet PoissonunePEOP èTstI 1 1la certoentrocheè tempoprobe unquindi avvengaQuindi variabile aleatoria haabbiamo chenuovauna questaPlettFltfunzione di ftp.IIdistribuzione DISTRIBUZIONEfIacefeatPETEP Tst è cioèePosso T èla densitàverificare è continuache suavuna eapoi densitàFIF t t TvIndicheremofà iExpEsponenzialegadiAssenza dell'esponenzialememoriaSe la ilè 3terremoto 10avvengachemesi probunnon doposuccesso per PCT PNon SIdei IT Tsttrecontotiene AS7 mesi si mesiprimi DIASSENZA MEMORIAEsempio VAREsponenziale 15Il Poisson intensitàdino terremoti è dadescrittodi di announ processoProb terremotiche mese ci sianonona questiunperIl Poisson l'istantedaèterremoti dell'arrivodino didescritto un processo 1712Tvdel Direterremoto Exp10 è che èsivenuna nonexp tèil diverificato vuoldireterremoto che piùinnessun mese grandeun 172PITQuindi 1 emeseunb

Formattazione del testo

Sapendo che nel corso di 10 mesi si verificano terremoti, è probabile che non ne avvengano nemmeno nei mesi successivi. Il valore variabile continua atteso sarà una media tra i valori dei terremoti. Sia X il valore atteso del baricentro equivalente, va da Fx a XII. La densità di valore atteso sarà l'integrale con coffeefjxfxlxldxY.

Vediamo allora di dimostrare i valori attesi continui senza var alUta attEh bXu Varb x 12. Il valore atteso della varianza di una distribuzione uniforme sarà LEHX. L'esponenziale di valore atteso sarà composta da X nel caso delle distribuzioni discrete. Nel caso delle somme ora si calcola l'integrale del valore atteso. Ely Egli dax x DI COMPOSTE X nel caso del valore atteso affine. Vediamo come nel caso di Elaxtbl.aeEl baxtblf.jflaxtblfxlxldx XAFFINEFUNEVALOREATTESO.

Inoltre, YX ECX ELY hanno allora la stessa distribuzione se ePer IXUta XDE Xu E dxbX. L'asse X nel caso dell'edificio è di tipo caso.

ora, le proprietà somma e valore atteso sono tutte uguali. Sono proprietà della varianza di tipo varianza e covarianza. La somma delle varianze è uguale alla varianza della somma. La definizione formale è XPELFI oppure EL VarEND EXVar XX alternativa. Per ELFI, la varianza è uniforme. La variabile è stata calcolata precedentemente come esempio per 2bVar VAIANELLERX avarianza apari 12. Allo stesso modo, l'esponenziale può essere calcolato per posso 2NECHI If KdedxX dx parte per sarà più utile valori iricordare1 Eggganeggiela Varè xvarianza. Dunque attesi. Inoltre, VarVarixYX hanno Yallorastessadistribuzionese eEsercizio Densita una continua. DiSia XIFX aleatoria densità dicontinua CONvaruna ga pego. Determinare affinché densità effettivamente sia a una a fFx. Per farlo di fuori 0X X 1che 0,170 dunqueso seeIxtax dxallora solo 11 Ix't0,1suintegro GXFxCon valore X ok1 zoI a dunquegg questo11Calcolare P XbPer Pfarlo lafatto continuache calcolare cheil varuso una appartengaperfaccio densità ad intervallo dellal'integrale inun.

quell'intervalloExPCXEJK.totalPLX haP diXX 00 Fx didxfuori eXèche o 0,1 x xe Gma dunqueso VarELX laCalcolare il Xc eIxXfEd dxGxdiX XPer la EhECM ELKVarcalcolo Xvarianza e poi3 Variabile STANDARDNORMALETra lale aleatoria diè piùcontinue var permetteimportante approssimarealeatorietantissime aleatorievariabili di varsommesoprattuttoUna 2 normale ha densitàstandarddice è continuasivar se seeE Sidensita Z Nfa cioèscriverà 0,1gf ex Iffnale III paràméitànormale 1STANDARDSe la funzione ladistribuzionedicalcolarevolessi densitàdovrei integrare funelatabellaè calcolabile useremoma unaunnon dunqueintegrale leddi Vediamola2didistribuzione indicheremo ne proprietàcon12 laed è cheo ovvio probfinol'areaZ è c'èE che0assume 12 èall'asse totalevisto ilche 1ovveroyInoltre dellavuol hoche valoridireciò sesta trovo nellemidistribuzione x 0d1 d1 xx

QUI

CALCOLARE

Esempio 16.5A

Calcolare la Usando d 65 tabella che vedo 0.7422

Se chiedessemi A 16.49 dovrei non troncare ma approssima 16.5

Se 1d 65 chiedesse 16.5 fare d dovrei 1

Esempio Normale

VAR PC

Sia N Calcolare

Z 1 normale

0,1 21 standard cioè

Per il stato fossenoto che sarebbeanche minore cisecosa non uguale prima è limite limite cambiato di continua ver sx una e perché dunque

Quindi ZEE la facendo calcolarla dovrei che 1,1 l'integrale prob ninfa le della ad la della 1 densità densità 1 che da sino nsoma la solo distribuzione

Dunque uso può integrare PC d 11 tabella Z1 dl la K 1 uso

I PROB Calcolare CHE LA 1 IN 0,84 UNSTIA 0,68 NORMALE INTERVALLO 0,84 standard della normale Valore atteso varianza e Sia N E ZI 0,11 Z s o Var 1z Variabile 02 bis di normale 3 parametri µ

Se X Z52 4 dove è normale standard avessi una esempio per affini EC le Var formule delle X calcolare usando e potrei ELY ELSE 4 54 4 EHI43 Var Var 552 Var52 X 2OZ Kent N allora Z d

Dettagli
Publisher
A.A. 2022-2023
50 pagine
SSD Scienze matematiche e informatiche MAT/05 Analisi matematica

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher CarloCirillo di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Fondamenti di analisi matematica e probabilità e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Padova o del prof Mariconda Carlo.