Anteprima
Vedrai una selezione di 10 pagine su 59
Probabilità Esercizi Pag. 1 Probabilità Esercizi Pag. 2
Anteprima di 10 pagg. su 59.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Probabilità Esercizi Pag. 6
Anteprima di 10 pagg. su 59.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Probabilità Esercizi Pag. 11
Anteprima di 10 pagg. su 59.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Probabilità Esercizi Pag. 16
Anteprima di 10 pagg. su 59.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Probabilità Esercizi Pag. 21
Anteprima di 10 pagg. su 59.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Probabilità Esercizi Pag. 26
Anteprima di 10 pagg. su 59.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Probabilità Esercizi Pag. 31
Anteprima di 10 pagg. su 59.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Probabilità Esercizi Pag. 36
Anteprima di 10 pagg. su 59.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Probabilità Esercizi Pag. 41
1 su 59
D/illustrazione/soddisfatti o rimborsati
Disdici quando
vuoi
Acquista con carta
o PayPal
Scarica i documenti
tutte le volte che vuoi
Estratto del documento

-3 ≤ x ≤ -1

1 ≤ x ≤ 3

x > 3

E[Lx] =

-7

∫(3/8)dx + ∫(x/8)dx + ∫(3/64)x2dx + ∫(x2/64)dx

= [3/8 x + x2/16 + 3/64 x3]ʃ -3 + [x3/64]ʃ -3

= –3

+ (3/64) – 27/64] + ∫(9/64) – (27/64) + 9/64] + ∫(3/8 – 2/8)

= (3/8 x + (x2/16)]ʃ + (3/8 x + x2/16)]ʃ –3 + [8/8 x3 x dx]

= 3/8

x dx dx x dx + x dx +[3/8]ʃ –4 [8 x3/2]ʃ –7 [26/3]

+7 [26/3] = 13/4 + 13/12 + 39 +73/12 + 52/12 + 73/3

σ2x = EE[x3] – E[x3]2 + 13/3 – (–7)2 + 13/3 – 7 = 10/3

X1 ~ N(0,1)

X2 ~ N(0,1)

cov (x1, x2) = 0

Y1 = X2 - 3X1

-z

Y1 ~ N(μy1, σy12)

Y2 = 2X2 + X1

Y2 ~ N(-2, 10)

Y2 ~ N(μy2, σy22)

μy1 = 0

μy2 ~ N(0, 5)

EE[Y1] = 0 - 0 = 0

EE[Y2] = 0 + 0 = 0

σy12 = 9 + 1 - 18⋅cov(x1, x2) = 9 + 1 - 18⋅0 = 9 + 1 - 0 = 10

σy22 = 1 + 4 + 4⋅cov(x1, x2) = 1 + 4 - 4⋅0 = 1 + 4 - 0 = 5

P(Y2 | Y1 > 6) = Q ( 6 + z / 10 ) = Q ( 8 / 3,16 ) = Q ( 2,53) = 0,60570 = 0,57%

ρy1, y2 = cov(Y1, Y2) / √(σY12 ⋅ σY22) = -1 / √(10⋅5) = -1 / √50 = -1 / 5√2 ≈ -√2 / 10 ≈-0,14

cov(x1, Y1, Y2) = E[X1 Y1 Y2] - E[Y1]E[Y2] = E[Y1 Y2] - 0 ⋅ E[E[X22 X1 X2 - 6X1 X2]0]

-3X12 + 4X12 2X1] ⋅ 0 - E[E[X22 - 3X12] ⋅ 0 - E[E[3X1] ⋅ 0 = 2 - 3 = -1

E[E[X2 X12]]! = 2E[E[X22]] → var(Xa) = E[E[X22]] - E[E[X2]2]111]

7 Giugno 2017

F(x) =

  • 1, x < -2
  • -x - 2, -2 ≤ x < -1
  • -1, -1 ≤ x < 1
  • x - 1, 1 ≤ x < 2
  • 0, x ≥ 2

A = {-2, 2}

∂ =

  • x < -2
  • -1, -2 ≤ x < -1
  • 0, -1 ≤ x < 1
  • 1, 1 ≤ x < 2
  • 2, x ≥ 2

∂ 1/2 (x+1)2 = (x+1)2 / 2 + x+2, x ≥ -2

∂ 1/2 [1 + (x-1)2] =

∫[x(x+2)] -22 = ∫[x-1] =

x2 + x, -2x

(1/3 x3 + x2) | -22 = [(3/3 x2 + (x2) | -2]

[(3/3 x3 - x2/2)]

+ [2/33 - 2/2] - [(1/33) 1/2]

[(1/33 + 8 - 4) + [(8/3 - 2)]

[3 - 2, 5 - x] 16 - 12 + 8 + 3, 5/6

x =

x2(x+2)&sup> -

[(2(-1)3 - 2(-2)3] 1/

+ [1/33 - 2/2

+ [2/33 - 4/2]

- 2/4 (= -1/4(

+ 2/43 - , ) 1/

1/6 - 4 x 8 + 4/3

3 - 8 + 12 + 64 , 12/4

5 - 3 / 10

6/12 + 2

(-13 - 2)

[ -1/6 , (-19/12)

[ - (47 - 2) /12] = (-13 - 2) /

45 - 1

+ [(45 - 21)/12

40 CARTE

A B C D

10 10 10 10

E1 = {

E2 = {

E3 = {

UNO DEI GIOCATORI HA QUATTRO 10”}

E4 =

(4010) (2910) (170) + (3910) (2910) (2010) = t + 3 × 300 × 5015 + 67960 = 2 ⁄ 42 ≈ 24,2 %

E2 (3610) + (440) (26130) + 261 ≈ 0,35 ≈ 35 %

E3 = (440) (3610) + (430) (2620) + 143610 = 5 × 481 + 42

5 DADI

3 BONUS

5C3 = 10

P(6) = 1/6

2 TRUCATI

P(6) = u/6

X = N. LANCI PER FARE CINQUE 6

1. 2. 3. 4.

DF: 1/6 1/6 (1-u) u/6

u2/6 LIFE GEOMETRICA (P, X)

╚→ 2/6

a) E[X] ≥ 300 → 300/u2 < 300

u2 > 300/216 u2 < 300 → u2 < 300u2/216

b) DISPERSIONE: √VAR = √1/p

E[X] = 1/pp/1-p = 1

p/1-p = 1/1-p

DISP MASSIMA PER U MINIMA

X ~ N(1,1)

Y ~ N(z, 4)

Z = X + Y ρx, y = 1/2

Z ~ N(μz, σz2)

μz = E[X] + tE[Y] = 1 - 2t

σz2 = 1 + 4t2 - t cov(X, Y) = 1 + t2 - 2t

cov(X, Y) = ρx, y √σx2 σy2 = 1/2 (1-2) = 1/2 2 = 1

4t2 - 2t + 1 = 2 ± √4 - 16, İMP/8

t PER COV, 1 + 4t2 - 2t = 1 → 4t2 - 2t - 1 = 1 → 4t2 - 2t= 0 → t(4t + 2) = 0.

t = 0

t = 0

4t - 2t = 0 → 4t = 2

t = 0

t = 1/2

t = 0

t = 1/2

PR{ |Z| > 1 } = Q ( 1-2(0)/1) = Q ( 0/1) = Q(0)

PR{ |Z| > 1 } = Q(1) = Q(1/1) = Q ( 1/1) = Q(1)

X1 ~ N(0,1)   X2 ~ N(0,1)   cov(x1, x2) = 0

Y1 = 2X1 + X2

Y2 = 3X1 - 2X2 + 5

a) Y1 ~ N(μY1, σ2Y1)   Y2 ~ N(0,5)

E[Y1] = 0   E[Y2] = E[Y2] ~ N(5,13)

σ2Y2 = 32 var(X1) + 22 var(X2) - 2cov(X1,X2) = 4 + 1 - 0 = 5

Y2 ~ N(μY2, σ2Y2)

E[Y2] = 5

σ2Y1 = 32 var(X1) + 2 var(X2) - 2cov(X1,X2) = 9 + 4 - 0 = 13

b) cov(Y1, Y2) = E[Y1Y2] - E[Y1]E[Y2] = E[(2X1 + X2)(3X1 - 2X2 + 5)] - 0

= E[6X12 - 4X1X2 + 10X1 + 3X22 + 5X2] - 0 = 30 - 0 + 0 + 0 - 10 + 25 + 5

= 4 E[Y12] = var(Y1) = E[X12] - E[Y1]2 = 30

4 E[Y1 Y2] = 4 E[Y1] E[Y2] = (4 - 0)(4 - 5) = 0

Dettagli
Publisher
A.A. 2017-2018
59 pagine
SSD Ingegneria industriale e dell'informazione ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher ryuk98 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Probabilità e informazione 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 Cassino e del Lazio Meridionale o del prof Venturino Luca.