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Esercizio 1

U = uscita il no un uomo

F = uscita il no una pallina

Questi eventi nec dson con la stor prob gqn month?

  • A) FFF UUU
  • B) FUUUUFUUU
  • C) UUU UUU1o equiprob

Esercizio 2

Si estraggono 5 palline da un recipiente contenente 5R e 5B.

P(R5) = 5/10 - 4/2 e P(B5) = 5/10 - 3/2

Calcolare P(.5 palline blu) = (5C5) / (10C5) = 0,9%

Esercizio 3

Si lano largo 2 decl a 6 facce sando io numeri e suinte alcuni 6. Fai culare, Maeno us 5Λ− − − 6Ω 6 36B: ulavio un 5

P(A) : 25 / 36Ω H M P(B ⋂ A) = 9 / 25Muevo

Esercizio 4

M = medita 1/mar

F = medita 2/uno studente

Questi eventi accadano con la stessa prob. quanto?

  1. TFF MMMFMU FEMMUU MUM

Esercizio 5

Sia estraggono 5 palline da un recipiente con dentro 5R e 5B.

P(R) = 5/10 = 4/2 e P(B) = 5/10 = 4/2

Calcola P(5 palline blu) = (5 su 5) / (10 su 5) = 0,041%

Esercizio 6

A: [lanciare 2 dadi a 6 facce uguali e non] e [sortito almeno 6]

  1. Omega : 36Uscivo un 5

P(A) : 25 / 36Mi restringo

Esercizio 7

Si lanciano 2 dadi e si facie e si considera il simbolo A: casuale (variabili statistiche)

Da def. X v.c. = { 1, se A < 6 0, altrimenti

Y v.c. = { 1, se A > 7 0, altrimenti

px,y(x,y) = P(Ωx, Y=y)

A = {2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

ΩX: { 1 Ω (1,3,2), (4,3); (4;2;3) 0, altrimenti

Y : { 1 Ω (4,1), (5,2), (2;1) 0, altrimenti

Allora le p.d.f. congiunte:

pX,Y(x,y) px(y) O 0    6/16   3/80    01    6/16   1/16   3/81    3/8    5/8

pX(h) 3/8   5/8le parole dell'or. costruimo l'elenco

Calcolo

rxy = E(x,y) = ∑∑ xiyj pxy(xiyj)1 1/32 pxy(xiyj) = 1/64p(y)1/2 = 25/32

Cov(x, y) = rxy - µxµyn = 8, exit

Esercizio 8

Siano B e D due eventi → implica la legge delle probabilità.

Esercizio 9

Lancio di una moneta 5 volte. X, n° teste nei primi 3 lanci → a° X "B(3,p)"

Y, n° teste negli ultimi 3

P(X = x) = p(x) = (3 x) px (1-p)3-x, con p=1/2

P(X ≥ 2 | X ≥ Y)

P(y=y), pγ(y)= (5 y) py (1-p)5-y, con y ≤ 3

Calcolo

h 25 = 32 usiti, (quintuple di usiti) T/C

Esercizio:

\[ \sum_{x=0}^{\infty} x^m \cdot \frac{1}{1-\lambda}, \quad |x| \] \[ \Phi(\lambda \geq 2) = \sum_{x=2}^{\infty} p(x|\lambda) - \sum_{x=0}^{1} p(x|\lambda)\] \[= \sum_{x=0}^{\infty} p(x|\lambda) - p(x|0) - p(x|1)\] \[ \sum_{x=0}^{\infty} \frac{\lambda^3}{3!} p \cdot (1-p) - \left(\lambda - p\right)^3 - 3\left(p\left(4-p\right)^2\right) \] \[ \sum_{x=0}^{\infty} \frac{3^x}{3!\cdot(x-1)!}p^n \cdot (1-p)^{3-x}\] \[= 1 + p(x|0) - p(x|1) - 1 \cdot \frac{1}{2} - \frac{3}{2}\left(\frac{1}{2}\right)^2\] \[1 - 1 - \frac{1}{8} - 3 \cdot \frac{1}{2}\] \[ \Phi(X \geq Y) \Rightarrow Costruire \text{ la tabella }\]

(x,y)(x,y)

P(x,y)

0123Y=0(0,0)2/324/320Y=112/324/326/321Y=221/321/321/321/32Y=304/324/323

P^\[\text{P}(\lambda \ge 2) \Rightarrow P(X \ge 2 | X \ge 1) :\]

\[= P(x_1(x_0) \cdot p(x_2|1) + p(x_1|2) + p(x_1|3) \cdot p(x_2|3) + p(x_3|3))\] \[= \frac{3}{16} - \frac{1}{4}\]

Elenco variabili

  • M1 M2 M3 M4 M5 X Y X∨Y X→Y X22T T T T T 3 3 2 ✓ ✓T T T T C 3 3 2 ✓ ✓T T T F T 3 2 2 ✓ ✓T T F T T 3 2 2 ✓ ✓T T C F T 2 2 2 ✓ ✓T C T T T 2 2 2 ✓ ✓T C T T C 2 2 2 ✓ ✓T C C T T 2 2 2 ✓ ✓T C C F T 2 2 2 ✓ ✓T C T F C 2 2 2 ✓ ✓T C C T C 2 2 2 ✓ ✓T C C F C 2 1 0T T C T C 2 1 0T T F T C 2 2 2 ✓
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Scienze matematiche e informatiche MAT/06 Probabilità e statistica matematica

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Maxbrix di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Teoria della 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 Perugia o del prof Carbone Paolo.
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