UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ MAXINSKI FAKULTET - SKOPJE. ZBIRKA ZADAQI po VEROJATNOST i STATISTIKA. Nikola Tuneski

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ MAXINSKI FAKULTET - SKOPJE. ZBIRKA ZADAQI po VEROJATNOST i STATISTIKA. Nikola Tuneski"

Transcript

1 UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ MAXINSKI FAKULTET - SKOPJE ZBIRKA ZADAQI po VEROJATNOST i STATISTIKA Nikola Tuneski

2

3 SODRЖINA Predgovor v I VEROJATNOST 1 1 SLUQAJNI NASTANI Prostor od elementarni nastani. Sluqajni nastani Klasiqna definicija na verojatnost Geometriska verojatnost Uslovna verojatnost. Nezavisni nastani. Verojatnost na unija i presek Totalna verojatnost. Formuli na Bejes Serija na nezavisni eksperimenti (xema na Bernuli) SLUQAJNI PROMENLIVI Diskretni sluqajni promenlivi Neprekinati sluqajni promenlivi Dve sluqajni promenlivi Funkcii od sluqajni promenlivi KARAKTERISTIQNI FUNKCII I GRANIQNI TEOREMI Karakteristiqni funkcii Zakon na golemite broevi Centralni graniqni teoremi iii

4 II STATISTIKA STATISTIQKI OCENKI Toqkasti ocenki Interval na doverba za frekfencijata kaj serija nezavisni eksperimenti Interval na doverba za matematiqkoto oqekuvanje Interval na doverba za disperzijata TESTIRANjE NA HIPOTEZI ZA PARAMETRITE NA RASPREDELBATA Testiranje na hipotezi za frekfencijata kaj serija nezavisni eksperimenti Testiranje na hipotezi za matematiqkoto oqekuvanje Testiranje na hipotezi za disperzijata TESTIRANjE NA HIPOTEZI ZA ZAKONOT NA RASPREDELBA Podatoci vo ednodimenzionalna tabela (χ 2 -test i test na Kolmogorov) Podatoci vo dvodimenzionalna tabela LINEARNA REGRESIJA Koeficienti na regresijata Koeficient na korelacija TABELI 198 LITERATURA 207 iv

5 PREDGOVOR v

6 I VEROJATNOST

7

8 Glava 1 SLUQAJNI NASTANI 1.1 PROSTOR OD ELEMENTARNI NASTANI. SLUQAJNI NASTANI Osnovni elementi od teorija Rexeni zadaqi Da se opredeli prostorot od elementarni nastani pri slednite eksperimenti: a) frlanje na edna kocka; b) frlanje na edna moneta; v) frlanje na dve moneti; g) frlanje na edna kocka i edna moneta. Rexenie. a) Elementarnite nastani od ovoj eksperiment se broevite na gornata strana na kockata. Na toj naqin se dobiva deka prostorot na elementarni nastani e Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. b) Elementarnite nastani od ovoj eksperiment se dvete strani na monetata, koi voobiqaeno se oznaquvaat so P-pismo i G-glava. Taka prostorot na elementarni nastani e Ω = {P, G}. v) So prethodno usvoenite oznaki imame deka prostorot na elementarni nastani e Ω = {PP, PG, GP, GG}. g) Ω = {1P, 2P, 3P, 4P, 5P, 6P, 1G, 2G, 3G, 4G, 5G, 6G}. 3

9 4 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI Eksperimentot se sostoi vo frlanje na dve homogeni kocki. Da se opredeli: a) prostorot od elementarni nastani Ω; b) nastanot A: na prvata kocka da se pojavi brojot 3; v) nastanot B: da se pojavi barem ednax brojot xest; g) nastanot C: zbirot na broevite od dvete kocki e 7; d) nastanot D: na obete kocki se pojavuva broj pogolem od qetiri; ǵ) sprotivniot nastani na nastanot A; e) presekot na nastanite A i B; ж) unijata na nastanite C i D. Rexenie. a) Elementarnite nastani od ovoj eksperiment se parovite broevi (m, n) mn, kade m i n se broevite na gornata strana na prvata i vtorata kocka, soodvetno. Na toj naqin se dobiva deka prostorot na elementarni nastani e Ω = {(m, n) : m, n = 1, 2,..., 6} = = {11, 12, 13, 14, 15, 16, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 61, 62, 63, 64, 65, 66}. b) A = {31, 32, 33, 34, 35, 36}. v) B = {16, 26, 36, 46, 56, 66, 61, 62, 63, 64, 65}. g) C = {16, 25, 34, 43, 52, 61}. d) D = {55, 56, 65, 66}. ǵ) A = Ω \ A = {11, 12, 13, 14, 15, 16, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 61, 62, 63, 64, 65, 66}. e) A B = {36, 63}. ж) C D = {16, 25, 34, 43, 52, 61, 55, 56, 65, 66} Vo edna kutija se naoǵjaat pet numerirani topqinja. Od kutijata dva pati edno po drugo se izvlekuva po edno topqe. Da se opredeli prostorot od elementarni nastani ako: a) topqinjata se vraḱaat vo kutijata i vaжen e redosledot na izvleqenite broevi; b) topqinjata se vraḱaat vo kutijata i redosledot na izvleqenite broevi ne e vaжen;

10 1.1. Prostor od elementarni nastani 5 v) topqinjata ne se vraḱaat vo kutijata i vaжen e redosledot na izvleqenite broevi; g) topqinjata ne se vraḱaat vo kutijata i redosledot na izvleqenite broevi ne e vaжen. Rexenie. Elementarnite nastani od ovoj eksperiment, sliqno kako vo prethodnata zadaqa, se parovite broevi (m, n) mn, kade m i n se broevite na prvoto i vtoroto izvleqeno topqe, soodvetno. Taka, prostorot na elementarni nastani vo sekoj od navedenite sluqai e a) Ω = {(m, n) : m, n = 1, 2,..., 5}. b) Ω = {11, 12, 13, 14, 15, 22, 23, 24, 25, 33, 34, 35, 44, 45, 55}. v) Ω = {12, 13, 14, 15, 21, 23, 24, 25, 31, 32, 34, 35, 41, 42, 43, 45, 51, 52, 53, 54}. g) Ω = {12, 13, 14, 15, 23, 24, 25, 34, 35, 45} Da se opredeli prostorot od elementarni nastani ako eksperimentot se sosotoi vo frlanje na pariqka a) se dodeka ne se pojavi pismo ; b) se dodeka dva pati posledovatelno ne se pojavi pismo. Rexenie. Soglasno oznakite vovedeni vo rexenieto na zadaqa 1.1.1(b), dobivame deka a) prostorot na elementarni nastani e Ω = {P, GP, GGP, GGGP,...} {ω 0 }, kade xto ω 0 = GGG... e elementarniot nastan nikogax da ne se pojavi pismo; b) Za pogolema popreglednost definirame mnoжestva od elementarni nastani A i, i = 0, 1, 2,..., takvi xto, A i gi sodrжi elementarnite nastani: se pojavile i pati glava se dodeka dva pati posledovatelno ne se pojavilo pismo. Odnosno A 0 = {PP}, A 1 = {GPP, PGPP}, A 2 = {GGPP, GPGPP, PGGPP, PGPGPP, PGGPP}, i t.n.. Na toj naqin dobivame deka Ω = S i=0 Ai {GGG...} Eden strelec gaǵa vo meta se dodeka ne ja pogodi dva pati ili ne ja promaxi tri pati posledovatelno. Da se opredeli: a) prostorot od elementarni nastani; b) nastanot A: strelecot da pogodi pri poslednoto gaǵanje; v) nastanot B: strelecot da promaxi pri vtoroto gaǵanje; g) nastanot C: strelecot da promaxi toqno dva pati; d) unijata na nastanite B i C.

11 6 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI Rexenie. Elementarnite nastani vo ovoj sluqaj se strelecot ja pogodil metata i strelecot ja promaxil metata, za xto ḱe koristime oznaki 1 i 0, soodvetno. Na toj naqin a) Ω = {000, 1000, 0100, 0010, 11, 011, 101, 0011, 0101, 1001}; b) A = {11, 011, 101, 0011, 0101, 1001}; v) B = {000, 1000, 0010, 101, 0011, 1001}; g) C = {0011, 0101, 1001}; i d) B C = {000, 1000, 0010, 101, 0011, 1001, 0101}. Dopolnitelni zadaqi Eksperimentot se sostoi vo tri frlanja na pariqka. Da se opredeli: a) prostorot od elementarni nastani; b) nastanot A: da se pojavi barem dva pati pismo ; v) nastanot B: da se pojavat pomalku od dve pisma ; g) presekot na nastanite A i B (kakvi se tie nastani) Da se opixe eksperimentot na koj odgovara sledniot prostor od elementarni nastani Ω = {GGG, GGP, GPG, GPP, PGG, PGP, PPG, PPP} (vidi zadaqa 1.1.6). Da se opixat slednite sluqajni nastani: a) A = {GGG, GGP, GPG, GPP}; b) B = {GGG, PPP}; v) C = {GGP, GPG, PGG}; g) D = {GGP, GPG, GPP, PGG, PGP, PPG, PPP} Od standarden xpil od 52 karti se vleqat tri. Da se opredeli: a) prostorot od elementarni nastani; b) nastanot A: dve od izvleqenite karti se crni, a tretata ne e pogolema od 5; v) sprotivniot nastan na nastanot A Da se opredeli prostorot od elementarni nastani pri sluqaen izbor na realen broj pomeǵu dva dadeni realni broevi a i b.

12 1.2. Klasiqna definicija na verojatnost Eden dobavuvaq prima dve nezavisni naraqki vo vremenskiot interval [a, b]. Da se opredeli soodvetniot prostor od elementarni nastani Da se opredeli prostorot od elementarni nastani pri slednite eksperimenti: a) student od xest praxanja na ispit dobiva tri; b) student na pet praxanja odgovara so toqno ( ) i netoqno ( ); v) od zborot KNIGA sluqajno se biraat tri razliqni bukvi Da se opredeli prostorot od elementarni nastani za eksperimentot koj se sostoi od frlanje na homogena kocka se dodeka zbirot na registriranite broevi ne bide pogolem od tri Vo edna kutija ima po edno crveno, cino, belo i жolto topqe. Da se opredeli prostorot od elementarni nastani xto se dobiva koga od kutijata se izvlekuva po edno topqe, bez potoa toa da se vrati vo kutijata, se do pojavata na жolto topqe. 1.2 KLASIQNA DEFINICIJA NA VEROJATNOST Osnovni elementi od teorija Rexeni zadaqi Da se opredeli verojatnosta deka pri franje na dve homogeni kocki: a) na obete ḱe se pojavi ist broj; b) ḱe se pojavat broevite 4 i 6; v) ḱe se pojavi zbir 9; g) ḱe se pojavi zbir 8 ili 10; d) posle toqno dve frlanja ḱe se pojavi brojot 6.

13 8 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI Rexenie. Prostorot na elementarni nastani za ovoj eksperiment e daden vo rexenieto na zadaqa 1.1.2(a). Sekoj od elementarnite nastani ima podednakva verojatnost za realizacija i zatoa dobivame: a) mnoжestvoto na povolni nastani e A 1 = {11, 22, 33, 44, 55, 66}, a baranata verojatnost iznesuva k(a 1) = 6 = 1 ; k(ω) 36 6 b) mnoжestvoto na povolni nastani e A 2 = {46, 64}, a baranata verojatnost iznesuva k(a 2) = 2 = 1 ; k(ω) v) mnoжestvoto na povolni nastani e A 3 = {36, 45, 54, 63}, a baranata verojatnost iznesuva k(a 3) = 4 = 1 ; k(ω) 36 9 g) mnoжestvoto na povolni nastani e A 4 = {26, 35, 44, 53, 62, 46, 55, 64}, a baranata verojatnost iznesuva k(a 4) = 8 = 2 ; i k(ω) 36 9 d) mnoжestvoto na povolni nastani e A 5 = {16, 26, 36, 46, 56}, a baranata verojatnost iznesuva k(a 5) = 5. k(ω) Vo edna familija ima dve deca. a) Ako ednoto od niv e maxko, da se opredeli verojatnosta deka drugoto dete e жensko. b) Ako postaroto dete e maxko, da se opredeli verojatnosta deka pomladoto e жensko. Rexenie. Neka so M i Ж gi oznaqime sluqaite koga deteto e maxko, odnosno жensko. Togax vo obata sluqai prostorot od elementarni nastani e Ω = {ЖЖ, MЖ, ЖM, MM}, a mnoжestvoto od povolni nastani za delot pod (a) e A 1 = {MЖ, ЖM, MM} i za delot pod (b) e A 2 = {ЖM, MM}. Zatoa baranite verojatnosti se a) k(a 1) = 3 i b) k(a 2) = 1. k(ω) 4 k(ω) Vo eden kviz natprevaruvaqot treba da odbere edna od tri vrati. Zad edna od vratite ima avtomobil, a zad drugite dve velosiped. Natprevaruvaqot ja odbira prvata vrata a voditelot, koj znae zad koja vrata e avtomobilot, otvara edna od preostanatite dve vrati zad koja ima velosiped i mu nudi na natprevaruvaqot moжnost da go promeni izborot. Da se opredeli verojatnosta natprevaruvaqot da go dobie avtomobilot ako a) toj ostane na poqetniot izbor; b) toj ja iskoristi moжnosta da go promeni poqetniot izbor. Rexenie. Neka so A i V gi oznaqime sluqaite koga zad edna vrata ima avtomobil, odnosno velosiped.

14 1.2. Klasiqna definicija na verojatnost 9 a) Prostorot od elementarni nastani e Ω = {AVV, VAV, VVA}, a mnoжestvoto od povolni nastani e A 1 = {AVV}. Ovde, na primer, VAV, oznaquva deka avtomobilot e zad vtorata vrata, a deka zad prvata i tretata ima velosiped. Zatoa, baranata verojatnost izesuva k(a 1) = 1. k(ω) 3 b) Ako natprevaruvaqot ja iskoristi moxnosta za promena na izborot, toj vsuxnost ja koristi informacijata xto ja dobiva od voditelot deka zad otvorenata vrata nema avtomobil. Zatoa sega imame situacija so dve zatvoreni vrati i zad ednata od niv ima avtomobil. Togax prostorot od elementarni nastani e Ω = {AV, VA}, mnoжestvoto od povolni nastani e A 2 = {VA} i baranata verojatnost e k(a 2) = 1. Znaqi natprevaruvaqot k(ω) 2 treba da ja iskoristi moжnosta za promena na izborot Dvajca studenti se uspivaat i kasnat na ispit. Utredenta go zamoluvaat profesorot da im ovozmoжi dopolnitelen termin za polaganje so obrazloжenie deka ne stasale na vreme bidejḱi im se dupnala gumata na avtomobilot. Profesorot im izlegol vo presret, gi smestil da polagaat vo isto vreme, vo dve razliqni prostorii i im dal dve praxanja. Prvoto bilo mnogu ednostavno i noselo 5 poeni, a vtroto noselo 95 poeni i glaselo Koja guma se dupna na avtomobilot?. Za da ploжat potrebno e dvajcata da dadat ist odgovor na vtoroto paxanje. Kolkava e verojatnosta deka studentite ḱe poloжat ako prethodno ne bile dogovoreni za odgovorot na vtoroto praxanje. Rexenie. Da gi oznaqime trkalata na avtomobilot so broevite 1, 2, 3 i 4. Togax prostorot od elementarni nastani se sostoi od site parovi (m, n) mn, m, n = 1, 2, 3, 4, kade prvata brojka go oznaquva odgovorot na prviot student, a vtorata na vtoriot. Vkupniot broj na elementarni nastani e 4 2 = 24. Povolni nastani se site pri koi dvajcata studenti davaat is odgovor. Toa se nastanite (1, 1), (2, 2), (3, 3) i (4, 4), vkupno 4. Zatoa baranata verojatnost e 4 24 = Od xpil so 52 karti e izvleqena edna, a potoa uxte edna karta. Da se opredeli verojatnosta deka vo obata sluqai e izvleqena desetka ako: a) po prvoto izvlekuvanje kartata e vratena vo xpilot; b) po prvoto izvlekuvanje kartata ne e vratena vo xpilot. Rexenie. a) Xtom kartata po prvoto izvlekuvanje se vraḱa vo xpilot togax pri dvete izvlekuvanja imame moжnost da izbereme edna od 52 karti, pa zatoa n = Sliqno, brojot na povolni moжnosti za izbor pri obete izvlekuvanja e 4 i m = 4 2. Sleduva P = m n =

15 10 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI b) Vo ovoj sluqaj kartata po prvoto izvlekuvanje ne se vraḱa vo xpilot i zatoa pri prvoto izvlekuvanje imame moжnost da izbereme 1 od 52 karti, a pri vtoroto 1 od 51 karta. Od toa sleduva deka brojot na elementi na prostorot od elementarni nastani e n = Brojot na povolni moжnosti za izbor pri prvoto izvlekuvanja e 4, a pri vtoroto 3, bidejḱi edna desetka veḱe e izvleqena. Zaradi toa m = 4 3 i baranata verojatnost e P = m = 1. n Od xpil so 52 karti se izvlekuvaat 20, pri xto sekoja izvleqena karta se vraḱa vo xpilot. Da se opredeli verojatnosta deka se izvleqeni po pet karti od sekoja od qetirite boi. Rexenie. Pri sekoe izvlekuvanje na karta od xpilot imame 52 moжnosti bidejḱi izvleqenata karta se vraḱa nazad. Zatoa vkupniot broj na moжnosti (elementarni nastani) e n = Ponatamu, bidejḱi vo xpilot ima po 13 karti od sekoja boja, 4 karti od 13 moжat da se izberat na C13 4 = 715 naqini. Otkako se opredeleni po 5 karti od sekoja boja (vkupno 20) tie moжat da se razmestat na P 20 = 20! naqini. Zaradi toa brojot na povolni nastani e m = C13 4 C13 4 C13 4 C13 4 P 20 i baranata verojatnost iznesuva m n Neka mnoжestvoto S se sostoi od site xestcifreni broevi qii cifri se 1, 1, 2, 2, 3, 3. Od toa mnoжestvo eden po drug se izbiraat dva xestcifreni broja. Da se opredeli verojatnosta na nastanite A: dvata broevi ḱe zapoqnuvaat so 11; B: barem eden od broevite ḱe zapoqnuva so 123. Pri toa oddelno da se razgledaat sluqaite koga brojot koj prv se bira se vraḱa ili ne se vraḱa vo mnoжestvoto S. Rexenie. Mnoжestvoto S ima P 2,2,2 (6) = 6! elementi. Od niv so 11 zapochnuvaat P 2,2(4) = 4! broevi, a so 123 zapoqnuvaat P 2!2!2! 2!2! 3 = 3! broevi. Ako brojot koj prv se bira se vraḱa vo S togax: i P (A) = ` 4! 2 2!2! ` 6! 2!2!2! 2 = = 0.00(4) P (B) = (3!) ! ` 6! 3! 2!2!2! 2 = = 0.12(8). ` 6! 2!2!2! Ako brojot koj prv se bira ne se vraḱa vo S togax: ` 4! 4! 2!2! 2!2! P (A) = 1 ` 6! 6! 1 = !2!2! 2!2!2!

16 1.2. Klasiqna definicija na verojatnost 11 i P (B) = 3!(3! 1) + 2 3! ` 6! 3! 2!2!2! 173 = ! 2!2!2! ` 6! 2!2!2! Vo edna serija od 100 proizvodi ima 10 neispravni. Za kontrola na kvalitetot se biraat 15 proizvodi i se proveruvaat. Kolkava e verojatnosta deka meǵu izbranite proizvodi ima a) toqno eden neispraven; b) barem dva neispravni. Rexenie. Od 100 proizvodi birame 15 i zatoa vkupniot broj na elementarni nastani iznesuva n = C a) Brojot na povolni nastani se dobiva koga ḱe se soberat site kombinacii xto sodrжat 1 neispraven (od 10 moжni) i 14 ispravni (od 90 moжni) proizvodi. Taka se dobiva deka m = C10 1 C90 14 i baranata verojatnost iznesuva m n b) Prvo ḱe ja opredelime verojatnosta na sprotivniot nastan: meǵu izbranite proizvodi ima nula ili eden neispraven. Brojot na povolni nastani, na sliqen naqin kako kaj delot (a), se dobiva deka e m = C10 C C10 C Zatoa verojatnosta na sprotivniot nastan iznesuva m , a verojatnosta xto se bara 1 m n n Na kruжna masa po proizvolen redosled sedat k 3 luǵe meǵu koi ima samo dvajca koi se poznavaat od prethodno. Da se opredeli verojatnosta deka tie sedat eden do drug. Rexenie. 1.naqin. Vkupniot broj na elementarni nastani, t.e., vkupniot broj na koj k luǵe moжat da sednat na kruжna masa iznesuva n = (k 1)!. Za poednostavuvanje, objasnuvanjeto ḱe go dademe za sluqajot k = 4. Vo edna redica, na pravoagolna masa, 4 luǵe moжat da sednat na P 4 = 4! naqini. Ako luǵeto gi oznaqime so broevite 1, 2, 3 i 4, togax, na slednite qetiri redosledi na sednuvanje na pravoagolna masa 1234, 2341, 3412, 4123, odgovara eden edinstven redosled na sednuvanje na kruжna masa, i toa e redosledot Znaqi, ima 4 pati pomalku redosledi na sednuvanje na 4 luǵe na kruжna vo odnos na pravoagolna masa i toj broj iznesuva 4! = (4 1)! = 3!. 4 Vo vrska so brojot na povolni nastani ja imame slednata analiza. Ako dvajcata xto kaj povolnite nastani treba da sedat eden do drug za moment gi trgneme na strana, togax preostanatite k 2 luǵe moжe da sednat na kruжna masa na (k 3)! razliqni naqini. Ako odbereme bilo koj od tie redosledi na sednuvanje togax poznanicite moжe da gi smestime na k 2 mesta, pomeǵu

17 12 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI bilo koi dvajca od veḱe sednatite. Na krajot poznanicite moжe da si gi smenat mestata na sedenje, pa sekoj od dosegaxnite redosledi na sednuvanje generira uxte eden nov redosled. Zatoa brojot na povolni nastani e m = (k 3)! (k 2) 2 = 2(k 2)!. Znaqi, baranata verojatnost e m = 2. n k 1 2.naqin. Neka edniot od poznanicite, da go oznaqime so A, za moment go trgneme na strana, a ostanatite k 1 luǵe sednat na kruжnata masa na proizvolen naqin. Liceto A moжe da sedne pomeǵu bilo koi od veḱe sednatite luǵe, na vkupno n = k 1 mesto. Povolni ḱe bidat nastanite koga liceto A ḱe sedne levo ili desno od negoviot poznanik, znaqi na vkupno m = 2 mesta. Zatoa baranata verojatnost e m = 2. n k Na eden seminar so k 5 uqesnici ruqekot e vo restoran so kruжni masi. Da se opredeli verojatnosta deka bilo koi dvajca od uqesnicite nema da sedat eden do drug na dva posledovatelni ruqeci. Rexenie. Do sekoj uqesnik na seminarot moжe da sedne bilo koj od preostanatite k 1 uqesnici na vkupno Vk 1 2 naqini. Za negovi sosedi na masata ima k 3 kandidati bidejḱi gi ostavame na strana dvajcata koi sedele do nego na prethodniot ruqek. Tie k 3 kandidati moжe da gi rasporedime na vkupno Vk 3 2 naqini. Od proizvolnosta na uqesnikot za koj ja sprovedovme analizata sleduva deka baranata verojatnost e V k 3 2 = V k (k 2)(k 1) Eden serviser na avtomobili koj koristi filteri za maslo od dva razliqni proizvoditeli vo eden moment vo magacinot ima po s = 20 filtri od obata proizvoditeli. Pri sekoja promena na filter toj na sluqaen naqin bira edna filter i go montira. Da se opredeli verojatnosta deka vo momentot koga ḱe se potroxat filtrite od prviot proizvoditel, vo magacinot ḱe ostanat k = 5 filteri od vtoriot proizvoditel. Rexenie. Na poqetokot vo magacinot ima vkupno 2s = 40 filteri. Do momentot koga se potroxeni site filteri od prviot proizvoditel, a ostanale k = 5 filteri od vtoriot moxeme da zakluquvame deka bile potroxeni vkupno 2s k = 35 filteri od magacinot. Izborot na potroxenite filteri moжe da bide napraven na vkupno n = C 2s k 2s = C40 35 = naqini. Ponatamu, bile potroxeni s k = 15, od vkupno s = 20, filteri od vtoriot proizvoditel. Nivniot izbor moжe da se napravi na m = Cs s k = C20 15 = naqini. Zatoa, baranata verojatnost e m = n (problem na Xevalje de Mer) Pri frlanje na tri kocki xto e poverojatno: da se dobie zbir 11 ili 12?

18 1.2. Klasiqna definicija na verojatnost 13 Rexenie. Prostorot od elementarni nastani se sostoi od site trojki (a, b, c), a, b, c = 1, 2,... 6, i zatoa n = V 3 6 = 6 3 = 216. Zbir 11 od trite kocki moжe da se dobie na slednite naqini: , , , , i No, bidejḱi e vaжen redosledot na sobirocite (broevite koi se pojavuvaat na kockite) imame m 1 = 27 povolni nastani. Zatoa, verojatnosta da se dobie zbir 11 e m 1 = Na sliqen naqin se dobiva deka za dobivanje n zbir 12 ima m 2 = 25 moжnosti i verojatnosta na toj nastan e m 2 = n Da se opredeli verojatnosta p k deka pomeǵu k luǵe, k < 365, vo godina koja ne e prestapna, ima barem dvajca so ist rodenden. Rexenie. Ḱe go razgledame sprotivniot nastan: pomeǵu k luǵe, k < 365, site da imaat razliqen rodenden. Vkupniot broj na elementarni nastani se dobiva koga 365 denovi ḱe se raspredelat na k luǵe so moжnost za povtoruvanje. Toa znaqi deka n = V k 365 = 365 k. Brojot na povolni elementarni nastani se dobiva koga 365 denovi ḱe se raspredelat na k luǵe bez moжnost za povtoruvanje, odnosno m = V365 k = 365!. Znaqi verojatnosta na sprotivniot nastan e m, a (365 k)! n baranata verojatnost e p k = (365 k + 1) 365 k. Moжe da se primeti deka p i p , odnosno, veḱe meǵu 23 luǵe e poverojatno deka ḱe ima dvajca so ist rodenden, otkolku deka nema da ima Stranite na edna kocka se numerirani so broevite 1, 1, 3, 3, 3, 3, a na druga so broevite 2, 2, 2, 2, 4, 4. Da se opredeli verojatnosta deka na prvata kocka ḱe se pojavi broj pomal otkolku na vtorata. Rexenie. Prostorot od elementarni nastani e Ω{12, 14, 32, 34} i nastanite 12, 14, 32, 34 moжe da se realiziraat na 8, 4, 16, 8 naqini, soodvetno. Zaradi toa, prirodno e na tie nastani da im pridruжime verojatnosti 8, 4, 16 i Sleduva deka za veorjatnoata na nastanot A, na prvata kocka da se pojavi 36 broj pomal otkolku na vtorata, se dobiva P (A) = = Ako na sluqaen naqin se bira pateka so dolжina 12 od toqkata O(0, 0) do toqkata A(5, 7) i ako e dozvoleno dviжenje samo po dolжina na otseqkite koi gi spojuvaat teminjata so celobrojni koordinati i se paralelni so koordinatnite oski, da se opredeli verojatnosta deka patekata ḱe pomine niz toqkata B(3, 3). Rexenie. Na slikata e dadena edna od moжnite pateki od toqkata O do toqkata A. Od uslovot patekata da bide so dolжina 12, xto e ednakvo na zbirot

19 14 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI na koordinatite na toqkata A, zakluquvame deka od sekoja toqka so celobrojni koordinati morame da se dviжime nadesno ili nagore, i sekoja izbrana pateka od O do A ima 5 ediniqni horizontalni dolжini i 7 ediniqni vertikalni dolжini. Zatoa vkupniot broj na moжni pateki od O do A e n = C 7 12 = C Brojot na pateki koi proaǵaat niz toqkata B go opredeluvame kako proizvod na brojot na pateki od O do B i od B do A, i iznesuva m = C 3 6 C 2 6. Znaqi baranata verojatnost e m n = = 0.3(78). Dopolnitelni zadaqi Homogena kocka se frla dva pati. Da se opredeli verojatnosta deka: a) pri vtoroto frlanje ḱe se pojavi paren broj; b) pri obete frlanja ḱe se pojavi paren broj; v) pri prvoto frlanje ḱe se pojavi neparen broj ili brojot 6, a pri vtoroto frlanje ḱe se pojavi brojot 3 ili 5. g) pri prvoto frlanje ḱe se pojavi pomal broj otkolku pri vtoroto Pariqka se frla qetiri pati. Da se opredeli verojatnosta deka: a) grb ḱe se pojavi poveḱe pati od pismo; b) pismo ḱe se pojavi toqno dva pati; v) pismo ḱe se pojavi poveḱe od dva pati; g) pismo ḱe se pojavi paren broj pati; d) pri site qetiri frlanja ḱe se dobie ist rezultat Vo igrata Loto, kade se izvlekuvaat 6 od 39 broevi, da se opredeli verojatnosta deka: a) brojot 23 ḱe bide prviot izvleqen broj; b) brojot 23 ḱe bide vo dobitnata kombinacija; v) brojot 23 e prv vo dobitnata kombinacija. g) site broevi vo dobitnata kombinacija se parni Homogena kocka se frla dva pati. Da se opredeli verojatnosta deka zbirot na broevite koi ḱe se pojavat e

20 1.2. Klasiqna definicija na verojatnost 15 a) toqno pet; b) pomal od pet Na eden konkurs prijaveni se n kandidati. Komisija od tri qlena e zadolжena za vrabotuvanjeto. Vo prvata faza od priemot sekoj clen na komisijata oddelno gi intervjuira kandidatite i gi rangira od 1 do n. Kandidatot ja pominuva prvata faza ako e na prvo mesto kaj barem dvajca qlenovi na komisijata. Da se opredli verojatnosta deka barem eden kandidat ḱe ja pomine prvata faza ako qlenovite na komisijata ne se vo sostojba da izvrxat procenka na kandidatite i rangiranjeto go vrxat po sluqaen pat Da se opredli verojatnosta deka vo xpil od 52 karti nema dve desetki edna do druga Eden simfoniski orkestar na svojot repertoar ima 30 dela na Hajden, 15 dela na sovremeni avtori i 9 dela na Betoven. Programata na orkestarot se sostoi od tri dela. Da se opredli verojatnosta deka vo programata: a) prvoto delo ḱe bide na Hajden, vtoroto od sevremen avtor, a tretoto od Betoven; b) prvite dve dela ḱe bidat na Betoven, a tretoto na Hajden; v) ḱe ima dve dela od sovremeni avtori i edno od klasici Vo eden grad registerskite broevi na avtomobilite se sostojat od eden tricifren broj prosleden so dve bukvi od abecedata. Da se opredeli verojatnosta deka sluqajno izbran avtomobil ḱe ima registerski broj kaj koj xto: a) site znaci se razliqni; b) trite cifri se isti, a bukvite se razliqni Da se opredeli verojatnosta deka kaj proizvolno izbran xestcifren telefonski broj a) site xest cifri ḱe bidat razliqni; b) ḱe zavrxuva na 297.

21 16 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI Homogena kocka se frla xest pati. Da se opredeli verojatnosta deka kaj site kocki ḱe se pojavi razliqen broj (paradoks na Xevalje de Mer) Da se pokaжe deka verojatnosta za pojavuvanje na barem edna edinica pri istovremeno frlanje na qetiri kocki e pogolema od verojatnosta za pojavuvanje na barem dve ednici pri istovremeno frlanje na qetiri kocki Od xpil so 52 karti se delat po deset karti na tri igraqi. Da se opredeli verojatnosta deka prviot i vtoriot igraq ḱe dobijat po dve karti srce, a tretiot tri karti srce Eden avtobus vozi relacija na koja zastanuva na sedum stanici. Vo avtobusot vleguvaat qetiri patnici. Da se opredeli verojatnosta deka: a) site patnici ḱe izlezat od vozot na prvata stanica; b) nitu eden patnik nema da izleze od vozot pred vtorata stanica; v) site patnici ḱe izlezat od vozot na razliqni stanici; g) barem eden patnik ḱe izleze od vozot na vtorata stanica (problem od prepiskata na B. Paskal i P. Ferma zapoqnata 1654 godina) Igraqite A i B igraat niza partii od nekoja igra. Vo sekoja partija pobeduva eden od igraqite, t.e., nema nerexeni partii. Za pobeda vo sekoja partija se dobiva eden poen, a za poraz nula. Meqot zavrxuva koga eden od igraqite ḱe sobere xest poeni. Na poqetokot na meqot sekoj od igraqite vloжil podednakva suma pari. Da pretpostavime deka meqot e prekinat pri rezultat 4 : 3 za igraqot A. Ako igraqite A i B se vo celost ramnopravni vo igrata (igraat podednakvo dobro), vo koj odnos treba da se podeli vlogot za podelbata da bide pravedna Vo eden sad se naoǵaat 2n crveni i 2n sini topqinja. Da se opredeli verojatnosta deka pri sluqaen izbor na 2n topqinja ḱe se dobijat n crveni i n sini topqinja.

22 1.3. Geometriska verojatnost GEOMETRISKA VEROJATNOST Osnovni elementi od teorija Rexeni zadaqi Vo segmentot [0, 1] od realnata prava sluqajno se izbira eden realen broj. Da se opredeli verojatnosta deka: a) ḱe bide izbran brojot 0.5; b) ḱe bide izbran broj poblisku do brojot 0.5 otkolku do brojot 0; v) ḱe bide izbran broj poblisku do brojot 0.25 otkolku do 0.75; g) ḱe bide izbran broj na rastojanie pomalo od a, a [0, 0.5], od brojot 0.5; d) prvata cifra po decimalnata zapirka ḱe bide ednakva na 2; ǵ) site tri cifri po decimalnata zapirka ḱe bidat ednakvi na 2; e) site tri cifri po decimalnata zapirka ḱe bidat neparni. Rexenie. Elementaren nastan od ovoj eksperiment e realen broj x [0, 1], a prostorot na elementarni nastani se sostoi od site realni broevi od segmentot [0, 1], t.e., Ω = [0, 1]. a) Za ovoj sluqaj mnoжestvoto na povolni nastani e A 1 = {0.5}, pa baranata verojatnost e P (A 1 ) = m(a 1) m(ω) = 0 1 = 0. b) Povolni nastani se realnite broevi x [0, 1] za koi vaжi x 0.5 < x. Rexavajḱi ja poslednata neravenka dobivame x > 0.25, pa mnoжestvoto na povolni nastani e A 2 = (0.25, 1]. Zatoa P (A 2 ) = m(a 2) m(ω) = = v) Sliqno kako vo delot (b) dobivame deka mnoжestvoto na povolni nastani e A 3 = {x [0, 1] : x 0.25 < x 0.75 } = [0, 0.5) i P (A 3 ) = 0.5. g) Baranata verojatnost e 2a. Proveri. d) Brojot x [0, 1] ima prva cifra po decimalnata zapirka ednakva na 2, ako i samo ako x [0.2, 0.3). Sleduva deka baranata verojatnost e = 0.1. ǵ) Baranata verojatnost e Proveri. e) Postojat pet neparni ednocifreni broevi, pa so toa i V 3 5 = 5 3 = 125 trocifreni broevi sostaveni od neparni cifri. Verojatnosta sekoj od tie trocifreni broevi da se pojavi kaj prvite tri decimali na brojot x [0, 1], spored delot pod (ǵ) e Zatoa odgovorot e =

23 18 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI Po avtopat se dviжi kolona avtomobili so brzina u. Dolжinata na sekoj avtomobil e a, xirinata e b, a rastojanieto pomeǵu dva sosedni avtomobili e d. Na avtopatot stapnuva жelka koja se dviжi so brzina v normalno na pravecot na dviжenje na avtomobilite. Da se opredeli verojatnosta deka жelkata nepovredena ḱe stigne do sprotivnata strana na avtopatot. Rexenie. Neka so x go oznaqime rastojanieto na жelkata do prviot avtomobil koj doaǵa nakaj nea vo momentot koga taa stapnuva na avtopatot. Togax 0 x a + d, pa prostorot na elmentarni nastani e Ω = [0, a + d]. Жelkata ḱe ostane nepovredena ako vo momentot koga stapnuva na avtopatot pred nea nema avtomobil, t.e., ako x < d, i ako do sledniot avtomobil koj doaǵa nakaj nea ima dovolno rastojanie za taa da pomina na sprotivnata strana, t.e., ako b u < x. Znaqi mnoжestvoto od povolni elementarni nastani v e A = x Ω : b u < x < d. Sleduva deka P (A) = m(a) = d v b u = dv bu. v m(ω) a+d v(a+d) Vo segmentot [0, 1] od realnata prava sluqajno se izbiraat dva realni broevi. Da se opredeli verojatnosta deka: a) prvata cifra po decimalnata zapirka ḱe bide ednakva kaj dvata broevi; b) prvata cifra po decimalnata zapirka kaj prviot broj e pomala od prvata cifra po decimalnata zapirka kaj vtoriot broj. Rexenie. Neka izbranite broevi gi oznaqime so x i y. Togax prostorot od elementarni nastani se sostoi od toqkite od kvadratot so teminja A(0, 0), B(1, 0), C(1, 1) i D(0, 1), t.e., Ω = [0, 1] [0, 1] {(x, y) : x, y [0, 1]}. a) Prvata cifra po decimalnata zapirka ḱe bide ednakva kaj broevite x i y ako i samo ako toqkata T (x, y) pripaǵa na zatemnetata oblast na crteж 2, t.e., ako (x, y) A = [0, 0.1) [0, 0.1) [0.1, 0.2) [0.1, 0.2) [0.9, 1) [0.9, 1). Na toj naqin dobivame P (A) = m(a) = = 0.1. m(ω) 1 2 b) Broevite x i y go zadovoluvaat uslovot koj e ovde postaven ako i samo ako toqkata T (x, y) pripaǵa na zatemnetata oblast na crteж 3. Zatoa baranata verojatnost e ( ) = Proizvolno se izbrani dva pozitivni broevi pomali od 2. Da se opredeli verojatnosta deka a) zbirot ḱe bide pomal od 1, a proizvodot pomal od 2/9; b) proizvodot ḱe bide pomal od 1, a koliqnikot pomal od 2. Rexenie. Neka izbranite broevi gi oznaqime so x i y. Togax prostorot od elementarni nastani e Ω = [0, 2] [0, 2] i m(ω) = 2 2 = 4.

24 1.3. Geometriska verojatnost 19 y 1 y x crteж 2. x crteж 3. a) Mnoжestvoto od povolni nastani e A 1 = {(x, y) Ω : x + y < 1, xy < 2/9}, t.e., toa se sosotoi od toqkite od zatemnetata oblast na crteж 4. Taa se dobiva na toj naqin xto prvo se crtaat graficite na: x+y = 1 i xy = 2/9, a potoa se proveruva koja od oblastite dobieni so krivite se sostoi od toqki koi gi zadovoluvaat obete neravenstva. Od crteжot moжe da se zakluqi deka ploxtinata na zatemnetiot del e m(a 1 ) = R 1/3 (1 x)dx + 0 R 2/3 1/3 2 dx + R 1 (1 x)dx = 12 R 2/3 9x 2/3 2 1/3 `1 x 2 9x baranata verojatnost e P (A 1) = m(a 1) m(ω) = dx = ln ln 2. Znaqi y 2 y x x crteж 4. crteж 5. b) Sliqno kako vo delot (a), za mnoжestvotot od povolni nastani dobivame A 2 = {(x, y) : xy < 1, x/y < 2} i m(a 2 ) = R 1/2 (2 x/2)dx + R 2 (1/x x/2)dx 0 1/2 (vidi crteж 5). Zatoa P (A 2 ) = 1 (1 + 3 ln 2). Proveri Od segmentot [ 1, 1] sluqajno se biraat dva broja p i q. Da se opredeli verojatnosta deka kvadratnata ravenka x 2 + px + q = 0 ḱe ima realni rexenija.

25 20 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI Rexenie. Prostorot od elementarni nastani e Ω = [ 1, 1] [ 1, 1] = {(p, q) : p, q [ 1, 1]} i m(ω) = 2 2 = 4. Dadenata kvadratna ravenka ima realni rexenija ako i samo ako p 2 4q 0, pa zatoa mnoжestvoto od povolni elementarni nastani e A = {(p, q) Ω : p 2 4q 0}, t.e., zatemnetata oblast na crteж 6. Za nea imame m(a) = R 1 1 p 2 4 dp = 1 6 m(a) od kade sleduva deka P (A) = = 1. m(ω) 24 y q p crteж crteж 7. x Eden gledaq znae deka negovata omilena emisija trae 30 minuti i deka zapoqnuva i zavrxuva pomeǵu 20 i 21 qasot. Toj vo proizvolen moment pomeǵu 20 i 21 qasot sednuva pred televizorot i ja sledi programata kontinuirano 10 minuti. Kolkava e verojatnosta deka gledaqot ḱe vidi barem eden kadar od emisijata. Rexenie. Neka gledaqot sednal pred televizorot vo 20 qasot i x minuti, a emisijata zapoqnala vo 20 qasot i y minuti. Ako emisijata zapoqnala pred toj da sedne pred televizorot togax uslovot toj da vidi barem eden kadar e 0 < x y 30. Od druga strana, ako emisijata zapoqnala otkako gledaqot sednal pred televizorot togax soodvetniot uslovot e 0 y x 10. (Zaedno toa moжe da se zapixe so 10 x y 30.) Od ovde sleduva deka prostorot od elementarni nastani e Ω = [0, 60] [0, 60] = {(x, y) : x, y [0, 60]} i m(ω) = 60 2 = 3600, a mnoжestvoto od povolni elementarni nastani e A = {(x, y) Ω : x y 30, y x 10}. Na crteжot 7 toa e zatemnetata oblast i nejzinata ploxtina e m(a) = = Zatoa P (A) = Otseqka so dolжina a podelena e na tri dela. Da se opredeli verojatnosta deka od dobienite delovi moжe da se konstruira triagolnik. Rexenie. Neka dolжinite na dva od trite dela gi oznaqime so x i y. Togax prostorot od elementarni nastani e Ω = {(x, y) : x > 0, y > 0, x + y < a}, t.e., Ω se sosoti od toqkite vo pravoagolniot triagolnik so teminja O(0, 0),

26 1.3. Geometriska verojatnost 21 A(a, 0) i B(0, a). Zatoa m(ω) = a 2 /2. Mnoжestvoto A sostaveno od povolnite elementarni nastani ḱe go opredelime koristejḱi ja teoremata: zbirot na bilo koi dve strani na triagolnikot e pogolem od tretata strana. Od ovde: y x + y > a x y x + y > a/2; x + a x y > y y < a/2; y + a x y > x x < a/2; x crteж 8. odnosno A = {(x, y) Ω : x + y > a/2, y < a/2, x < a/2}. Spored crteж 8, kade mnoжestvoto A e zatemnetiot del, sleduva deka m(a) = a 2 /8. Na toj naqin dobivame deka P (A) = m(a) m(ω) = Na sluqaen naqin se izbira tetiva vo kruжnica so radius 1. Da se opredeli verojatnosta deka rastojanieto od centarot na kruжnicata do tetivata ne e pogolemo od 1/2. (ova e paradoksot na J.L.F. Bertrand, ) Rexenie. Ovaa zadaqa ḱe ilustrira deka formulacijata na sluqaen naqin se izbira... ne e dovolno precizena (iako na prv pogled izgleda deka ne e taka) i so razliqno nejzino tolkuvanje se dobiva razliqen rezultat. a) Neka e O centar na kruжnicata so radius 1, MN dijametar na kruжnicata, a P i Q sredini na otseqkite OM i ON, soodvetno. Pod sluqaen izbor na tetiva vo, ovoj sluqaj, podrazbirame izbor na tetiva AB koja e normalna na dijametarot M N. Rastojanieto od toqkata O do tetivata AB ne e pogolemo od 1/2 ako i samo ako presekot S na tetivata AB i dijametarot MN pripaǵa na otseqkata P Q, crteж 9. Baranata verojatnosta ja opredeluvame kako koliqnik na dolжinata na otseqkata P Q i dolжinata na otseqkata MN i taa iznesuva 1/2. M A P O B crteж 9. Q N

27 22 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI b) Pod sluqaen izbor na tetiva podrazbirame izbor na sredinata S na tetivata vo vnatrexnosta na kruжnicata. Centarot na kruжnicata e na rastojanie pogolemo od 1/2 od sluqajno izbranata tetiva, ako i samo ako toqkata S e vo vnatrexnosta na kruжnica so radius 1/2, koja e koncentriqna na dadenata, crteж 10. Da ja nareqeme taa kruжnica povolna. Na obete kruжnici im odgovaraat soodvetni krugovi. Togax, verojatnosta koja ne interesira e koliqnik na ploxtinite na povolniot i dadeniot krug, i iznesuva (1/2) 2 π : (1 2 π) = 1/4. v) Neka toqkite A, B 1 i B 2 ja delat dadenata kruжnica na tri ednakvi lakovi, crteж 11. Neka pretpostavime deka edniot kraj na tetivata e fiksiran i neka e toa toqkata A. Pod sluqaen izbor na tetiva podrazbirame izbor na drugiot kraj na tetivata. Vo toj sluqaj rastojanieto od centarot na kruжnicata do tetivata ne e podolem od 1/2 ako i samo ako drugiot kraj na tetivata pripaǵa na povolniot lak B 1 B 2, koj ne ja sodrжi toqkata A. Togax baranata verojatnost e koliqnik od dolжinata na povolniot lak i celata kruжnica, pa e ednakva na (2π/3) : (2π) = 1/3. A O B crteж 10. C O B crteж Edna ramnina e iscrtana so paralelni pravi xto se na rastojanie 2a edna od druga. Na ramninata proizvolno se izpuxta igla so dolжina 2l, l a. Da se opredeli verojatnosta deka iglata ḱe preseqe nekoja od paralelnite pravi. (ova e problemot na G.L. Bufon od 1777 godina koga toj zemajḱi a = l so frlanja na igla utvrdil deka π 3, 15) Rexenie. Da go oznaqime so x agolot xto iglata go zafaḱa so paralelnite pravi, a so y rastojanieto od dolniot kraj na iglata do prvata od paralelnite pravi xto e nad toj kraj. Togax prostorot od elementarni nastani e Ω = {(x, y) : x [0, π), y [0, 2a]} i m(ω) = 2aπ. Iglata ḱe preseqe edna od paralelnite pravi ako i samo ako y 2l sin x, crteж??. Znaqi mnoжestvoto povolni

28 1.3. Geometriska verojatnost 23 elementarni nastani e A = {(x, y) Ω : y 2l sin x} i m(a) = R π 2l sin xdx = 4l, 0 crteж 9. Sleduva deka P (A) = m(a) = 2l. m(ω) aπ y - crteж 12. crteж 13. x Dopolnitelni zadaqi Pravoliniski elektriqen provodnik gi povrzuva toqkite A i B koi se na meǵusebno rastojanie l. Poznato e deka provodnikot e prekinat. Kolkava e verojatnosta deka prekinot e na rastojanie ne pogolemo od a od toqkata A? Na otseqka AB so dolжina l na sluqaen naqin se izbiraat dve toqki M 1 i M 2. Da se opredeli verojatnosta deka: a) toqkata M 1 ḱe bide poblisku do toqkata A otkolku toqkata M 2 ; b) rastojanieto meǵu toqkite M 1 i M 2 ḱe bide pomalo od a; v) toqkata M 1 ḱe bide poblisku do toqkata A otkolku toqkata M 2 ; g) dolжinata na sekoja od dobienite otseqki ḱe bide pomala od a Vo segmentot [0, 1] na sluqaen naqin se izbiraat tri broevi. Da se opredeli verojatnosta deka tretiot izbran broj ḱe bide pomeǵu prvite dva Vo segmentot [0, a + b] na sluqaen naqin se izbiraat n broevi. Da se opredeli verojatnosta deka toqno k od izbranite broevi se vo segmentot [0, a].

29 24 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI Vo kvadratot so teminja O(0, 0), A(2, 0), B(1, 1) i C(0, 1) na sluqaen naqin se izbira toqka T (x, y). Da se opredeli verojatnosta deka: a) x y > 1; b) y < sin x; v) toqkata T e vo krugot vpixan vo kvadratot OABC; g) toqkata T e poblisku to temeto O otkolku do drugite teminja Da se opredeli verojatnosta deka rexenijata na kvadratnata ravenka x 2 + 2ax + b = 0 ḱe bidat pozitivni ako parametrite a i b se izbiraat sluqajno taka da zadovoluvaat a < m i b < n Vo vnatrexnosta na elipsata x2 a + y2 2 b = 1, a > b > 0, na sluqaen 2 naqin se bira edna toqka. Da se opredeli verojatnosta deka toqkata ḱe pripaǵa vo vnatrexnosta na: a) kruжnicata x 2 + y 2 = b 2 ; b) kvadratot x + y = b Dva brodovi treba da pristignat vo edno pristanjxte. Nivnoto vreme na pristignuvanje e sluqajno i so ednakva verojatnost vo slednite 24 qasa. Da se opredeli verojatnosta deka eden od brodovite ḱe mora da qeka drugiot da go oslobodi pristanixteto, ako prviot stoi vo pristanixteto 1 qas, a drugiot 2 qasa Vo eden signalizator pristignuvaat signali od dva izvora vo vremenski interval T. Pristignuvanjeto na sekoj od signalite e sluqajno i so ednakva verojatnost za sekoj moment od intervalot T. Signalizatorot ḱe proraboti samo ako razlikata vo vremeto na pristignuvanje na signal od prviot izvor i signal od vtoriot izvor ne e pogolema od t. Da se opredeli verojatnosta deka signalizatorot ḱe proraboti ako vo intevalot T sekoj od izvorite isprati samo po eden signal Vo topka so radius R na sluqaen naqin se izbira edna toqka. Da se opredeli verojatnosta deka ḱe bide izbrana toqka od: a) kockata vpixana vo topkata; b) pravilniot tetraedar vpixan vo topkata.

30 1.4. Uslovna verojatnost. Nezavisnosni nastani. Unija i presek Vo krug so radius R na sluqaen naqin se izbira edna toqka. Da se opredeli verojatnosta deka izbranata toqka ḱe bide poblisku do kruжnata linija otkolku do centarot na krugot Vo krug so radius R na sluqaen naqin se biraat n toqki. Da se opredeli verojatnosta deka rastojanieto od centarot na krugot do najbliskata toqka ḱe bide pogolemo od r Vo vnatrexnosta na kvadrat so strana a na sluqaen naqin e izbrana edna toqka. Da se opredeli verojatnosta deka rastojanieto na toqkata do najbliskata strana ḱe bide pomalo od rastojanieto na toqkata do najbliskata dijagonala Podot vo edna prostoeija e poploqen so parket vo forma na pravoagolnik so strani a i b. Na podot proizvolno se frla kruжna moneta so radius r, pri xto 2r < a < b. Da se opredeli verojatnosta deka monetata nema da ima zaedniqki toqki so rabovite na bilo koja od ploqkite parket Edna ramnina e iscrtana so paralelni pravi xto se na rastojanie 2a edna od druga. Na ramninata proizvolno se frla kruжna moneta so radius r < a. Da se opredeli verojatnosta deka monetata nema da preseqe niedna od paralelnite pravi. 1.4 USLOVNA VEROJATNOST. NEZAVISNI NASTANI. VEROJATNOST NA UNIJA I PRESEK. Osnovni elementi od teorija Rexeni zadaqi Da se opredeli verojatnosta deka pri dve frlanja na kocka ḱe se dobie zbir pogolem od sedum ako se znae deka: a) pri prvoto frlanje se pojavil brojot 4;

31 26 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI b) pri prvoto frlanje se pojavil broj pogolem od 3; v) pri prvoto frlanje se pojavil brojot 1; g) pri prvoto frlanje se pojavil broj pomal od 5. Rexenie. Za ovoj eksperiment prostorot od elementarni nastani e Ω = {mn : m, n = 1, 2,..., 6}. Neka definirame nastan A: pri dve frlanja na kocka dobien e zbir pogolem od sedum. a) Definirajḱi nastan B 1 : pri prvoto frlanje se pojavil brojot 4, dobivame deka baranata verojatnost moжe da ja presmetame so formulata za uslovna verojatnost P (A B 1 ) = P (AB 1). Ovde, AB P (B 1 ) 1 e nastanot: pri dve frlanja na kocka dobien e zbir pogolem od sedum i pri prvoto frlanje se pojavil brojot 4, t.e., AB 1 = {44, 45, 46}. Zaradi toa P (A B 1 ) = 3/36 = 1. 1/6 2 b) Ako B 2 e nastanot: pri prvoto frlanje se pojavil broj pogolem od 3, togax P (A B 2) = P (AB 2) P (B 2, kade AB2 = {44, 45, 46, 53, 54, 55, 56, 62, 63, 64, 65, 66}. ) Zatoa P (A B 2 ) = 12/36 = 2. 3/6 3 v), g) Rabotejḱi sliqno kako vo delovite (a) i (b), vo obata sluqaja se dobiva verojatnost 0. Proveri Od xpil od 52 karti se izvlekuva edna. Da se opredeli verojatnosta deka: a) e izvleqena karta srce, ako se znae deka izvleqenata karta e crvena; b) e izvleqena karta pomala od 10, ako se znae deka izvleqenata karta e srce; v) e izvleqen andar, ako se znae deka izvleqenata karta e crvena. Rexenie. a) Neka gi definirame nastanite A: izvleqena e karta srce, i B: izvleqena e crvena karta. Togax baranata verojatnost e P (A B) = P (AB), kade AB e nastanot: izvleqena e crvena karta srce, koj so ogled na toa xto site karti srce P (B) se crveni, e ednakov so nastanot C: izvleqena e karta srce. Znaqi P (A B) = P (C) P (B) 1/2 2 b) Da gi razgledame nastanite A: izvleqena e karta pomala od 10, i B: izvleqena e karta srce.

32 1.4. Uslovna verojatnost. Nezavisnosni nastani. Unija i presek. 27 Sleduva deka baranata verojatnost e P (A B) = P (AB), kade AB e nastanot: izvleqena e karta srce pomala od 10. Zatoa P (AB) = 9, P (B) = P (B) i P (A B) = v) Sliqno kako vo delovite (a) i (b), dobivame deka baranata verojatost e 1/13. Proveri Verojatnosta deka nekoj maxinski del ḱe otkaжe pri prvata upotreba e 0.1. Ako toj ne otkaжe pti prvata upotreba, verojatnosta deka ḱe trae 1 godina e Kolkava e verojatnosta deka delot ḱe trae edna godina? Rexenie. Definirajḱi nastani A: delot otkaжuva pri prvata upotreba, i B: delot trae edna godina, za baranata verojatnost dobivame P (B) = P (B A)P (A) = Edna moneta se frla tri pati. Pri toa se razgleduvaat slednite nastani: A: pri prvoto frlanje se pojavi glava; B: pri vtoroto frlanje se pojavi pismo; C: pri tretoto frlanje se pojavi glava; D: pri site tri frlanja se pojavi ista strana; E: pri toqno edno frlanje se pojavi glava. Da se opredeli: a) Koi od slednite parovi nastani se nezavisni: (1) A, B; (2) A, D; (3) A, E; (4) D, E; b) Koi od slednite trojki nastani se vzaemno nezavisni: (1) A, B, C; (2) A, B, D; (3) C, D, E. Rexenie. Prostor od elementarni nastani pri ovoj eksperiment e Ω = {PPP, GPP, PGP, PPG, PGG, GPG, GGP, GGG}, k(ω) = 8. Ponatamu, za nastanite A, B, C, D i E imame: A = {GGG, GPG, GGP, GPP}, B = {PPP, GPP, PPG, GPG}, C = {GGG, GPG, PGG, PPG}, D = {GGG, PPP}, E = {GPP, PGP, PPG}. Od ovde sleduva: P (A) = P (B) = P (C) = 1/2, P (D) = 2/8 = 1/4 i P (E) = 3/8.

33 28 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI a) Za nastanot AB: pri prvoto frlanje se pojavi glava i pri vtoroto pismo, AB = A B = {GPP, GPG}, se dobiva deka P (AB) = 2/8 = 1/4 = P (A)P (B), xto znaqi deka nastanite A i B se nezavisni. Sproveduvajḱi sliqna analiza kakoprethodnata se dobiva deka nastanite od parot (2) se nezavisni, a nastanite od parovite (3) i (4) se zavisni. Proveri. b) Od ABC = A B C = {GPG} sleduva P (ABC) = 1/8 = P (A) = P (B) = P (C), odnosno nastanite od trojkata (1) se vzaemno nezavisni. Sliqno se pokaжuva deka nastanite od trojkite (2) i (3) se zavisni Se razgleduvaat nastanite A: od xpil karti e izvleqen as i B: od xpil karti e izvleqena karta srce. a) Dali ovie dva nastani se nezavisni? b) Dali ovie dva nastani se nezavisni ako vo xpilot se dodadat 3 okeri? Rexenie. Nastanot AB se opixuva so: od xpil karti e izvleqen as-srce. a) Spored klasiqnata definicija na verojatnosta P (A) = 4/52 = 1/13, P (B) = 13/52 = 1/4 i P (AB) = 1/52 = P (A)P (B). Znaqi nastanite A i B se nezavisni. b) Po dodavanjeto na tri andari vo xpilot imame xpil so 55 karti i zatoa P (A) = 4/55, P (B) = 13/55 i P (AB) = 1/55 P (A)P (B). Od ovde zakluquvame deka nastanite A i B se zavisni Pri frlanje na dve numerirani kocki se razgleduvaat slednite nastani: A: zbirot na dobienite broevi e paren; B: brojot koj se pojavuva na prvata kocka e neparen; C: brojot koj se pojavuva na vtorata kocka e neparen. Dali trite nastani se vzaemno nezavisni? Rexenie. Prostorot od elementarni nastani pri ovoj eksperiment e Ω = {mn : m, n = 1, 2,..., 6}, a za nastanite A, B, C i ABC, imame: A = {11, 13, 15, 22, 24, 26, 31, 33, 35, 42, 44, 46, 51, 53, 55, 62, 64, 66}, B = {11, 12, 13, 14, 15, 16, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 51, 52, 53, 54, 55, 56}, C = {11, 21, 31, 41, 51, 61, 13, 23, 33, 43, 53, 63, 15, 25, 35, 45, 55, 65}, ABC = {11, 13, 15, 31, 33, 35, 51, 53, 55}. Od ovde, P (A) = P (B) = P (C) = 18/36 = 1/2 i P (ABC) = 9/36 = 1/4 1/8 = P (A)P (B)P (C). Znaqi nastanite A, B i C se vzaemno zavisni.

34 1.4. Uslovna verojatnost. Nezavisnosni nastani. Unija i presek Od proizvodite vo edna serija 4% se xkart, a 75% od onie koi ne se xkart se od prva klasa. Da se opredeli verojatnosta sluqajno izbran proizvod da bide od prva klasa. Rexenie. Neka gi definirame nastanite A: izbraniot proizvod e od prva klasa; i B: izbraniot proizvod e xkart. Od uslovot na zadaqata P (B) = 0.04 i P (A B) = Zatoa, baranata verojatnost e P (A) = P (A B)P (B) = = Vo edna kutija ima 5 beli i 11 crni, a vo druga 10 beli i 6 crni topqinja. Od dvete kutii na sluqaen naqin se izvlekuva po edno topqe. Da se opredeli verojatnosta deka dvete topqinja ḱe bidat od ista boja. Rexenie. Da gi definirame nastanite A i : od i tata kutija izvleqeno e belo topqe i B i : od i tata kutija izvleqeno e crno topqe, i = 1, 2. Togax nastanot: dvete izvleqeni topqinja se od ista boja e vsuxnost nastanot A 1A 2 + B 1B 2. Jasno e deka nastanite A 1 i A 2, B 1 i B 2, A 1A 2 i B 1B 2, se nezavisni. Zaradi toa P (A 1A 2 + B 1B 2) = P (A 1A 2) + P (B 1B 2) = P (A 1)P (A 2) + P (B 1)P (B 2) = = = 3 8 = Vo eden tehnoloxki proces se koristat tri avtomatizirani maxini. Verojatnosta deka vo tekot na denot nema da bide potrebna intervencija kaj sekoja od trite maxini iznesuva 0.9, 0.95 i 0.8, soodvetno. Da se opredeli verojatnosta deka vo tekot na eden den ḱe bide potrebna intervencija kaj site tri maxini ako potrebata od intervencija kaj bilo koja od maxinite ne zavisi od sostojbata so ostanatite maxini. Rexenie. Neka p 1 = 0.9, p 2 = 0.95 i p 3 = 0.8 se trite verojatnosti dadeni vo uslovot na zadaqata. Zaradi toa xto potrebata od intervencija kaj sekoja od maxinite ne zavisi od sostojbata so ostanatite maxini, moжe da zakluqime deka baranata verojatnost e p = (1 p 1 )(1 p 2 )(1 p 3 ) =

35 30 Glava 1. SLUQAJNI NASTANI Se razgleduvaat dva proizvoditeli na sijalici. Kaj prviot, sijalicata se proizveduva vo tri posledovatelni tehnoloxki operacii pri xto verojatnosta za dobivanje xkart e 0.1, 0.05 i 0.01, soodvetno. Vtoriot proizvoditel primenuva dve posledovatelni operacii i verojatnosta za dobivanje xkart kaj obete e ednakva, i iznesuva Ponatamu, procentot na sijalici od prva klasa, pomeǵu ispravnite sijalici, iznesuva 90% kaj prviot i 95% kaj vtoriot proizvoditel. Koj proizvoditel ima pokvalitetno proizvodstvo, t.e., kaj koj od proizvoditelite verojatnosta za dobivanje na sijalica od prva klasa e pogolema? Rexenie. Da gi razgledame nastanite A i : dobien e xkart pri i tata tehnoloxka operacija kaj prviot proizvoditel, i = 1, 2, 3; B i : dobien e xkart pri i tata tehnoloxka operacija kaj vtoriot proizvoditel, i = 1, 2; C i: pomeǵu ispravnite sijalici proizvedeni kaj i tiot proizvoditel dobiena e sijalica od prva klasa, i = 1, 2; D i : kaj i tiot proizvoditel dobiena e sijalica od prva klasa, i = 1, 2. Togax, od uslovot na zadaqata imame P (A 1 ) = 0.1, P (A 2 ) = 0.05, P (A 3 ) = 0.01, P (B 1) = P (B 2) = 0.07, P (C 1) = 0.9 i P (C 2) = Ponatamu, prviot proizvoditel dava sijalica od prva klasa ako istovremeno se realiziraat nastanite A 1, A 2, A 3 i C 1, t.e., D 1 = A 1 A 2 A 3 C 1. Od nezavisnosta na nastanite A 1, A 2, A 3 i C 1 sleduva P (D 1 ) = P (A 1 A 2 A 3 C 1 ) = P (A 1 )P (A 2 )P (A 3 )P (C 1 ) = = Sliqno za vtoriot proizvodiyel se dobiva P (D 2 ) = P (B 1 B 2 C 2 ) = P (B 1 )P (B 2 )P (C 2 ) = = Od P (D 2) > P (D 1), odnosno od faktot deka verojatnosta za dobivanje na sijalica od prva klasa e pogolema kaj vtoriot proizvoditel, zakluquvame deka toj ima pokvalitetno proizvodstvo Lov iite I, II i III istovremeno gaǵaat vo celta i verojatnosta deka sekoj od niv ḱe pogodi e 0.2, 0.4 i 0.8, za sekoj od lov iite soodvetno. Da se opredeli verojatnosta deka prviot lov ijata a) ja pogodil celta, ako celta ja pogodil samo eden kurxum; b) ja promaxil celta, ako celta ja promaxil samo eden kurxum. Rexenie. Da gi definirame nastanite

V E R O J A T N O S T

V E R O J A T N O S T VERICA D. BAKEVA V E R O J A T N O S T Skopje, 2016 godina Republika Makedonija Recenzenti: d-r Magdalena Georgieva redoven profesor(vo penzija) Prirodno-matematiqki fakultet Univerzitet Sv.Kiril i Metodij

Διαβάστε περισσότερα

Решенија на задачите за основно училиште. REGIONALEN NATPREVAR PO FIZIKA ZA U^ENICITE OD OSNOVNITE U^ILI[TA VO REPUBLIKA MAKEDONIJA 25 april 2009

Решенија на задачите за основно училиште. REGIONALEN NATPREVAR PO FIZIKA ZA U^ENICITE OD OSNOVNITE U^ILI[TA VO REPUBLIKA MAKEDONIJA 25 april 2009 EGIONALEN NATPEVA PO FIZIKA ZA U^ENICITE OD OSNOVNITE U^ILI[TA VO EPUBLIKA MAKEDONIJA 5 april 9 Zada~a Na slikata e prika`an grafikot na proena na brzinata na dvi`eweto na eden avtoobil so tekot na vreeto

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ - SKOPJE Prirodno-matematiqki fakultet. Dragan Dimitrovski, Vesna Manova-Erakoviḱ, Ǵorǵi Markoski

UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ - SKOPJE Prirodno-matematiqki fakultet. Dragan Dimitrovski, Vesna Manova-Erakoviḱ, Ǵorǵi Markoski UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ - SKOPJE Prirodno-matematiqki fakultet Dragan Dimitrovski, Vesna Manova-Erakoviḱ, Ǵorǵi Markoski MATEMATIKA I (ZA STUDENTITE PO BIOLOGIJA) Skopje, 2015 PREDGOVOR Ovaa kniga,

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ SKOPJE Prirodno-matematiqki Fakultet Institut za matematika

UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ SKOPJE Prirodno-matematiqki Fakultet Institut za matematika UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ SKOPJE Prirodno-matematiqki Fakultet Institut za matematika OSNOVI NA STATISTIKA PredavaƬa Skopje, 2013 Sodrжina 1 Elementi od teorija na verojatnost 3 1.1 Sluqajni promenlivi............................

Διαβάστε περισσότερα

Voved vo matematika za inжeneri

Voved vo matematika za inжeneri Univerzitet,,Sv. Kiril i Metodij, Skopje Fakultet za elektrotehnika i informaciski tehnologii Sonja Gegovska-Zajkova, Katerina Ha i-velkova Saneva, Elena Ha ieva, Marija Kujum ieva-nikoloska, Aneta Buqkovska,

Διαβάστε περισσότερα

EGZISTENCIJA I KONSTRUKCIJA NA POLINOMNO RE[ENIE NA EDNA PODKLASA LINEARNI HOMOGENI DIFERENCIJALNI RAVENKI OD VTOR RED

EGZISTENCIJA I KONSTRUKCIJA NA POLINOMNO RE[ENIE NA EDNA PODKLASA LINEARNI HOMOGENI DIFERENCIJALNI RAVENKI OD VTOR RED 8 MSDR 004, (33-38) Zbonik na tudovi ISBN 9989 630 49 6 30.09.- 03.0.004 god. COBISS.MK ID 6903 Ohid, Makedonija EGZISTENCIJA I KONSTRUKCIJA NA POLINOMNO RE[ENIE NA EDNA PODKLASA LINEARNI HOMOGENI DIFERENCIJALNI

Διαβάστε περισσότερα

Drag u~eniku! Ovaa kniga }e ti pomogne da gi izu~i{ predvidenite sodr`ini za VIII oddelenie. ]e u~i{ novi interesni sodr`ini za sli~nost na figuri. ]e

Drag u~eniku! Ovaa kniga }e ti pomogne da gi izu~i{ predvidenite sodr`ini za VIII oddelenie. ]e u~i{ novi interesni sodr`ini za sli~nost na figuri. ]e JOVO STEANOVSKI NAUM CELAKOSKI 00 Skopje Drag u~eniku! Ovaa kniga }e ti pomogne da gi izu~i{ predvidenite sodr`ini za VIII oddelenie. ]e u~i{ novi interesni sodr`ini za sli~nost na figuri. ]e nau~i{ tehniki

Διαβάστε περισσότερα

Doma{na rabota broj 1 po Sistemi i upravuvawe

Doma{na rabota broj 1 po Sistemi i upravuvawe Doma{na rabota broj po Sistemi i upravuvawe. Da se nacrta blok dijagram na sistem za avtomatska regulacija na temperaturata vo zatvorena prostorija i pritoa da se identifikuvaat elementite na sistemot,

Διαβάστε περισσότερα

PRIRODNO-MATEMATI^KI FAKULTET PRIEMEN ISPIT PO HEMIJA studii po biologija I grupa

PRIRODNO-MATEMATI^KI FAKULTET PRIEMEN ISPIT PO HEMIJA studii po biologija I grupa juli 2000 godina PRIRDN-MATEMATI^KI FAKULTET PRIEMEN ISPIT P EMIJA studii po biologija I grupa 1. Formulata na amonium hidrogenfosfat e: a) N 4 2 P 4 b) (N 4 ) 2 P 4 v) (N 4 ) 2 P 3 g) N 4 P 4 2. Soedinenieto

Διαβάστε περισσότερα

a) diamminsrebro hlorid b) srebrodimmin hlorid v) monohlorodiammin srebrid g) diamminohloro argentit

a) diamminsrebro hlorid b) srebrodimmin hlorid v) monohlorodiammin srebrid g) diamminohloro argentit PRIRDN-MATEMATI^KI FAKULTET PRIEMEN ISPIT P HEMIJA studii po biologija-hemija juli 2000 godina I grupa 1. Formulata na amonium hidrogenfosfat e: a) NH 4 H 2 P 3 b) (NH 4 ) 2 HP 4 v) (NH 4 ) 2 HP 3 g) NH

Διαβάστε περισσότερα

VOLUMEN I PLO[TINA KAKO BROJNI KARAKTERISTIKI NA n - DIMENZIONALNA TOPKA

VOLUMEN I PLO[TINA KAKO BROJNI KARAKTERISTIKI NA n - DIMENZIONALNA TOPKA VOLUMEN I PLO[TINA KAKO BROJNI KARAKTERISTIKI NA - DIMENZIONALNA TOPKA Vo ovaa tema geealo }e bidat obabotei sledite poimi: - vekto, adius vekto, dimezija - dol`ia, astojaie, dimezioala topka - volume

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET "SV. KIRIL I METODIJ" PRIRODNO-MATEMATI^KI FAKULTET INSTITUT ZA INFORMATIKA S K O P J E

UNIVERZITET SV. KIRIL I METODIJ PRIRODNO-MATEMATI^KI FAKULTET INSTITUT ZA INFORMATIKA S K O P J E UNIVERZITET "SV. KIRIL I METODIJ" PRIRODNO-MATEMATI^KI FAKULTET INSTITUT ZA INFORMATIKA S K O P J E D-r Biqana Janeva VOVED VO TEORIJATA NA MNO@ESTVATA I MATEMATI^KATA LOGIKA Skopje 2001 PREDGOVOR U~ebnikot

Διαβάστε περισσότερα

МЕХАНИКА НА ФЛУИДИ (AFI, TI, EE)

МЕХАНИКА НА ФЛУИДИ (AFI, TI, EE) Zada~i za program 2 po predmetot МЕХАНИКА НА ФЛУИДИ (AFI, TI, EE) Предметен наставник: Проф. д-р Методија Мирчевски Асистент: Виктор Илиев (rok za predavawe na programot - 07. i 08. maj 2010) (во термини

Διαβάστε περισσότερα

JOVO STEFANOVSKI NAUM CELAKOSKI

JOVO STEFANOVSKI NAUM CELAKOSKI JOVO STEFNOVSKI NUM CELKOSKI DEVETGODI[NO OSNOVNO ORZOVNIE Skopje, 011 Drag u~eniku! Ti si ve}e vo {esto oddelenie i si navlezen vo tajnite na matematikata. So matematikata se sre}ava{ sekojdnevno: na

Διαβάστε περισσότερα

Rabotna tetratka po MATEMATIKA za VII oddelenie

Rabotna tetratka po MATEMATIKA za VII oddelenie Rabotna tetratka po MATEMATIKA za VII oddelenie PREDGOVOR Pri izu~uvaweto na matematikata vo VII oddelenie ti pomaga u~ebnikot po matematika od koj mo`e{ da razbere{ i nau~i{ mnogu novi poimi, kako i

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

STATISTIKA. Miroslav M. Risti 2008/2009. Katedra za Matematiku Prirodno-matematiqki fakultet Univerzitet u Nixu

STATISTIKA. Miroslav M. Risti 2008/2009. Katedra za Matematiku Prirodno-matematiqki fakultet Univerzitet u Nixu STATISTIKA Miroslav M. Risti Katedra za Matematiku Prirodno-matematiqki fakultet Univerzitet u Nixu 2008/2009 Literatura Miroslav M. Risti, Biljana Q. Popovi, Miodrag S. orđevi, Statistika za studente geografije,

Διαβάστε περισσότερα

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala

Διαβάστε περισσότερα

---- Osnovi na MatLab ---- O S N O V I N A. MatLab. so P R I M E R I. Qup~o Jordanovski

---- Osnovi na MatLab ---- O S N O V I N A. MatLab. so P R I M E R I. Qup~o Jordanovski O S N O V I N A MatLab so P R I M E R I Qup~o Jordanovski VOVED...4. Zapo~nuvawe...5. MatLab kako ednostaven kalkulator...5 2. Broevi I Formati...6 3. Promenlivi...7 4. Vgradeni Funkcii...8 5. Nizi ( Vektori

Διαβάστε περισσότερα

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

Dragoslav A. Raji~i}

Dragoslav A. Raji~i} Dragoslav A. Raji~i} ELEKTRI^NO OSVETLENIE ELEKTROTEHNI^KI FAKULTET - SKOPJE Dragoslav A. Raji~i} ELEKTRI^NO OSVETLENIE ELEKTROTEHNI^KI FAKULTET - SKOPJE SKOPJE, 1993 Recenzenti: Prof. Dimitar Gr~ev Prof.

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA PROEKTNA ZADAЧA IZVE[TAJ OD EMPIRISKO

MATEMATIKA PROEKTNA ZADAЧA IZVE[TAJ OD EMPIRISKO MATEMATIKA PROEKTNA ZADAЧA IZVE[TAJ OD EMPIRISKO ISTRA@UVAWE Mentorot prof. Nata{a Popovski ja slede{e rabotata na kandidatot Ana Pepequgoska vo tekot na nejzinata podgotovka vodej}i smetka za: - samostojnosta

Διαβάστε περισσότερα

Teoretski osnovi i matemati~ka metodologija za globalna analiza na prostorni liniski sistemi

Teoretski osnovi i matemati~ka metodologija za globalna analiza na prostorni liniski sistemi Teoretski osnovi i matemati~ka metodologija za globalna analiza na... UDK 6.879 Elizabeta HRISTOVSKA Teoretski osnovi i matemati~ka metodologija za globalna analiza na prostorni liniski sistemi APSTRAKT

Διαβάστε περισσότερα

Dinamika na konstrukciite 1

Dinamika na konstrukciite 1 Dinamika na konstrukciite 1 2 TEORIJA NA BRANOVI 2.1 OSNOVNI POIMI Bran e periodi~na deformacija koja se [iri vo prostorot i vremeto. Branovite niz prostorot prenesuvaat energija bez protok na ~esti~ki

Διαβάστε περισσότερα

9. STATIKA NA RAMNINSKI NOSA^I

9. STATIKA NA RAMNINSKI NOSA^I 9. STATIKA NA RAMNINSKI NOSA^I Vo ovoj del prezentirani se osnovite na grafostatikata. Grafostatikata ja izu~uva ramnote`ata na nosa~ite. Vo ovaa oblast po grafi~ki pat, preku dijagrami, se pretstavuva

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x

Διαβάστε περισσότερα

5. Vrski so navoj navojni parovi

5. Vrski so navoj navojni parovi 65 5. Vrski so navoj navojni parovi 5.1 Vrski kaj ma{inskite delovi op{to Za da mo`e edna ma{ina pravilno da funkcionira i uspe{no da ja izvr{uva rabotata i funkcijata {to ja zamislil nejziniot konstruktor,

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci iz trigonometrije za seminar

Zadaci iz trigonometrije za seminar Zadaci iz trigonometrije za seminar FON: 1. Vrednost izraza sin 1 cos 6 jednaka je: ; B) 1 ; V) 1 1 + 1 ; G) ; D). 16. Broj rexea jednaqine sin x cos x + cos x = sin x + sin x na intervalu π ), π je: ;

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

PDF Created with deskpdf PDF Writer - Trial ::

PDF Created with deskpdf PDF Writer - Trial :: ВО СТОЧАРСТВОТО 0 Проф. д-р Сретен Андонов 011 SODR@INA 1. DEFINICII: 3. POPULACIJA 4 1.1 Varijacii i nejzina modulirawe 5 1. Sledewe na varijacijata 5. KVANTITATIVNI SVOJSTVA 6.1 Kvantitativna varijacija

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti 4. Stabla Teorijski uvod Teorijski uvod Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Primer 5.7.1. Sva stabla

Διαβάστε περισσότερα

Obrada signala

Obrada signala Obrada signala 1 18.1.17. Greška kvantizacije Pretpostavka je da greška kvantizacije ima uniformnu raspodelu 7 6 5 4 -X m p x 1,, za x druge vrednosti x 3 x X m 1 X m = 3 x Greška kvantizacije x x x p

Διαβάστε περισσότερα

Osnovi na ma{inskata obrabotka

Osnovi na ma{inskata obrabotka Osnovi na ma{inska obrabotka Poim za proizvodni i Osnovi na ma{inskata obrabotka Metodi na obrabotka: Obrabotka so simuvawe na materijal (obrabotka so re`ewe) Obrabotka so plasti~na deformacija Nekonvencionalni

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

12.6 Veri`ni prenosnici 363

12.6 Veri`ni prenosnici 363 12.6 Veri`ni renosnici 363 12.6 Veri`ni renosnici Veri`nite renosnici sa aat vo gruata osredni a~esti renosnici, {to vrte`niot moment od ednoto na drugoto vratilo go renesuvaat osredno so omo{ na veriga.

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1 { fiziqka hemija

Matematika 1 { fiziqka hemija UNIVERZITET U BEOGRADU MATEMATIQKI FAKULTET Matematika 1 { fiziqka hemija Vektori Tijana Xukilovi 29. oktobar 2015 Definicija vektora Definicija 1.1 Vektor je klasa ekvivalencije usmerenih dui koje imaju

Διαβάστε περισσότερα

Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić

Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić Klinički zavod za kemiju Klinička jedinica za medicinsku biokemiju s analitičkom toksikologijom KBC Sestre milosrdnice Izbor statističkog testa Tajna dobrog

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni dio ispita iz Matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja u zavisnosti od parametra a:

Pismeni dio ispita iz Matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja u zavisnosti od parametra a: Zenica, 70006 + y+ z+ 4= 0 y+ z : i ( q) : = = y + z 4 = 0 a) Napisati pavu p u kanonskom, a pavu q u paametaskom obliku b) Naći jednačinu avni koja polazi koz pavu p i okomita je na pavu q ate su pave

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Tangenta i normala

1.4 Tangenta i normala 28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x

Διαβάστε περισσότερα

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove. Klasifikacija blizu Teorema Neka je M Kelerova mnogostrukost. Operator krivine R ima sledeća svojstva: R(X, Y, Z, W ) = R(Y, X, Z, W ) = R(X, Y, W, Z) R(X, Y, Z, W ) + R(Y, Z, X, W ) + R(Z, X, Y, W ) =

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrijske nejednačine

Trigonometrijske nejednačine Trignmetrijske nejednačine T su nejednačine kd kjih se nepznata javlja ka argument trignmetrijske funkcije. Rešiti trignmetrijsku nejednačinu znači naći sve uglve kji je zadvljavaju. Prilikm traženja rešenja

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA : MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. Karakteristične funkcije 5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična

Διαβάστε περισσότερα

ЧЕТВРТО СОВЕТУВАЊЕ. Охрид, септември 2004

ЧЕТВРТО СОВЕТУВАЊЕ. Охрид, септември 2004 ЧЕТВРТО СОВЕТУВАЊЕ Охрид, 26 29 септември 2004 R. Minovski, V. Jankov, Elektrotehni~ki fakultet ANALIZA NA NAPREGAWATA NA IZOLACIJATA NA 420 kv DALNOVOD DUBROVO - ^ERVENA MOGILA, KAKO REZULTAT NA ATMOSFERSKI

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011. INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

Vrz osnova na ~len 55 stav 1 od Zakonot za organizacija i rabota na organite na dr`avnata uprava (,,Slu`ben vesnik na Republika Makedonija br.

Vrz osnova na ~len 55 stav 1 od Zakonot za organizacija i rabota na organite na dr`avnata uprava (,,Slu`ben vesnik na Republika Makedonija br. Vrz osnova na ~len 55 stav 1 od Zakonot za organizacija i rabota na organite na dr`avnata uprava (,,Slu`ben vesnik na Republika Makedonija br. 58/00, 44/02 i 82/08) i ~len 25 stav 2 od Zakonot za osnovno

Διαβάστε περισσότερα

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta. auchyjev teorem Neka je f-ja f (z) analitička u jednostruko (prosto) povezanoj oblasti G, i neka je zatvorena kontura koja čitava leži u toj oblasti. Tada je f (z)dz = 0. Postoji više dokaza ovog teorema,

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

TRIGONOMETRIJA TROKUTA TRIGONOMETRIJA TROKUTA Standardne oznake u trokutuu ABC: a, b, c stranice trokuta α, β, γ kutovi trokuta t,t,t v,v,v s α,s β,s γ R r s težišnice trokuta visine trokuta simetrale kutova polumjer opisane

Διαβάστε περισσότερα

Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika

Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika Rešenja. Matematičkom indukcijom dokazati da za svaki prirodan broj n važi jednakost: + 5 + + (n )(n + ) = n n +.

Διαβάστε περισσότερα

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A. 3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M

Διαβάστε περισσότερα

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri 1 1 Zadatak 1b Čisto savijanje - vezano dimenzionisanje Odrediti potrebnu površinu armature za presek poznatih dimenzija, pravougaonog

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

Armiran bетон i konstrukcii

Armiran bетон i konstrukcii Armiran bетон i konstrukcii (V термин) *Ispituvawe na sve` beton *Ispituvawe na stvrdnat beton Opredeluvawe na konzistencija na betonot Konzistencijata e edna od osobinite na sve`ata betonska masa koja

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI DIFERENCIJALNIH JEDNAČINA - ZADACI NORMALNI OBLIK

SISTEMI DIFERENCIJALNIH JEDNAČINA - ZADACI NORMALNI OBLIK SISTEMI DIFERENCIJALNIH JEDNAČINA - ZADACI NORMALNI OBLIK. Rši sism jdnačina: d 7 d d d Ršnj: Ša j idja kod ovih zadaaka? Jdnu od jdnačina difrniramo, o js nađmo izvod l jdnačin i u zamnimo drugu jdnačinu.

Διαβάστε περισσότερα

Termodinamika: spontanost na procesite, entropija i slobodna energija

Termodinamika: spontanost na procesite, entropija i slobodna energija Termodinamika: spontanost na procesite, entropija i slobodna energija TERMODINAMIKATA JA PROU^UVA VRSKATA pome u to p lina ta i rabotata. Vo Glava 6 se fokusiravme na termohemijata, odnosno na pro menite

Διαβάστε περισσότερα

DIMENZIONISANJE PRAVOUGAONIH POPREČNIH PRESEKA NAPREGNUTIH NA PRAVO SLOŽENO SAVIJANJE

DIMENZIONISANJE PRAVOUGAONIH POPREČNIH PRESEKA NAPREGNUTIH NA PRAVO SLOŽENO SAVIJANJE TEORIJA ETONSKIH KONSTRUKCIJA T- DIENZIONISANJE PRAVOUGAONIH POPREČNIH PRESEKA NAPREGNUTIH NA PRAVO SLOŽENO SAVIJANJE 3.5 f "2" η y 2 D G N z d y A "" 0 Z a a G - tačka presek koja određje položaj sistemne

Διαβάστε περισσότερα

VREDNUVAWE NA HARTII OD VREDNOST

VREDNUVAWE NA HARTII OD VREDNOST VREDNUVAWE NA HARTII OD VREDNOST Vrednuvawe na obvrznici Vrednosta na obvrznicite e sega{nata vrednost od site idni kamatni pla}awa i isplata na glavninata. Generalno, vistinskata vrednost na sredstvoto

Διαβάστε περισσότερα

UPATSTVO ZA PI[UVAWE NA SEMINARSKATA RABOTA I EDEN PRIMER

UPATSTVO ZA PI[UVAWE NA SEMINARSKATA RABOTA I EDEN PRIMER UPATSTVO ZA PI[UVAWE NA SEMINARSKATA RABOTA I EDEN PRIMER 1. Format Seminarskata da se pi{uva so fontovite MAC C Times i Times New Roman na A4 format strani vo Mikrosoft vord kako *.doc dokument. Goleminata

Διαβάστε περισσότερα

ТРЕТО СОВЕТУВАЊЕ Охрид 3 6 октомври 2001

ТРЕТО СОВЕТУВАЊЕ Охрид 3 6 октомври 2001 ТРЕТО СОВЕТУВАЊЕ Охрид 3 6 октомври 2001 Gordana Trajkovska,dipl.ma{.ing.AD FK Negotino,Negotino Julijana Lazarova,dipl.met.ing.AD FK Negotino,Negotino ANALIZA NA NOSE^KO JA@E VO NN SKS OD TIP X00/0 0.6/1

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000, PRERAČUNAVANJE MJERNIH JEDINICA PRIMJERI, OSNOVNE PRETVORBE, POTENCIJE I ZNANSTVENI ZAPIS, PREFIKSKI, ZADACI S RJEŠENJIMA Primjeri: 1. 2.5 m = mm Pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu. 1 m ima dm,

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi

Διαβάστε περισσότερα

Skup svih mogućih ishoda datog opita, odnosno skup svih elementarnih događaja se najčešće obeležava sa E. = {,,,... }

Skup svih mogućih ishoda datog opita, odnosno skup svih elementarnih događaja se najčešće obeležava sa E. = {,,,... } VEROVTNOĆ - ZDI (I DEO) U računu verovatnoće osnovni pojmovi su opit i događaj. Svaki opit se završava nekim ishodom koji se naziva elementarni događaj. Elementarne događaje profesori različito obeležavaju,

Διαβάστε περισσότερα

Теоретски основи на. оксидо-редукциони процеси. Доц. д-р Јасмина Тониќ-Рибарска

Теоретски основи на. оксидо-редукциони процеси. Доц. д-р Јасмина Тониќ-Рибарска Теоретски основи на оксидо-редукциони процеси Доц. д-р Јасмина Тониќ-Рибарска Reakcija za doka`uvawe na Fe 2+ jonite reakcijata so KMnO 4 vo kisela sredina Fe 2+ Fe 3+ Mn 7+ Mn 2+ Примена во фармација?

Διαβάστε περισσότερα

21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI

21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI 21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE 2014. GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI Bodovanje za sve zadatke: - boduju se samo točni odgovori - dodatne upute navedene su za pojedine skupine zadataka

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

Ministarstvo prosvete i sporta Republike Srbije Druxtvo matematiqara Srbije Prvi razred A kategorija

Ministarstvo prosvete i sporta Republike Srbije Druxtvo matematiqara Srbije Prvi razred A kategorija 18.02006. Prvi razred A kategorija Dokazati da kruжnica koja sadrжi dva temena i ortocentar trougla ima isti polupreqnik kao i kruжnica opisana oko tog trougla. Na i najve i prirodan broj koji je maƭi

Διαβάστε περισσότερα

TEORIJA BETONSKIH KONSTRUKCIJA 79

TEORIJA BETONSKIH KONSTRUKCIJA 79 TEORIJA BETOSKIH KOSTRUKCIJA 79 Primer 1. Odrediti potrebn površin armatre za stb poznatih dimenzija, pravogaonog poprečnog preseka, opterećen momentima savijanja sled stalnog ( g ) i povremenog ( w )

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

Διαβάστε περισσότερα

C 1 D 1. AB = a, AD = b, AA1 = c. a, b, c : (1) AC 1 ; : (1) AB + BC + CC1, AC 1 = BC = AD, CC1 = AA 1, AC 1 = a + b + c. (2) BD 1 = BD + DD 1,

C 1 D 1. AB = a, AD = b, AA1 = c. a, b, c : (1) AC 1 ; : (1) AB + BC + CC1, AC 1 = BC = AD, CC1 = AA 1, AC 1 = a + b + c. (2) BD 1 = BD + DD 1, 1 1., BD 1 B 1 1 D 1, E F B 1 D 1. B = a, D = b, 1 = c. a, b, c : (1) 1 ; () BD 1 ; () F; D 1 F 1 (4) EF. : (1) B = D, D c b 1 E a B 1 1 = 1, B1 1 = B + B + 1, 1 = a + b + c. () BD 1 = BD + DD 1, BD =

Διαβάστε περισσότερα

Sistemi veštačke inteligencije primer 1

Sistemi veštačke inteligencije primer 1 Sistemi veštačke inteligencije primer 1 1. Na jeziku predikatskog računa formalizovati rečenice: a) Miloš je slikar. b) Sava nije slikar. c) Svi slikari su umetnici. Uz pomoć metode rezolucije dokazati

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA. KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET Riješiti jednačine: a) 5 = b) ( ) 3 = c) + 3+ = 7 log3 č) = 8 + 5 ć) sin cos = d) 5cos 6cos + 3 = dž) = đ) + = 3 e) 6 log + log + log = 7 f) ( ) ( ) g) ( ) log

Διαβάστε περισσότερα

Kori Ten Bum. Avtor: Barbera Nuitgedagt IzveduvaË: Suzana Gilmor

Kori Ten Bum. Avtor: Barbera Nuitgedagt IzveduvaË: Suzana Gilmor Kori Ten Bum Avtor: Barbera Nuitgedagt IzveduvaË: Suzana Gilmor ВАЖНО! Илустрациите за овие серии можат да се купат од повеќето канцеларии на МЕД и онлајн продавници. За да најдеш список на канцелариите

Διαβάστε περισσότερα

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1; 1. Provjerite da funkcija f definirana na segmentu [a, b] zadovoljava uvjete Rolleova poučka, pa odredite barem jedan c a, b takav da je f '(c) = 0 ako je: a) f () = 1, a = 1, b = 1; b) f () = 4, a =,

Διαβάστε περισσότερα

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Sistem sučeljnih sila

Sistem sučeljnih sila Sistm sučljnih sila Gomtrijski i analitički način slaganja sila, projkcija sil na osu i na ravan, uslovi ravnotž Sistm sučljnih sila Za sistm sila s kaž da j sučljni ukoliko sil imaju zajdničku napadnu

Διαβάστε περισσότερα

POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE

POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE **** MLADEN SRAGA **** 011. UNIVERZALNA ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE SKUP REALNIH BROJEVA α Autor: MLADEN SRAGA Grafički urednik: BESPLATNA - WEB-VARIJANTA Tisak: M.I.M.-SRAGA

Διαβάστε περισσότερα

1. Duljinska (normalna) deformacija ε. 2. Kutna (posmina) deformacija γ. 3. Obujamska deformacija Θ

1. Duljinska (normalna) deformacija ε. 2. Kutna (posmina) deformacija γ. 3. Obujamska deformacija Θ Deformaije . Duljinska (normalna) deformaija. Kutna (posmina) deformaija γ 3. Obujamska deformaija Θ 3 Tenor deformaija tenor drugog reda ij γ γ γ γ γ γ 3 9 podataka+mjerna jedinia 4 Simetrinost tenora

Διαβάστε περισσότερα

numeričkih deskriptivnih mera.

numeričkih deskriptivnih mera. DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα