הסקה סטטיסטית/תקציר/תלמה לויתן
|
|
- Μορφευς Παπακώστας
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 הסקה סטטיסטית/תקציר/תלמה לויתן בניסוי אקראי נמדד ערכו של משתנה כמותי משתנה המחקר ואולם התפלגות המשתנה אינה ידועה החוקר מעוניין לענות על שאלות הנוגעות לערכי הנחות: - משפחת ההתפלגות של ידועה (ניווכח שזה המצב לעיתים קרובות) אבל לא ידוע לחוקר סימון: פרמטר כלשהו של ההתפלגות (יתכנו גם מספר פרמטרים לא ידועים) (לדוגמה: תוחלת ההתפלגות, השונות, הסתברות של מאורע מסוים הקשור למשתנה,) - ניתן לנסח מחדש את שאלת המחקר במונחים של הפרמטר הלא ידוע כדי להדגיש את התלות בפרמטר הלא ידוע, P ( x) / f ( x) (רציף/בדיד) כדי לענות על שאלות המחקר לגבי מתקבלים, אנו מבצעים משתנה המחקר מינוח: משתנים מקריים בלתי תלויים P ( x) / f ( x), כלומר,, מדגם מקרי יקרא מתוך ההתפלגות משתנה המחקר תסומן חזרות בלתי תלויות של הניסוי,, שהתפלגות כל אחד מהם זהה להתפלגות אוכלוסיית כל המדידות האפשריות של המשתנה, הן תצפיות מתוך האוכלוסיה, (כל החזרות האפשריות על הניסוי) נאמר גם ש-,, המטרה: בעזרת תוצאות המדגם התשובה מהווה פרוצדורה כלשהי (בלבד) לענות על שאלות המחקר שנשענת על חישוב שנבצע על ערכי המדגם,, (בלבד) תקרא סטטיסטי מינוח: פונקציה כלשהי של סימון מקובל לסטטיסטי: (,, ) T T T הוא משתנה מקרי שהתפלגותו תלויה פרמטרים (רק) ב- בהסקה סטטיסטית אנו משתמשים במדגם לגבי הלא ידוע (או למעשה בסטטיסטי שחושב מהמדגם) כדי לענות על שאלות לגבי הפרמטר הלא ידוע יש להבחין בין הסקה סטטיסטית להסקה לוגית הסקה סטטיסטית כרוכה תמיד באפשרות שגיאה האוכלוסייה כולה מתבססת על מדגם בלבד) שנציע יש לבצע הערכת שגיאה נפוצים: תוחלת µ- התכונה באוכלוסייה, - - פרופורציית בעלי תכונה מסוימת באוכלוסייה בניגוד להסקה לוגית, (כיוון שההסקה לגבי ועל כן לכל פרוצדורה שונות התכונה באוכלוסייה,
2 i i סטטיסטים שימושיים: ממוצע המדגם פרופורציית בעלי התכונה במדגם ( - מספר בעלי התכונה במדגם) Σ( ) Σ ( Σ ) Σ ( ) S ( ) i i i i שונות התכונה במדגם כדי לבצע חישובי שגיאה הכרוכים בהסקה על הפרמטר הלא ידוע בעזרת סטטיסטי שחושב מהמדגם, יש לדעת את התפלגות הסטטיסטי (מדויקת או מקורבת),, T T (,, ) כיוון שהתפלגות כל אחד המשתנים הסטטיסטי T שמחושב מהם תלויה ב- תלויה בפרמטר הלא ידוע, הרי שגם התפלגות : ל- T אמידה נקודתית: תכונות טובות של אומד עקיבות: לכל, כאשר גודל המדגם שואף לאינסוף מתקיים T T (,, ) לכל T חוסר הטיה: ET (התוחלת של האומד *טעות ריבועית ממוצעת של תלויה כמובן בערך הלא ידוע של ) (MSE) מינימלית: MSE T E T E T Var T ( ) ( ) ( ) + ( ) T שונות האומד ריבוע ההטיה ) אם T חסר הטיה ) T ( MSE( T ) Var( המטרה: טעות ריבועית מינימלית(לכל ) מבין כלל האומדים מטרה ריאלית יותר, טעות ריבועית מינימלית מבין האומדים חסרי ההטיה במילים אחרות: שונות מינימלית מבין כל האומדים חסרי ההטיה שיקולי יעילות: אם T,S אומדים חסרי ההטיה, היעילות היחסית היא מנת השונויות אומדים חסרי הטיה מקובלים לפרמטרים הנפוצים על סמך מדגם בגודל 3
3 ש ) הפרמטר אחה מקובל (מתקיימת גם עקיבות) שונות האומד ( ) / / µ ( ) Σ i µ S Σ( ) i µ ידוע: µ אינו ידוע: סטטיסטים והתפלגויותיהם (כתלות בפרמטר הלא ידוע) הפרמטר הלא ידוע הוא הסטטיסטי מבוסס על - מספר בעלי התכונה במדגם כידוע ) ~ B(, אם גדול אפשר להשתמש בקירוב (,)N ~ ( ) הפרמטר הלא ידוע הוא µ הסטטיסטי מבוסס על שימוש ב- µ ~ N(,) / N ( µ, ) אם גדול ו- דגימה מהתפלגות נורמלית ידוע אפשר להשתמש בקירוב, מפולגים, נניח שהתפלגות האוכלוסיה היא נורמלית כלומר הסקה על µ כאשר ידוע µ ~ N(,) / : התפלגות הסטטיסטי (תלויה רק בפרמטר הלא ידוע ) µ µ ידוע הסקה על כאשר S Σ ( i µ ) התפלגות הסטטיסטי ונות המדגם): (תלויה רק בפרמטר הלא ידוע ) S Σ( i µ ) ~ χ ( ) 3
4 µ אינו ידוע הסקה על כאשר 3 S Σ( i ) Σ i התפלגות הסטטיסטי (שונות המדגם): (תלויה רק בפרמטר הלא ידוע ) S ( ) Σ( i ) ~ χ ( ) הסקה על µ כאשר אינו ידוע 4 µ ~ S / t( ) : התפלגות הסטטיסטי (תלויה רק בפרמטר הלא ידוע ) µ S Σ( ) i,, שיטת המומנטים לאמידת פרמטר/ים לא ידוע/ים על סמך מדגם א פרמטר לא ידוע אחד E יהי ~ P / f למשוואה יש נעלם אחד הפיתרון יקרא אומד בשיטת המומנטים (אנו משווים בין ממוצע האוכלוסייה לממוצע המדגם) ב מספר פרמטרים לא ידועים E E E 3,, i i i 3 i ɵ ɵ ( x,, x ) נרשום מספר משוואות כמספר הפרמטרים הלא ידועים, ונפתור שיטת הנראות המקסימלית לאמידת פרמטר, על סמך מדגם P / f הגדרה: לכל מדגם ספציפי מהתפלגות אנו מחפשים ערך הנותן L P x P x ( ) ( ) ( ) x,, x מקסימום לפונקצית הנראות: (בדיד) (רציף) L f x f x ( ) ( ) ( ) נקרא אומדן נראות מקסימלית ל- [פונקצית הנראות מבטאת את ההסתברות לקבל את המדגם הספציפי (יחשב כאן קבוע) בהנחה שהפרמטר מקבל את הערך (יחשב כאן כמקבל ערכים משתנים בתחום שלו)] ɵ 4
5 א ) הרציונל: ) L( ˆ ) > L( אם המדגם המסוים הרי ש-ˆ "מסביר" בצורה טובה יותר מ- את העובדה שהתקבל L ( ) x,, x השיטה: כאשר מקבל רצף של ערכים, גוזרים את הפונקציה שהתקבל מקסימום (טכנית עדיף לגזור את ולהשוות ל- ) ומשווים ל- בודקים ל- l L( ) ɵ ɵ (,, נקרא אומד נראות מקסימלית ) נמ) g משפט שימושי: אם ɵ הוא אומד נראות מקסימלית ל-, אזי ) ɵ ( ל- הוא אומד נראות מקסימלית g( ) סיכום: אומדי נראות מקסימלית לפרמטרים של משפחות התפלגויות הנפוצות הפרמטר ההתפלגות אומד נראות מקסימלית חוסר הטיה פואסון λ) P( כן λ -התוחלת נורמלית ) N ( µ, כן µ -התוחלת ) S Σ( חה i ( ) i Σ נורמלית ) N ( µ, -השונות מעריכית λ) ex( כן λ / -התוחלת M M, max(, ) אחידה ) U (, חה -קצה התחום, רווחי סמך ובדיקת השערות לגבי פרמטר כלשהו P / f,, על סמך מדגם על סמך ההתפלגות (המדויקת או המקורבת) של אומד מתוך ההתפלגות T ל- ניתן למצוא רווח סמך (מדויק או מקורב) לפרמטר וגם למצוא מבחנים טובים לבדיקת השערות על הסקה על פרופורציה I (המודל הבינומי) הפרמטר הלא ידוע: - פרופורציית בעלי תכונה באוכלוסייה 5
6 MSE( ) ( ) / ~ B (, ) נתבונן בסטטיסטי *אומד נראות מקסימלית ל- - מספר בעלי התכונה במדגם: ˆ התפלגותו (מדויקת) (הפרופורציה במדגם) : ˆ תכונות: הוא אומד חסר הטיה ל- שונותו הגבול המרכזי:התפלגות מקורבת של האומד (המתוקנן): משפט ( (שימוש מעשי עבור 5 ), ( Z ( ) ( ) / ~ N (,) : α בר סמך רווח בקירוב) (בקירוב ל- ( z α / ( ) /, + z α / ( ) / ) : אלטרנטיבית, רווח בר סמך α ל- לפחות, z z α / α / (, + ) ( H : H : בדיקת השערות חד צדדיות על : (או H : > מבחן בעל עצמה מקסימלית לבדיקת ההשערות מתבסס על הסטטיסטי, והוא קובע:, כלומר בזנב הימני של התפלגות הסטטיסטי לדחות את H עבור ערכים גבוהים של קצה אזור הדחייה (הנקודה הקריטית) נקבע על פי רמת המובהקות α, ותלוי אך ורק Z ~ N(,) ( ) H : > בהתפלגות הסטטיסטי תחת המצב (השערת האפס) למציאת הנקודה הקריטית נתבונן בסטטיסטי המתוקנן: : H : התפלגות הסטטיסטי (לאחר תקנון) תחת אזור דחייה של מבחן עצמה מקסימלית ברמת מובהקות α עבור 6
7 C { Z z } { + z ( )} α α חישובי מובהקות: מחשבים את ערך הסטטיסטי המתוקנן (תחת ( כפי שהתקבל מהמדגם: z x ( ) : z מובהקות התוצאה ההסתברות (תחת ( של הזנב הימני שנקבע על Pvalue P( Z z ) : z ידי הערך ( > ) חישובי עוצמה: תחת האלטרנטיבה מחשבים את הסתברות אזור הדחייה: ( (מתקננים על פי z α ( ) P ( + ( )) π µ הסקה על תוחלת (ממוצע) האוכלוסייה II סטטיסטי מקובל להסקה על µ (ממוצע התכונה באוכלוסיה) ממוצע התכונה במדגם הוא תמיד אומד חסר הטיה ל- µ שונותו שונות האוכלוסייה), / ) כיוון שהתפלגות איברי המדגם אינה ידועה, הרי לא ידועה גם התפלגות ממוצע המדגם 7
8 שונות µ, הסקה על IIא אם ידוע שהתפלגות האוכלוסיה היא ידועה נורמלית אזי התפלגות הסטטיסטי (מתוקנן) היא: Z / µ ~ N(,) באופן כללי: : התפלגות מקורבת של הסטטיסטי הגבול המרכזי משפט 5 - תלוי במידת הסימטרייה של ההתפלגות) α / α / Z / ( z /, + z / ) µ ~ N (,) (שימוש מעשי בדרך כלל עבור רווח סמך α (בקירוב) ל- µ: ( H : µ µ H : µ µ בדיקת השערות חד צדדיות על µ: (או H : µ > µ H עבור אוכלוסיה נורמלית מבחן בעל עצמה מקסימלית במידה שווה דוחה את עבור,, כלומר בזנב הימני של התפלגות הסטטיסטי ערכים גבוהים של ימני של כלומר זנב Z קצה אזור הדחייה בהתפלגות הסטטיסטי תחת (הנקודה הקריטית) נקבע על פי רמת המובהקות α, ותלוי אך ורק µ µ Z / µ ~ N(,) µ µ תחת הסטטיסטי המתוקנן אזור דחייה של מבחן עצמה מקסימלית ברמת מובהקות α H : µ > µ H : µ µ עבור C { Z z } { µ + z / } α α 8
9 µ µ ואת ההסתברות תחת של הזנב Pvalue P( Z z ) : z z x µ חישובי מובהקות: מחשבים מהמדגם את / הימני שנקבע על ידי ערך הסטטיסטי במדגם מקבלים µ µ חישובי עוצמה: תחת האלטרנטיבה ) µ ( µ > מחשבים את הסתברות אזור הדחייה: ( µ π ( µ ) P ( µ + z (מתקננים על פי / ) µ µ α הערה: משפט הגבול המרכזי מאפשר שימוש בהתפלגות הנורמלית למציאת רווח סמך ומבחנים לבדיקת השערות גם כאשר האוכלוסייה אינה נורמלית ואולם המבחן לא יהיה בהכרח בעל עצמה מקסימלית (כל עוד ידוע והמדגם מספיק גדול) שונות, µ הסקה על IIב לא ידועה הנחה: התפלגות האוכלוסייה נורמלית אומד מקובל ל- µ הוא, האומד הוא חסר הטיה הבעיה: כיוון ש- לחישוב הסתברויות אינו ידוע, לא ניתן לתקנן את נהוג, על כן, לתקנן בעזרת האומד ל- כדי להיעזר בלוח נורמלי סטנדרטי : : תזכורת: אומד חסר הטיה ל- Σ( ) Σ ( Σ ) Σ ( ) S ( ) i i i i N ( µ, ) התפלגות האומד (מתוקנן): אם התפלגות האוכלוסיה היא אזי T S / µ ~ t נקראת התפלגות t עם דרגות חופש וניתן למצוא את ערכיה בלוח המתאים) t ) ( t S /, + t S / ), α /, α / רווח בר סמך α ל- µ: ( H : µ µ H : µ µ בדיקת השערות חד צדדיות על µ: (או H : µ > µ 9
10 T,T אזור הדחייה של מבחן מתאים היא זנב ימני של הסטטיסטי כלומר זנב ימני של התפלגות (כלומר זנב ימני של α, ותלויה רק בהתפלגות הסטטיסטי ( t קצה אזור הדחייה נקבע על פי רמת המובהקות µ µ תחת T H : µ > µ S / µ ~ t H : µ µ µ µ תחת התפלגות הסטטיסטי אזור דחייה של מבחן ברמת מובהקות α עבור הוא זנב ימני בגודל α של התפלגות :t C { T t } { µ + t S / }, α, α t x µ S / חישובי מובהקות: מחשבים מהמדגם את ערך הסטטיסטי (המתוקנן) הזנב הימני של התפלגות (זוהי התפלגות הסטטיסטי תחת ואת הסתברות ( µ µ Pvalue P( t t ) t : t שקצהו הערך במדגם מקבלים השלמות לבדיקת השערות: הערה: טיפלנו בהשערות חד צדדיות שמאליות לעומת אלטרנטיבות ימניות H הפוכות אזור הדחייה יהיה זנב שמאלי שהסתברותו α תחת אם מדובר בהשערות
11 H : µ µ דוגמה: בבדיקת השערות על µ: H : µ < µ α α α אזור דחייה של מבחן ברמת מובהקות α יהיה: C { Z z } { Z z } { µ / } z ידועה: C { T t } { T t } { µ t S / }, α, α, α לא ידועה H : : דוגמה: בבדיקת השערות על H : < אזור דחייה של מבחן ברמת מובהקות α יהיה: C { Z z } { Z z } { z ( )} α α α חישובי עצמה וחישובי מובהקות ייעשו בהתאם בעיות דו- צדדיות אם האלטרנטיבה היא דו-צדדית, אזור הדחייה יהיה דו- צדדי, והוא מורכב מאיחוד של זנב ימני וזנב H : α / H שמאלי שהסתברות כל אחד מהם תחת היא דוגמה - המודל הבינומי : אזור דחייה של מבחן ברמת מובהקות α בבעיה דו צדדית H : מורכב משני זנבות של / α כדלקמן: C C { Z z α / } { Z z α / } { ( )} { + ( )} z α α z
12 : אזור דחייה של מבחן ברמת מובהקות α בבעיה דו צדדית H : µ µ דוגמה - המודל הנורמלי H : µ µ מורכב משני זנבות של / α כדלקמן: C { Z z } { Z z } α / α / א ידועה z { µ + / } { µ / } α / α / z כאשר ב אינה ידועה C { µ + t s / } { µ t s / }, α /, α / חסר: - נוסחאות עבור הסקה על השונות (שונות ידועה/ לא ידועה) באוכלוסיה נורמלית (רווחי סמך ובדיקת השערות) הנוסחאות דומות מבחינת הרעיון אך מעורב בהם לוח או לוח χ (חי בריבוע) במקום לוח נורמלי נוסחאות עבור השוואת פרופורציות / השוואת תוחלות (מדגמים מזווגים ולא מזווגים) / t *השוואת שונויות של שתי אוכלוסיות -
- הסקה סטטיסטית - מושגים
- הסקה סטטיסטית - מושגים פרק נעסוק באכלוסיה שהתפלגותה המדויקת אינה ידועה. פרמטרים לא ידועים של ההתפלגות. מתקבלים מ"מ ב"ת ושווי התפלגות לשם כך,,..., סימון: התפלגות האכלוסיה תסומן בפרק זה המטרה לענות על
Διαβάστε περισσότερα{ } { } { A חוקי דה-מורגן: הגדרה הסתברות מותנית P P P. נוסחת בייס ) :(Bayes P P נוסחת ההסתברות הכוללת:
A A A = = A = = = = { A B} P{ A B} P P{ B} P { } { } { A P A B = P B A } P{ B} P P P B=Ω { A} = { A B} { B} = = 434 מבוא להסתברות ח', דפי נוסחאות, עמוד מתוך 6 חוקי דה-מורגן: הגדרה הסתברות מותנית נוסחת
Διαβάστε περισσότεραןמנירג ןואל \ הקיטסיטטס הקיטסיטטסב הרזח ה יפד ךותמ 14 דו 1 מע
עמוד מתוך 4 סטטיסטיקה תיאורית X- תצפית -f( שכיחות מספר פעמים שהתצפית חזרה על עצמה - גודל מדגם -F( שכיחות מצטברת ישנם שני סוגי מיון תצפיות משתנה בדיד סוג תצפית ספציפי.משתנה שכל ערכיו מספרים בודדים. משתנה
Διαβάστε περισσότεραסיכום- בעיות מינימוםמקסימום - שאלון 806
סיכום- בעיות מינימוםמקסימום - שאלון 806 בבעיותמינימום מקסימוםישלחפשאתנקודותהמינימוםהמוחלטוהמקסימוםהמוחלט. בשאלות מינימוםמקסימוםחובהלהראותבעזרתטבלה אובעזרתנגזרתשנייהשאכן מדובר עלמינימוםאומקסימום. לצורךקיצורהתהליך,
Διαβάστε περισσότεραחורף תש''ע פתרון בחינה סופית מועד א'
מד''ח 4 - חורף תש''ע פתרון בחינה סופית מועד א' ( u) u u u < < שאלה : נתונה המד''ח הבאה: א) ב) ג) לכל אחד מן התנאים המצורפים בדקו האם קיים פתרון יחיד אינסוף פתרונות או אף פתרון אם קיים פתרון אחד או יותר
Διαβάστε περισσότεραמבחן t לשני מדגמים בלתי תלויים. T test for independent samples
מבחן t לשני מדגמים בלתי תלויים T test for independent samples מטרת המבחן השוואת תוחלות של שתי אוכלוסיות. דוגמים מדגם מקרי מכל אוכלוסיה, באופן שאין תלות בין שני המדגמים ובודקים האם ההבדל שנמצא בין ממוצעי
Διαβάστε περισσότεραהתפלגות χ: Analyze. Non parametric test
מבחני חי בריבוע לבדיקת טיב התאמה דוגמא: זורקים קוביה 300 פעמים. להלן התוצאות שהתקבלו: 6 5 4 3 2 1 תוצאה 41 66 45 56 49 43 שכיחות 2 התפלגות χ: 0.15 התפלגות חי בריבוע עבור דרגות חופש שונות 0.12 0.09 0.06
Διαβάστε περισσότερα( k) ( ) = ( ) ( ) ( ) ( ) A Ω P( B) P A B P A P B תכונות: A ו- B ב"ת, אזי: A, B ב "ת. בינומי: (ההסתברות לk הצלחות מתוך n ניסויים) n.
Ω קבוצת התוצאות האפשריות של הניסוי A קבוצת התוצאות המבוקשות של הניסוי A A מספר האיברים של P( A A Ω מבוא להסתברות ח' 434 ( P A B הסתברות מותנית: P( A B P( B > ( P A B P A B P A B P( B PB נוסחאת ההסתברות
Διαβάστε περισσότεραהרצאה. α α פלוני, וכדומה. הזוויות α ל- β שווה ל-
מ'' ל'' Deprmen of Applied Mhemics Holon Acdemic Insiue of Technology PROBABILITY AND STATISTICS Eugene Knzieper All righs reserved 4/5 חומר לימוד בקורס "הסתברות וסטטיסטיקה" מאת יוג'ין קנציפר כל הזכויות
Διαβάστε περισσότεραלדוגמה: במפורט: x C. ,a,7 ו- 13. כלומר בקיצור
הרצאה מס' 1. תורת הקבוצות. מושגי יסוד בתורת הקבוצות.. 1.1 הקבוצה ואיברי הקבוצות. המושג קבוצה הוא מושג בסיסי במתמטיקה. אין מושגים בסיסים יותר, אשר באמצעותם הגדרתו מתאפשרת. הניסיון והאינטואיציה עוזרים להבין
Διαβάστε περισσότεραטושפ הרעשה ןחבמ t ןחבמ
מבחן השערה פשוט מבחן t מבחן השערה על תוחלת חוקר מעוניין לבדוק את כמות הברגים הפגומים שמיוצרים ע"י מכונה לייצור ברגים. לשם האמידה מחליטים לקחת מדגם של n מכונות מאותו סוג ולאמוד את תוחלת מספר המוצרים הפגומים,
Διαβάστε περισσότεραסטודנטים יקרים. מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-line
סטודנטים יקרים לפניכם ספר תרגילים בקורס הסקה סטטיסטית. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.O-lie הקורס באתר כולל פתרונות מלאים לספר התרגילים, וכן את התיאוריה הרלוונטית
Διαβάστε περισσότεραפתרון תרגיל מרחבים וקטורים. x = s t ולכן. ur uur נסמן, ur uur לכן U הוא. ur uur. ur uur
פתרון תרגיל --- 5 מרחבים וקטורים דוגמאות למרחבים וקטורים שונים מושגים בסיסיים: תת מרחב צירוף לינארי x+ y+ z = : R ) בכל סעיף בדקו האם הוא תת מרחב של א } = z = {( x y z) R x+ y+ הוא אוסף הפתרונות של המערכת
Διαβάστε περισσότεραסטודנטים יקרים. לפניכם ספר תרגילים בקורס הסקה סטטיסטית. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.
1 סטודנטים יקרים לפניכם ספר תרגילים בקורס הסקה סטטיסטית. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.O-lie הקורסבאתרכולל פתרונות מלאים לספר התרגילים,וכןאת התיאוריה הרלוונטית
Διαβάστε περισσότεραסיכום בנושא של דיפרנציאביליות ונגזרות כיווניות
סיכום בנושא של דיפרנציאביליות ונגזרות כיווניות 25 בדצמבר 2016 תזכורת: תהי ) n f ( 1, 2,..., פונקציה המוגדרת בסביבה של f. 0 גזירה חלקית לפי משתנה ) ( = 0, אם קיים הגבול : 1 0, 2 0,..., בנקודה n 0 i f(,..,n,).lim
Διαβάστε περισσότερα1 תוחלת מותנה. c ארזים 3 במאי G מדיד לפי Y.1 E (X1 A ) = E (Y 1 A )
הסתברות למתמטיקאים c ארזים 3 במאי 2017 1 תוחלת מותנה הגדרה 1.1 לכל משתנה מקרי X אינטגרבילית ותת סיגמא אלגברה G F קיים משתנה מקרי G) Y := E (X המקיים: E (X1 A ) = E (Y 1 A ).G מדיד לפי Y.1.E Y
Διαβάστε περισσότεραניהול תמיכה מערכות שלבים: DFfactor=a-1 DFt=an-1 DFeror=a(n-1) (סכום _ הנתונים ( (מספר _ חזרות ( (מספר _ רמות ( (סכום _ ריבועי _ כל _ הנתונים (
תכנון ניסויים כאשר קיימת אישביעות רצון מהמצב הקיים (למשל כשלים חוזרים בבקרת תהליכים סטטיסטית) נחפש דרכים לשיפור/ייעול המערכת. ניתן לבצע ניסויים על גורם בודד, שני גורמים או יותר. ניסויים עם גורם בודד: נבצע
Διαβάστε περισσότεραתרגיל 13 משפטי רול ולגראנז הערות
Mthemtics, Summer 20 / Exercise 3 Notes תרגיל 3 משפטי רול ולגראנז הערות. האם קיים פתרון למשוואה + x e x = בקרן )?(0, (רמז: ביחרו x,f (x) = e x הניחו שיש פתרון בקרן, השתמשו במשפט רול והגיעו לסתירה!) פתרון
Διαβάστε περισσότεραלוגיקה ותורת הקבוצות מבחן סופי אביב תשע"ב (2012) דפי עזר
לוגיקה ותורת הקבוצות מבחן סופי אביב תשע"ב (2012) דפי עזר תורת הקבוצות: סימונים.N + = N \ {0} קבוצת המספרים הטבעיים; N Z קבוצת המספרים השלמים. Q קבוצת המספרים הרציונליים. R קבוצת המספרים הממשיים. הרכבת
Διαβάστε περισσότεραגבול ורציפות של פונקציה סקלרית שאלות נוספות
08 005 שאלה גבול ורציפות של פונקציה סקלרית שאלות נוספות f ( ) f ( ) g( ) f ( ) ו- lim f ( ) ו- ( ) (00) lim ( ) (00) f ( בסביבת הנקודה (00) ) נתון: מצאו ) lim g( ( ) (00) ננסה להיעזר בכלל הסנדביץ לשם כך
Διαβάστε περισσότεραפתרון תרגיל 8. מרחבים וקטורים פרישה, תלות \ אי-תלות לינארית, בסיס ומימד ... ( ) ( ) ( ) = L. uuruuruur. { v,v,v ( ) ( ) ( ) ( )
פתרון תרגיל 8. מרחבים וקטורים פרישה, תלות \ אי-תלות לינארית, בסיס ומימד a d U c M ( יהי b (R) a b e ל (R M ( (אין צורך להוכיח). מצאו קבוצה פורשת ל. U בדקו ש - U מהווה תת מרחב ש a d U M (R) Sp,,, c a e
Διαβάστε περισσότεραתרגול 1 חזרה טורי פורייה והתמרות אינטגרליות חורף תשע"ב זהויות טריגונומטריות
תרגול חזרה זהויות טריגונומטריות si π α) si α π α) α si π π ), Z si α π α) t α cot π α) t α si α cot α α α si α si α + α siα ± β) si α β ± α si β α ± β) α β si α si β si α si α α α α si α si α α α + α si
Διαβάστε περισσότεραI. גבולות. x 0. מתקיים L < ε. lim אם ורק אם. ( x) = 1. lim = 1. lim. x x ( ) הפונקציה נגזרות Δ 0. x Δx
דפי נוסחאות I גבולות נאמר כי כך שלכל δ קיים > ε לכל > lim ( ) L המקיים ( ) מתקיים L < ε הגדרת הגבול : < < δ lim ( ) lim ורק ( ) משפט הכריך (סנדוויץ') : תהיינה ( ( ( )g ( )h פונקציות המוגדרות בסביבה נקובה
Διαβάστε περισσότεραתרגול מס' 6 פתרון מערכת משוואות ליניארית
אנליזה נומרית 0211 סתיו - תרגול מס' 6 פתרון מערכת משוואות ליניארית נרצה לפתור את מערכת המשוואות יהי פתרון מקורב של נגדיר את השארית: ואת השגיאה: שאלה 1: נתונה מערכת המשוואות הבאה: הערך את השגיאה היחסית
Διαβάστε περισσότεραסטודנטים יקרים הקורס באתר כולל פתרונות מלאים לספר התרגילים, וכן את התיאוריה הרלוונטית לכל נושא ונושא.
סטודנטים יקרים לפניכם ספר תרגילים בקורס מבוא לסטטיסטיקה ואקונומטריקה. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-lne הקורס באתר כולל פתרונות מלאים לספר התרגילים, וכן את
Διαβάστε περισσότεραסטודנטים יקרים. מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-line
1 סטודנטים יקרים לפניכם ספר תרגילים בקורס חשיבה סטטיסטית. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.O-lie הקורס באתר כולל פתרונות מלאים לספר התרגילים, וכן את התיאוריה הרלוונטית
Διαβάστε περισσότεραפתרון תרגיל 5 מבוא ללוגיקה ותורת הקבוצות, סתיו תשע"ד
פתרון תרגיל 5 מבוא ללוגיקה ותורת הקבוצות, סתיו תשע"ד 1. לכל אחת מן הפונקציות הבאות, קבעו אם היא חח"ע ואם היא על (הקבוצה המתאימה) (א) 3} {1, 2, 3} {1, 2, : f כאשר 1 } 1, 3, 3, 3, { 2, = f לא חח"ע: לדוגמה
Διαβάστε περισσότεραסטודנטים יקרים. לפניכם ספר תרגילים בקורס הסקה סטטיסטית. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.
1 סטודנטים יקרים לפניכם ספר תרגילים בקורס הסקה סטטיסטית. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-line הקורס באתר כולל פתרונות מלאים לספר התרגילים, וכן את התיאוריה הרלוונטית
Διαβάστε περισσότεραלוגיקה ותורת הקבוצות פתרון תרגיל בית 8 חורף תשע"ו ( ) ... חלק ראשון: שאלות שאינן להגשה נפריד למקרים:
לוגיקה ותורת הקבוצות פתרון תרגיל בית 8 חורף תשע"ו ( 2016 2015 )............................................................................................................. חלק ראשון: שאלות שאינן להגשה.1
Διαβάστε περισσότερα[ ] Observability, Controllability תרגול 6. ( t) t t קונטרולבילית H למימדים!!) והאובז' דוגמא: x. נשתמש בעובדה ש ) SS rank( S) = rank( עבור מטריצה m
Observabiliy, Conrollabiliy תרגול 6 אובזרווביליות אם בכל רגע ניתן לשחזר את ( (ומכאן גם את המצב לאורך זמן, מתוך ידיעת הכניסה והיציאה עד לרגע, וזה עבור כל צמד כניסה יציאה, אז המערכת אובזרוובילית. קונטרולביליות
Διαβάστε περισσότεραלוגיקה ותורת הקבוצות מבחן סופי אביב תשע"ד (2014) דפי עזר
לוגיקה ותורת הקבוצות מבחן סופי אביב תשע"ד (2014) דפי עזר תורת הקבוצות: סימונים.N + = N \ {0} קבוצת המספרים הטבעיים; N Z קבוצת המספרים השלמים. Q קבוצת המספרים הרציונליים. R קבוצת המספרים הממשיים. הרכבת
Διαβάστε περισσότεραסיכום חקירת משוואות מהמעלה הראשונה ומהמעלה השנייה פרק זה הינו חלק מסיכום כולל לשאלון 005 שנכתב על-ידי מאיר בכור
סיכום חקירת משוואות מהמעלה הראשונה ומהמעלה השנייה פרק זה הינו חלק מסיכום כולל לשאלון 5 שנכתב על-ידי מאיר בכור. חקירת משוואה מהמעלה הראשונה עם נעלם אחד = הצורה הנורמלית של המשוואה, אליה יש להגיע, היא: b
Διαβάστε περισσότεραיסודות לוגיקה ותורת הקבוצות למערכות מידע (סמסטר ב 2012)
יסודות לוגיקה ותורת הקבוצות למערכות מידע (סמסטר ב 2012) דף פתרונות 6 נושא: תחשיב הפסוקים: הפונקציה,val גרירה לוגית, שקילות לוגית 1. כיתבו טבלאות אמת לפסוקים הבאים: (ג) r)).((p q) r) ((p r) (q p q r (p
Διαβάστε περισσότεραמבוא לאקונומטריקה א' החוג לכלכלה
מבוא לאקונומטריקה א' החוג לכלכלה גוּל זה בּוּל. בשבילך! תוכן העניינים: הקדמה: תזכורת של סטטיסטיקהומתמטיקה... הגדרותוסימונים... אמידה...3 נוסחאותוחוקיםבסטטיסטיקה...4 חוקיהסיגמה...4 חוקיהתוחלת... 5 חוקי השונות...
Διαβάστε περισσότεραx a x n D f (iii) x n a ,Cauchy
גבולות ורציפות גבול של פונקציה בנקודה הגדרה: קבוצה אשר מכילה קטע פתוח שמכיל את a תקרא סביבה של a. קבוצה אשר מכילה קטע פתוח שמכיל את a אך לא מכילה את a עצמו תקרא סביבה מנוקבת של a. יהו a R ו f פונקציה מוגדרת
Διαβάστε περισσότεραל הזכויות שמורות לדפנה וסטרייך
מרובע שכל זוג צלעות נגדיות בו שוות זו לזו נקרא h באיור שלעיל, הצלעות ו- הן צלעות נגדיות ומתקיים, וכן הצלעות ו- הן צלעות נגדיות ומתקיים. תכונות ה כל שתי זוויות נגדיות שוות זו לזו. 1. כל שתי צלעות נגדיות
Διαβάστε περισσότεραתרגילים בנושא משתנה דמי:
תרגילים בנושא משתנה דמי: שאלה 1 נתונה המשוואה הבאה: sahar 0 1 D1 2 D2 3 D3 1 EDA U )1( המשוואה מתוארת בפלט מס' 1. = D 1 משתנה דמי : 1= עבור נשים בעלות תואר, 0 =אחרת כאשר : = D 2 משתנה דמי : 1= עבור נשים
Διαβάστε περισσότεραהרצאה 5 הגדרה D5.1 בין 1 N . כלומר, t N
ROBABILITY A STATISTIS הסתברות וסטטיסטיקה יוג'ין מאת קנציפר ugee Kazieer All rights reserved 005/06 כל הזכויות שמורות 005/06 הרצאה 5 התפלגויות בדידות מיוחדות התפלגות אחידה ניסוי והתפלגות ברנולי התפלגות
Διαβάστε περισσότεραשדות תזכורת: פולינום ממעלה 2 או 3 מעל שדה הוא פריק אם ורק אם יש לו שורש בשדה. שקיימים 5 מספרים שלמים שונים , ראשוני. שעבורם
תזכורת: פולינום ממעלה או מעל שדה הוא פריק אם ורק אם יש לו שורש בשדה p f ( m i ) = p m1 m5 תרגיל: נתון עבור x] f ( x) Z[ ראשוני שקיימים 5 מספרים שלמים שונים שעבורם p x f ( x ) f ( ) = נניח בשלילה ש הוא
Διαβάστε περισσότερα= 2. + sin(240 ) = = 3 ( tan(α) = 5 2 = sin(α) = sin(α) = 5. os(α) = + c ot(α) = π)) sin( 60 ) sin( 60 ) sin(
א. s in(0 c os(0 s in(60 c os(0 s in(0 c os(0 s in(0 c os(0 s in(0 0 s in(70 מתאים לזהות של cos(θsin(φ : s in(θ φ s in(θcos(φ sin ( π cot ( π cos ( 4πtan ( 4π sin ( π cos ( π sin ( π cos ( 4π sin ( 4π
Διαβάστε περισσότεραדף פתרונות 7 נושא: תחשיב הפסוקים: צורה דיסיונקטיבית נורמלית, מערכת קשרים שלמה, עקביות
יסודות לוגיקה ותורת הקבוצות למערכות מידע (סמסטר ב 2012) דף פתרונות 7 נושא: תחשיב הפסוקים: צורה דיסיונקטיבית נורמלית, מערכת קשרים שלמה, עקביות 1. מצאו צורה דיסיונקטיבית נורמלית קנונית לפסוקים הבאים: (ג)
Διαβάστε περισσότεραא הקיטסי ' טטסל אובמ רלדנ הינור בג '
מבוא לסטטיסטיקה א' נדלר רוניה גב' מדדי פיזור Varablty Measures of עד עתה עסקנו במדדים מרכזיים. אולם, אחת התכונות החשובות של ההתפלגות, מלבד מיקום מרכזי, הוא מידת הפיזור של ההתפלגות. יכולות להיות מספר התפלגויות
Διαβάστε περισσότεραbrookal/logic.html לוגיקה מתמטית תרגיל אלון ברוק
יום א 14 : 00 15 : 00 בניין 605 חדר 103 http://u.cs.biu.ac.il/ brookal/logic.html לוגיקה מתמטית תרגיל אלון ברוק 29/11/2017 1 הגדרת קבוצת הנוסחאות הבנויות היטב באינדוקציה הגדרה : קבוצת הנוסחאות הבנויות
Διαβάστε περισσότεραשאלה 1 V AB פתרון AB 30 R3 20 R
תרגילים בתורת החשמל כתה יג שאלה א. חשב את המתח AB לפי משפט מילמן. חשב את הזרם בכל נגד לפי המתח שקיבלת בסעיף א. A 60 0 8 0 0.A B 8 60 0 0. AB 5. v 60 AB 0 0 ( 5.) 0.55A 60 א. פתרון 0 AB 0 ( 5.) 0 0.776A
Διαβάστε περισσότεραרשימת משפטים והגדרות
רשימת משפטים והגדרות חשבון אינפיניטיסימאלי ב' מרצה : למברג דן 1 פונקציה קדומה ואינטגרל לא מסויים הגדרה 1.1. (פונקציה קדומה) יהי f :,] [b R פונקציה. פונקציה F נקראת פונקציה קדומה של f אם.[, b] גזירה ב F
Διαβάστε περισσότερα) תיביטנרטלאה הרעשהה תיב
פתרונות מגישה : הפרכת הטענה כי לא ניתן להבין את תהליך בדיקת ההשערות. תהליך בדיקת השערות תהליך בדיקת השערות הוא התהליך באמצעותו בודק החוקר האם השערה ששיער באשר לפרמטר או פרמטרים מסוימים מאוששת או מופרכת,
Διαβάστε περισσότεραההימצאות (או שכיחות) (prevalence) של תכונה שווה. ההארעות (incidence) של תכונה שווה לפרופורציית נתון. = 645/72, או 89 לכל 10,000 אחיות.
שיעורים ופרופורציות הפרופורציה של תופעה שווה למספר האנשים שהם בעלי אותה תכונה מחולק במספר האנשים הנחקרים. ההימצאות (או שכיחות) (prevalence) של תכונה שווה לפרופורציית האנשים באוכלוסייה שהם בעלי אותה תכונה.
Διαβάστε περισσότεραמתמטיקה בדידה תרגול מס' 5
מתמטיקה בדידה תרגול מס' 5 נושאי התרגול: פונקציות 1 פונקציות הגדרה 1.1 פונקציה f מ A (התחום) ל B (הטווח) היא קבוצה חלקית של A B המקיימת שלכל a A קיים b B יחיד כך ש. a, b f a A.f (a) = ιb B. a, b f או, בסימון
Διαβάστε περισσότεραמתכנס בהחלט אם n n=1 a. k=m. k=m a k n n שקטן מאפסילון. אם קח, ניקח את ה- N שאנחנו. sin 2n מתכנס משום ש- n=1 n. ( 1) n 1
1 טורים כלליים 1. 1 התכנסות בהחלט מתכנס. מתכנס בהחלט אם n a הגדרה.1 אומרים שהטור a n משפט 1. טור מתכנס בהחלט הוא מתכנס. הוכחה. נוכיח עם קריטריון קושי. יהי אפסילון גדול מ- 0, אז אנחנו יודעים ש- n N n>m>n
Διαβάστε περισσότεραתורת ההסתברות 1 יובל קפלן סיכום הרצאות פרופ יורי קיפר בקורס "תורת ההסתברות 1" (80420) באוניברסיטה העברית,
תורת ההסתברות יובל קפלן סיכום הרצאות פרופ יורי קיפר בקורס "תורת ההסתברות " (80420) באוניברסיטה העברית, 8 2007. תוכן מחברת זו הוקלד ונערך על-ידי יובל קפלן. אין המרצה אחראי לכל טעות שנפלה בו. סודר באמצעות
Διαβάστε περισσότεραLogic and Set Theory for Comp. Sci.
234293 - Logic and Set Theory for Comp. Sci. Spring 2008 Moed A Final [partial] solution Slava Koyfman, 2009. 1 שאלה 1 לא נכון. דוגמא נגדית מפורשת: יהיו } 2,(p 1 p 2 ) (p 2 p 1 ).Σ 2 = {p 2 p 1 },Σ 1 =
Διαβάστε περισσότεραהחשמלי השדה הקדמה: (אדום) הוא גוף הטעון במטען q, כאשר גוף B, נכנס אל תוך התחום בו השדה משפיע, השדה מפעיל עליו כוח.
החשמלי השדה הקדמה: מושג השדה חשמלי נוצר, כאשר הפיזיקאי מיכאל פרדיי, ניסה לתת הסבר אינטואיטיבי לעובדה שמטענים מפעילים זה על זה כוחות ללא מגע ביניהם. לטענתו, כל עצם בעל מטען חשמלי יוצר מסביבו שדה המשתרע
Διαβάστε περισσότεραאקונומטריקה ד"ר חמי גוטליבובסקי סמסטר א' תש "ע
009 אקונומטריקה ד"ר חמי גוטליבובסקי סמסטר א' תש "ע סיכום: דביר צנוע הקדמה הדפים שלפניכם מהווים סיכום של קורס מבוא לאקונומטריקה, אשר הועבר באוניברסיטת תל- אביב ע"י ד"ר חמי גוטליבובסקי בסמסטר א' תש"ע. הסיכום
Διαβάστε περισσότεραgcd 24,15 = 3 3 =
מחלק משותף מקסימאלי משפט אם gcd a, b = g Z אז קיימים x, y שלמים כך ש.g = xa + yb במלים אחרות, אם ה כך ש.gcd a, b = xa + yb gcd,a b של שני משתנים הוא מספר שלם, אז קיימים שני מקדמים שלמים כאלה gcd 4,15 =
Διαβάστε περισσότερα( )( ) ( ) f : B C היא פונקציה חח"ע ועל מכיוון שהיא מוגדרת ע"י. מכיוון ש f היא פונקציהאז )) 2 ( ( = ) ( ( )) היא פונקציה חח"ע אז ועל פי הגדרת
הרצאה 7 יהיו :, : C פונקציות, אז : C חח"ע ו חח"ע,אז א אם על ו על,אז ב אם ( על פי הגדרת ההרכבה )( x ) = ( )( x x, כךש ) x א יהיו = ( x ) x חח"ע נקבל ש מכיוון ש חח"ע נקבל ש מכיוון ש ( b) = c כך ש b ( ) (
Διαβάστε περισσότεραx = r m r f y = r i r f
דירוג קרנות נאמנות - מדד אלפא מול מדד שארפ. )נספחים( נספח א': חישוב מדד אלפא. מדד אלפא לדירוג קרנות נאמנות מוגדר באמצעות המשוואה הבאה: כאשר: (1) r i r f = + β * (r m - r f ) r i r f β - התשואה החודשית
Διαβάστε περισσότεραצעד ראשון להצטיינות מבוא: קבוצות מיוחדות של מספרים ממשיים
מבוא: קבוצות מיוחדות של מספרים ממשיים קבוצות של מספרים ממשיים צעד ראשון להצטיינות קבוצה היא אוסף של עצמים הנקראים האיברים של הקבוצה אנו נתמקד בקבוצות של מספרים ממשיים בדרך כלל מסמנים את הקבוצה באות גדולה
Διαβάστε περισσότεραPrerequisites for the MBA course: Statistics for managers".
Prerequisites for the MBA course: Statistics for managers". The purpose of the course "Statistics for Managers" is to get familiar with the basic concepts required for statistical reasoning: Types of Analyses,
Διαβάστε περισσότεραמחקר כמותי וסטטיסטיקה
מחקר כמותי וסטטיסטיקה מה אנחנו הולכים לעשות היום? מהי סטטיסטיקה? סטטיסטיקה תיאורית והסקית הצגה בלוחות ובגרפים מדדי מרכז ופיזור מדדי מיקום יחסי התפלגות נורמאלית מהי סטטיסטיקה מדע העוסק בנתונים כמותיים עוסקת
Διαβάστε περισσότεραבס"ד פאניה - PANYA חוברת סטטיסטיקה ב' קורס סטטיסטיקה ב' למדעי החברה כתבה: ענבל יולזרי החישובי, כולל הדוגמאות המובאות בו, של
פאניה - PANYA חוברת סטטיסטיקה ב' חוברת קורס סטטיסטיקה ב' למדעי החברה כתבה: ענבל יולזרי והן התאורטי הן החומר שמופיע בחוברת זו, מוסברים החישובי, כולל הדוגמאות המובאות בו, של בהרצאת הוידאו )כולל הפתרון( בצורה
Διαβάστε περισσότεραאלגוריתמים ללכסון מטריצות ואופרטורים
אלגוריתמים ללכסון מטריצות ואופרטורים לכסון מטריצות יהי F שדה ו N n נאמר שמטריצה (F) A M n היא לכסינה אם היא דומה למטריצה אלכסונית כלומר, אם קיימת מטריצה הפיכה (F) P M n כך ש D P AP = כאשר λ λ 2 D = λ n
Διαβάστε περισσότεραסטודנטים יקרים לפניכם ספר תרגילים בנושא סטטיסטיקה והסתברות 2 (הסקה הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה,
0 סטודנטים יקרים לפניכם ספר תרגילים בנושא סטטיסטיקה והסתברות 2 (הסקה סטטיסטית). הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-line הקורס באתר כולל פתרונות מלאים לספר התרגילים,
Διαβάστε περισσότερα"שקר". במקום המילים "אמת" או "שקר" משתמשים באותיות T ו- F (באנגלית truth אמת, false שקר (
. חלק : 1 תחשיב הפסוקים. 1) פסוקים. משתנים פסוקיים. ערכי האמת. בדיבור יום-יומי אנו משתמשים במשפטים שונים. לדוגמא: " יורם סטודנט ", "בישראל בקיץ חם.", "מה השעה?", "דג כרפיון עף בשמיים.", "לך הביתה!", "פרות
Διαβάστε περισσότεραCharles Augustin COULOMB ( ) קולון חוק = K F E המרחק סטט-קולון.
Charles Augustin COULOMB (1736-1806) קולון חוק חוקקולון, אשרנקראעלשםהפיזיקאיהצרפתישארל-אוגוסטיןדהקולוןשהיהאחדהראשוניםשחקרבאופןכמותיאתהכוחותהפועלים ביןשניגופיםטעונים. מדידותיוהתבססועלמיתקןהנקראמאזניפיתול.
Διαβάστε περισσότεραתרגול פעולות מומצאות 3
תרגול פעולות מומצאות. ^ = ^ הפעולה החשבונית סמן את הביטוי הגדול ביותר:. ^ ^ ^ π ^ הפעולה החשבונית c) #(,, מחשבת את ממוצע המספרים בסוגריים.. מהי תוצאת הפעולה (.7,.0,.)#....0 הפעולה החשבונית משמשת חנות גדולה
Διαβάστε περισσότεραc ארזים 15 במרץ 2017
הסתברות למתמטיקאים c ארזים 15 במרץ 2017 הקורס הוא המשך של מבוא להסתברות שם דיברנו על מרחבים לכל היותר בני מניה. למשל, סדרת הטלות מטבע בלתי תלויות היא דבר שאי אפשר לממש במרחב בן מניה נסמן את התוצאה של ההטלה
Διαβάστε περισσότεραדיאגמת פאזת ברזל פחמן
דיאגמת פאזת ברזל פחמן הריכוז האוטקטי הריכוז האוטקטוידי גבול המסיסות של פריט היווצרות פרליט מיקרו-מבנה של החומר בפלדה היפר-אוטקטואידית והיפו-אוטקטוידית. ככל שמתקרבים יותר לריכוז האוטקטואידי, מקבלים מבנה
Διαβάστε περισσότεραקבוצה היא שם כללי לתיאור אוסף כלשהו של איברים.
א{ www.sikumuna.co.il מהי קבוצה? קבוצה היא שם כללי לתיאור אוסף כלשהו של איברים. קבוצה היא מושג יסודי במתמטיקה.התיאור האינטואיטיבי של קבוצה הוא אוסף של עצמים כלשהם. העצמים הנמצאים בקבוצה הם איברי הקבוצה.
Διαβάστε περισσότεραטריגונומטריה הגדרות הפונקציות הטריגונומטריות הבסיסיות
טריגונומטריה הגדרות הפונקציות הטריגונומטריות הבסיסיות את הפונקציות הטריגונומטריות ניתן להגדיר באמצעות הקשרים בין הניצבים לבין היתר ובין הניצבים עצמם במשולש ישר זווית בלבד: לדוגמה: סינוס זווית BAC (אלפא)
Διαβάστε περισσότεραאלגברה לינארית מטריצות מטריצות הפיכות
מטריצות + [( αij+ β ij ] m λ [ λα ij ] m λ [ αijλ ] m + + ( + +C + ( + C i C m q m q ( + C C + C C( + C + C λ( ( λ λ( ( λ (C (C ( ( λ ( + + ( λi ( ( ( k k i חיבור מכפלה בסקלר מכפלה בסקלר קומוטטיב אסוציאטיב
Διαβάστε περισσότεραs ק"מ קמ"ש מ - A A מ - מ - 5 p vp v=
את זמני הליכת הולכי הרגל עד הפגישות שלהם עם רוכב האופניים (שעות). בגרות ע מאי 0 מועד קיץ מבוטל שאלון 5006 מהירות - v קמ"ש t, א. () נסמן ב- p נכניס את הנתונים לטבלה מתאימה: רוכב אופניים עד הפגישה זמן -
Διαβάστε περισσότεραלוגיקה ותורת הקבוצות פתרון תרגיל בית 4 אביב תשע"ו (2016)
לוגיקה ותורת הקבוצות פתרון תרגיל בית 4 אביב תשע"ו (2016)............................................................................................................. חלק ראשון: שאלות שאינן להגשה 1. עבור
Διαβάστε περισσότεραקיום ויחידות פתרונות למשוואות דיפרנציאליות
קיום ויחידות פתרונות למשוואות דיפרנציאליות 1 מוטיבציה למשפט הקיום והיחידות אנו יודעים לפתור משוואות דיפרנציאליות ממחלקות מסוימות, כמו משוואות פרידות או משוואות לינאריות. עם זאת, קל לכתוב משוואה דיפרנציאלית
Διαβάστε περισσότεραאלגברה ליניארית 1 א' פתרון 2
אלגברה ליניארית א' פתרון 3 4 3 3 7 9 3. נשתמש בכתיבה בעזרת מטריצה בכל הסעיפים. א. פתרון: 3 3 3 3 3 3 9 אז ישנו פתרון יחיד והוא = 3.x =, x =, x 3 3 הערה: אפשר גם לפתור בדרך קצת יותר ארוכה, אבל מבלי להתעסק
Διαβάστε περισσότεραגמישויות. x p Δ p x נקודתית. 1,1
גמישויות הגמישות מודדת את רגישות הכמות המבוקשת ממצרך כלשהוא לשינויים במחירו, במחירי מצרכים אחרים ובהכנסה על-מנת לנטרל את השפעת יחידות המדידה, נשתמש באחוזים על-מנת למדוד את מידת השינויים בדרך כלל הגמישות
Διαβάστε περισσότεραאם לא דברנו בסוף מספיק על שרשראות עם מספר מצבים אינסופי פשוט תתעלמו מהתרגילים המתאימים.
תרגילים בשרשראות מרקוב. + תרגילים מבחינות עבר אם לא דברנו בסוף מספיק על שרשראות עם מספר מצבים אינסופי פשוט תתעלמו מהתרגילים המתאימים..תהי Xn שרשרת מרקוב סופית עם מטריצת מעבר דו-סטוכסטית )סכום של כל עמודה
Διαβάστε περισσότεραThe No Arbitrage Theorem for Factor Models ג'רמי שיף - המחלקה למתמטיקה, אוניברסיטת בר-אילן
.. The No Arbitrage Theorem for Factor Models ג'רמי שיף - המחלקה למתמטיקה, אוניברסיטת בר-אילן 03.01.16 . Factor Models.i = 1,..., n,r i נכסים, תשואות (משתנים מקריים) n.e[f j ] נניח = 0.j = 1,..., d,f j
Διαβάστε περισσότεραטודנטים יקרים. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-line
טודנטים יקרים לפניכם תרגילים בקורס ספר מבוא לסטטיסטיקה והסתברות א'. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-line הקורס באתר כולל פתרונות מלאים לספר התרגילים, וכן את
Διαβάστε περισσότεραתורת ההסתברות (1) 80420
תורת ההסתברות (1) 80420 איתי שפירא 4 באוקטובר 2017 מתוך הרצאות מהאונברסיטה העברית 2017. i.j.shapira@gmail.com תוכן עניינים 0 מבוא והשלמות 6 0.1 נושאים מתורת הקבוצות.......................... 6 0.2 נושאים
Διαβάστε περισσότεραi שאלות 8,9 בתרגיל 2 ( A, F) אלגברת יצירה Α היא זוג כאשר i F = { f קבוצה של פונקציות {I קבוצה לא ריקה ו A A n i n i מקומית מ ל. A נרשה גם פונקציות 0 f i היא פונקציה n i טבעי כך ש כך שלכל i קיים B נוצר
Διαβάστε περισσότεραמשוואות רקורסיביות רקורסיה זו משוואה או אי שוויון אשר מתארת פונקציה בעזרת ערכי הפונקציה על ארגומנטים קטנים. למשל: יונתן יניב, דוד וייץ
משוואות רקורסיביות הגדרה: רקורסיה זו משוואה או אי שוויון אשר מתארת פונקציה בעזרת ערכי הפונקציה על ארגומנטים קטנים למשל: T = Θ 1 if = 1 T + Θ if > 1 יונתן יניב, דוד וייץ 1 דוגמא נסתכל על האלגוריתם הבא למציאת
Διαβάστε περισσότεραניסוי מקרי: ניסוי שיש לו מספר תוצאות אפשריות ואי-אפשר לדעת מראש באיזה תוצאה יסתיים הניסוי.
1 תורת ההסתברות מהי? העולם שבו אנחנו חיים הוא עולם של אי-ודאות. מכיוון שאין לנו דרך לקבוע בוודאות את תוצאותיו של תהליך אקראי, אנו מנסים לצמצם את אלמנט אי-הודאות ולהעריך את הסיכויים של התוצאות האפשריות
Διαβάστε περισσότεραתורת ההסתברות 2: (או הסתברות ותהליכים סטוכסטים)
תורת ההסתברות : או הסתברות ותהליכים סטוכסטים סוכם על ידי תום חן tomhen@gmail.com בדצמבר 04 שימו לב יתכנו שגיאות בטקסט עידכונים יתבצעו במהלך הסמסטר נא לדווח שגיאות ל gidi.amir@gmail.com או לחלופין שלשמור
Διαβάστε περισσότερα{ : Halts on every input}
אוטומטים - תרגול 13: רדוקציות, משפט רייס וחזרה למבחן E תכונה תכונה הינה אוסף השפות מעל.(property המקיימות תנאים מסוימים (תכונה במובן של Σ תכונה לא טריביאלית: תכונה היא תכונה לא טריוויאלית אם היא מקיימת:.
Διαβάστε περισσότεραאלגברה ליניארית (1) - תרגיל 6
אלגברה ליניארית (1) - תרגיל 6 התרגיל להגשה עד יום חמישי (12.12.14) בשעה 16:00 בתא המתאים בבניין מתמטיקה. נא לא לשכוח פתקית סימון. 1. עבור כל אחד מתת המרחבים הבאים, מצאו בסיס ואת המימד: (א) 3)} (0, 6, 3,,
Διαβάστε περισσότεραתשובות מלאות לבחינת הבגרות במתמטיקה מועד חורף תשע"א, מיום 31/1/2011 שאלון: מוצע על ידי בית הספר לבגרות ולפסיכומטרי של אבירם פלדמן.
בB בB תשובות מלאות לבחינת הבגרות במתמטיקה מועד חורף תשע"א, מיום 31/1/2011 שאלון: 035804 מוצע על ידי בית הספר לבגרות ולפסיכומטרי של אבירם פלדמן שאלה מספר 1 נתון: 1 מכונית נסעה מעיר A לעיר B על כביש ראשי
Διαβάστε περισσότεραקבל מורכב משני מוליכים, אשר אינם במגע אחד עם השני, בכל צורה שהיא. כאשר קבל טעון, על כל "לוח" יש את אותה כמות מטען, אך הסימנים הם הפוכים.
קבל קבל מורכב משני מוליכים, אשר אינם במגע אחד עם השני, בכל צורה שהיא. כאשר קבל טעון, על כל "לוח" יש את אותה כמות מטען, אך הסימנים הם הפוכים. על לוח אחד מטען Q ועל לוח שני מטען Q. הפוטנציאל על כל לוח הוא
Διαβάστε περισσότεραתורת המספרים 1 פירוק לגורמים ראשוניים סיכום הגדרות טענות ומשפטים אביב הגדרות 1.2 טענות
תורת המספרים סיכום הגדרות טענות ומשפטים אביב 017 1 פירוק לגורמים ראשוניים 1.1 הגדרות חוג A C נקראת חוג אם: היא מכילה את 0 ואת 1 סגורה תחת חיבור, חיסור, וכפל הפיך A חוג. a A נקרא הפיך אם 0,a.a 1 A קבוצת
Διαβάστε περισσότεραפתרון תרגיל בית 6 מבוא לתורת החבורות סמסטר א תשע ז
פתרון תרגיל בית 6 מבוא לתורת החבורות 88-211 סמסטר א תשע ז הוראות בהגשת הפתרון יש לרשום שם מלא, מספר ת ז ומספר קבוצת תרגול. תאריך הגשת התרגיל הוא בתרגול בשבוע המתחיל בתאריך ג טבת ה תשע ז, 1.1.2017. שאלות
Διαβάστε περισσότεραאותות אקראיים ורעש
הפקולטה להנדסה אוניברסיטת תל אביב אותות אקראיים ורעש 052.3632 ע"פ סיכום הרצאות מסמסטר א' שנת תשס"ח מרצים: ד"ר אורי ארז פרופ' רם זמיר רישום: יגאל רג'ואן מהדורה.3 עריכה אחרונה 27.0.20 2 תוכן עניינים מבוא...5
Διαβάστε περισσότεραאלגברה לינארית 1 יובל קפלן
אלגברה לינארית 1 יובל קפלן מחברת סיכום הרצאות ד"ר אלי בגנו בקורס "אלגברה לינארית 1" (80134) באוניברסיטה העברית, 7 2006 תוכן מחברת זו הוקלד ונערך על-ידי יובל קפלן אין המרצה אחראי לכל טעות שנפלה בו סודר
Διαβάστε περισσότεραסטודנטים יקרים. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-line
סטודנטים יקרים לפניכם תרגילים בקורס ספר מבוא לסטטיסטיקה והסתברות א'. הספר הוא חלק מקורס חדשני וראשון מסוגו בארץ בנושא זה, המועבר ברשת האינטרנט.On-lne הקורס באתר כולל פתרונות מלאים לספר התרגילים, וכן את
Διαβάστε περισσότεραAnalyze scale reliability analysis
1 Analyze scale reliability analysis 6. פקודתמהימנות 2 readstra 3 problem 4 helpread 5 6 7 GET FILE='C:\Users\isaac\Desktop\ ;14_;12_ 06_;13_;14_ ג;.' spssma2\data.sav \חוב DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT.
Διαβάστε περισσότεραתרגיל 7 פונקציות טריגונומטריות הערות
תרגיל 7 פונקציות טריגונומטריות הערות. פתרו את המשוואות הבאות. לא מספיק למצוא פתרון אחד יש למצוא את כולם! sin ( π (א) = x sin (ב) = x cos (ג) = x tan (ד) = x) (ה) = tan x (ו) = 0 x sin (x) + sin (ז) 3 =
Διαβάστε περισσότεραc ארזים 26 בינואר משפט ברנסייד פתירה. Cl (z) = G / Cent (z) = q b r 2 הצגות ממשיות V = V 0 R C אזי מקבלים הצגה מרוכבת G GL R (V 0 ) GL C (V )
הצגות של חבורות סופיות c ארזים 6 בינואר 017 1 משפט ברנסייד משפט 1.1 ברנסייד) יהיו p, q ראשוניים. תהי G חבורה מסדר.a, b 0,p a q b אזי G פתירה. הוכחה: באינדוקציה על G. אפשר להניח כי > 1 G. נבחר תת חבורה
Διαβάστε περισσότερα"קשר-חם" : לקידום שיפור וריענון החינוך המתמטי
הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל המחלקה להוראת הטכנולוגיה והמדעים "קשר-חם" : לקידום שיפור וריענון החינוך המתמטי נושא: חקירת משוואות פרמטריות בעזרת גרפים הוכן ע"י: אביבה ברש. תקציר: בחומר מוצגת דרך לחקירת
Διαβάστε περισσότεραמבוא לאקונומטריקה 57322
מבוא לאקונומטריקה 57322 חיים שחור סיכומי הרצאות של פרופ' שאול לאך 21 ביוני 2012 5 תכונות אסימפטוטיות של OLS ז' סיון תשע"ב (שעור 1) נרצה לעשות ניתוח כאשר n. יש שתי תכונות עיקריות של :OLS ] [,MLR1 בעיקר
Διαβάστε περισσότερα(ספר לימוד שאלון )
- 40700 - פתרון מבחן מס' 7 (ספר לימוד שאלון 035804) 09-05-2017 _ ' i d _ i ' d 20 _ i _ i /: ' רדיוס המעגל הגדול: רדיוס המעגל הקטן:, לכן שטח העיגול הגדול: / d, לכן שטח העיגול הקטן: ' d 20 4 D 80 Dd 4 /:
Διαβάστε περισσότεραמודלים חישוביים תרגולמס 5
מודלים חישוביים תרגולמס 5 30 במרץ 2016 נושאי התרגול: דקדוקים חסרי הקשר. למת הניפוח לשפות חסרות הקשר. פעולות סגור לשפות חסרות הקשר. 1 דקדוקים חסרי הקשר נזכיר כי דקדוק חסר הקשר הוא רביעיה =(V,Σ,R,S) G, כך
Διαβάστε περισσότεραסרוקל רזע תרבוח 1 ילמיסיטיפניא ןובשח
חוברת עזר לקורס חשבון אינפיטיסימלי 495 יולי 4 חוברת עזר לקורס חשבון אינפיטיסימלי 495 עמוד חוברת עזר לקורס חשבון אינפיטיסימלי 495 יולי 4 תוכן העניינים נושא עמוד נושא כללי 3 רציפות זהויות טריגונומטריות 4
Διαβάστε περισσότερα