Statistica matematica

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Statistica matematica"

Transcript

1 Statstca matematca probleme de dfcultate redusa ) Dtr-o popula e ormal repartzat cu dspersa ecuoscut se face o selec e de volum. Itervalul de îcredere petru meda m a popula e cu dspersa ecuoscut s s este t, t? ) Fe u parametru al colectvt geerale (,,, ) o fuc e de selec e. Spuem c este o estma e cosstet a lu dac (,,, ) coverge î probabltate c tre? 3) Mometele de selec e sut estma absolut corecte ale mometelor teoretce? 4) Fe destatea de repart e f(, ), cu parametru ecuoscut. Fe cazul poteze smple: H 0 : = 0 ; H : =. Probabltatea de respgere a poteze H 0 ca fuc e de se ume te rscul furzorulu? 5) Itervalul de credere petru parametrul mede m d reparta ormala N(m, ) cad se cuoaste este? 6) Itervalul de credere petru parametrul m al repartte ormale N(m, ) cad u se cuoaste dspersa este? 7) Itervalul de credere petru parametrul dsperse al reparte ormale N(m, ) este? 8) Valoarea mometulu de selec e de ordul r este? 9) Mometele de selec e sut estma absolut corecte ale mometelor teoretce? 0) Urmatoarea estmate: este o estmate edeplasata petru dspersa teoretca?

2 ) Fe s do estmator edeplasat petru u parametru. Sa se preczeze daca estmatorul pastreaza propretatea de a f edeplasat petru parametrul dat? ) Testul Z se aplcã petru verfcarea poteze H : m m 0 0 cu alteratva H : m m petru dstrbuta N m, cu cuoscut? 3) Petru compararea a doua proport provete d doua esatoae de volume s ale aceleas populat se foloseste statstca ormal redusa:? 4) Petru compararea a proport testam poteze ula: cotra poteze alteratve: la u prag de semfcate. Atuc spuem ca respgem poteza ula cazul:, ude reprezta cuatla de ord? 5) Valorle d, ude este fucta de reparte petru o varabla ormal redusa, u se cuosc? 6) Dacã,..., coverge î probabltate cãtre parametrul cosstetã a lu?, spuem cã este o estmate 7) Dacã M,..., spuem cã,...,, lm D,..., 0, este o estmate corectã a parametrulu? 8) O estmate este edeplasatã dacã M 0? 9) Dspersa de selecte este teoretca? s este o estmate edeplasata petru dspersa

3 0) Valoarea mede de selecte este? ) Valoarea dsperse de selecte este s? ) Dacã repartta teoretcã are meda m s dspersa mede s dspersa?, atuc meda de selecte are valoarea 3) Testul "t" (Studet) se aplcã petru verfcarea poteze H : m m 0 0 cu alteratva H : m m petru dstrbuta N m, cu cuoscut? 4) Petru compararea dsperse de sodaj cu dspersa populate orgare cosderatã N trebue verfcatã poteza H : 0 0 cotra alteratve H. : s se face cu ajutorul uu esato de volum cu statstca U ~ m, care are o repartte? 5) Dacã repreztã umãrul observatlor î care a apãrut o valoare a caracterstc decât atuc fucta de repartte de selecte este F? ma mcã 6) O estmate este edeplasatã dacã D 0? 7) Problema regrese cost î a descre legea de vara e mede a ue varable î fuc e de ua sau ma multe varable cuoscute?

4 8) Problema corela e cost î caracterzarea test leg tur cu ajutorul uu coefcet umerc coefcet de corela e depedet de ut le de m sur ale varablelor correlate? 9) O cod e ecesar petru u calcul statstc corect problema de regrese s de corelate este omogetatea datelor u um r mc de observa? 30) Caracterul omoge sau eomoge al colectvt statstce poate f seszat eamâd dagrama de dspersare a ut lor observate î raport cu valorle varablelor correlate? 3) Itervalul de credere petru parametrul dsperse al reparte ormale N(m, ) este? 3) Fe s date, atuc cuatlele repartte : tabelete?, tab, ;, tab sut ; 33) Estmatorul verosmltat mame petru parametrul al repartte Posso este u estmator effcet? 34) Douã estmat efcete ale parametrulu u sut egale aproape sgur? 35) Valoarea mede a mometulu de selecte de ord r, r este r? 36) Dspersa mometulu de selecte de ord r, r este? 37) Meda cod oat teoretc a lu y î raport cu este a b estma pr metoda celor ma mc p trate? y.parametr a b se pot 38) Fe u parametru ecuoscut petru o destate de repartte f, selecte de volum obtem douã statstc probabltatea P A,..., B,..., se umeste...de credere. A,...,. Atuc petru o B,..., astfel îcât,,ude u depde de. Atuc [A,B]

5 39) Fe este u parametru ecuoscut petru destatea de repartte f,.atuc petru o selecte de volum obtem douã statstc, A,...,, B,..., astfel îcât probabltatea P A,..., B,..., multmea puctelor de selecte,..., petru care A B, se umeste... de acceptare petru.,ude u depde de. I acest caz 40) Fe este u parametru ecuoscut al destat de repartte f, î care petru o selecte de volum obtem douã statstc, A,..., P A,..., B,..., umeste... de îcredere al tervalulu [A,B]. B,..., astfel îcât probabltatea,,ude u depde de.atuc umãrul se 4) Dspersa de selec e este o estma e cosstet petru...teoretc. 4) Probabltatea de respgere a poteze ule ca fucte de parametrul cosderat se umeste fucte de... a testulu. 43) Î luarea decze de admtere sau respgere a ue poteze se pot face o eroare de gradul îtâ daca... H 0 des ea este adevãratã. 44) Î luarea decze de admtere sau respgere a ue poteze se pot face o eroare de gradul do daca... H 0 des ea este falsa. 45) Fe,..., valorle observate ale varable y,..., ym valorle observate ale varable y fe f j um rul ut lor popula e care au valoarea a varable y petru y. Atuc f j f j m f se umesc repart...ale lu y, respectv. j f j 46) Caracterstcle...ale lu y (mede dsperse) sut f, D ( ) f f f y f m j y j f m. j, D ( y) y j y f j f j

6 probleme de dfcultate mede ) S-a costatat c cererea uu aumt artcol îtr-o peroad a aulu este o varabl aleatoare. Luâdu-se la îtâmplare 00 de bour de comad s-au observat urm toarele Cererea ( ) Frecve a ( ) Aflat cererea mede. = 5, 49 ) Fe o selec e de volum 5 repetat asupra ue caracterstc X a ue popula statstce care a codus la rezultatele urm toare: k k determat dspersa de selec e. 3) Se cosder X o caracterstc a ue popula cu destatea de repart e f, cu parametru ecuoscut, f, e, N, > 0, fe! selec repetate de volum efectuat asupra lu X. Determat u estmator de mam verosmltate al parametrulu 4) Fe X o caraterstc a ue popula, X (m, coduce la o valoare mede 95. k rezultatele ue k, θ = ), cu = 36, fe o selec e de volum =9 care Itervalul de îcredere petru parametrul m este 7,48;8,5 petru ce coefcet de îcredere? δ = 0,95 5) Fe X o caraterstc a ue popula, X (m, ) fe o selec e de volum =9 care coduce la o valoare mede o dsperse modfcat 50, s =,75. Itervalul de îcredere petru parametrul m este 48,3; 5,689 petru ce coefcet de îcredere? δ = 0,98 6) Dtr-o popula e ormal se face o selec e de volum 6 g sdu-se: k :,8;,8;,8; 3; 3; 3; 3,4; 3,; 3; 3;,9;,9;,8; 3,4; 3; 3. Aflat tervalul de îcredere 98% corespuz tor dsperse [ 0,076;0,033 ] 7) Dtr-o selec e ordoat de volum =5 s-au ob ut urm toarele date: mede de selec e = 4,85, dsperse de selec e modfcat s =,5. Se face urmatoarea poteza asupra valor med teoretce H 0 : m = 5,5. I aceste codt, se accepta poteza H 0 la u vel de semfca e = 0,05? Yes

7 8) Pe u e ato dtr-o popula e N(m, ) de volum =5 s-a ob ut =,64; Se fac urmatoarele poteze asupra valor med teoretce : H 0 : m =, H : m. La u vel de semfca e = 0,05, t,6 se accepta H 0? Yes s 6,5. 9) Dtr-o popula e ormal repartzat cu dspersa ecuoscut se face o selec e de volum 9 se ob e 50, s,75. S se scre tervalul de îcredere dac 0, 05 t,37. 48,6;5,38 ( ) 0) Preczat mometul cetrat de selec e de ordul r ) Daca petru o secte de volum se cuoaste dspersa de selecte atuc sa se preczeze valoarea dsperse de selecte modfcate. ) S se arate c dac este o varabl aleatoare ormal, atuc petru o selecte de volum care este repart a mede de selec e? 3) Spuem c este o estma e cosstet a lu daca coverge î probabltate c tre parametrul? Yes 4) Recuoastet urmatoarea teorema: Dac este o estma e absolut corect a parametrulu, atuc D,... 5) Dac este o fuc e de estma e absolut corect, atuc cum se umeste raportul e M l D f, M efceta lu l f,. Rao-Cramer 6) Petru compararea dsperse de sodaj cu dspersa populate orgare comsderata ormala trebue verfcata poteza ula cotra alteratve la u prag de credere.specfcat: daca auc petru respgem? 7) Determarea regu crtce se face cu ajutorul care leme? Neyma-Pearso False

8 8) Preczat tervalul de credere petru parametrul mede m d reparta ormala N(m, ) cad se cuoaste 9) Sa se afle tervalul de credere petru parametrul m al repartte ormale N(m, ) cad u se cuoaste dspersa. 0) Sa se determe u terval de credere petru parametrul dsperse al reparte ormale N(m, ) ) Fe repartta de tp cotuu f, ude poate lua orce valoare dtr-u terval I. Valorle de selecte,..., obtute î urma a etract depedete d populate sut varable aleatoare depedete cu aceeas destate de probabltate f,. Atuc cum se umeste fucta, P,..., ; d... d f,... f, d... d? fucte de verosmltate r μ = ) Preczat mometul cetrat de selecte de ordul r ( ) = 3) Preczat mometul de selecte de ordul r petru o varabla aleatoare 4) Compararea mede uu sodaj cu meda cuoscuta a ue populat orgare se face cu ajutorul testulu Z care se bazeaza pe statstca Z=... 5) Compararea a douã proport se realzeza cu ajutorul a douã esatoae de volum respectv d populat dferte sau d aceeas populate. Aceste esatoae e dau proporþle p respectv p de elemete posedâd o aumtã caracterstcã A. Vom testa poteza H : p p 0 cotra alteratve p p H : p p. Z = pq pq + cu ajutorul care statstc? r α r r = = 6) Daca e este efceta lu atuc 0 e? True 7) S-a costatat c cererea uu aumt artcol îtr-o peroad a aulu este o varabl aleatoare. Luâdu-se la îtâmplare 00 de bour de comad s-au observat urm toarele Cererea ( ) Frecve a ( ) Atuc calculat dspersa modfcat de selec e s. s % = 4, 47

9 8) Fe o selec e de volum 5 repetat asupra ue caracterstc X a ue popula statstce care a codus la rezultatele urm toare: k k Aflat. = 0,96 9) Fe o popula e caracterzat smulta de dou varable X Y. Fe,,..., valorle observate ale varable X y, y,..., ym valorle observate ale varable Y. Fe f j um rul ut lor popula e care au valoarea a varable X y j petru Y. Numerele fj,,, j, m, satsfac urmatoarele relat fj 0,,, j, m, m j f? j True 30) Se cosdera o populate avad doua caracterstc X s Y, varablele aleatoare dscrete, petru care se cuosc repart le dvduale repart a comu date î tabloul X\Y 0 p - / 5/ / /4 /4 / q j /3 /3 Determat repart a varable 3X - Y 3-3 3X Y : ) Fe o popula e caracterzat smulta de dou varable X Y petru care calcul m meda teoretca cod oata a lu Y raport cu X, y. $ ( y y D ) Coefcetul de varate a ajustar se calculeaza cu ce formula? y CV = = ude y y y = a+ b. 3) La dou teste opt elev au ob ut urm toarele rezultate: Test X Test Y Calculat valorle med y. = 45 y = 50 33) La dou teste opt elev au ob ut urm toarele rezultate: Test X Test Y Calculat coefcetul a al drepte de regrese a lu y î raport cu, a = 0,75 34) Dac se dau 7, 8, y 7, 86, s 4, 86, s y 5, 50 r y 0, 573, preczat dreapta de regrese a lu y î raport cu. y = 0, ,7 y a b

10 35) Dac se dau 7, 8, y 7, 86, s 4, 86, s 5, 50 r 0, 573, coefcetul a d ecua a drepte de regrese 36) Dac se dau 7, 8 y a b are ce valoare? y, y 7, 86, s 4, 86, s 5, 50 r 0, 573, coefcetul b d ecua a drepte de regrese y a b are ce valoare? y y y a = 0,5967 b = 3,7 37) Petru datele d tabelul urm tor y Cat sut valorle med y. = 59 38) Petru datele d tabelul urm tor y coefcetul a al drepte de regrese y = 40 y a b are ce valoare? a = 4,56 39) Petru datele d tabelul urm tor y f j Sa se determe f y = 3.7 y = 35.6

11 probleme de dfcultate rdcata. Se fac cc m sur tor cu u aparat asupra lugm ue bare se g sesc rezultatele î mm: 9 ; 94 ; 03 ; 05 ; 06. S se determe valoarea mede a lugm bare, dspersa de selec e dspersa de selec e modfcat.. Repart a valorlor ue varable observate pe baza a 50 de observa este dat de tabelul: S se calculeze valoarea mede a m rm observate. 3. Repart a valorlor ue varable observate pe baza a 50 de observa este dat de tabelul: S se calculeze valoarea dspersee modfcate. 4. Petru a cerceta prezeta studetlor la u aumt curs s-a ales u esato de 00 studet s s-a regstrat umarul absetelor acestora la cc cursur cosecutve: 40 de studet u au c o abseta, 0 de studet au abseta, 5 studet au absete, 0 studet au 3 absete, 8 studet au 4 absete s ultm 7 studet au absetat la toate cele 5 cursur. Sa se determe valoarea mede de selecte.,47 5. O selecte aleatoare de volum =0 dtr-o populate ormala a dat urmatoarele valor: -, -,,,, 3, 3, 4, 4, 5 Sa se scre u terval de credere petru meda populate ormale la u prag de credere de 95%. Se cuoaste ca,6. 0,3<m<3,7 6. Se efectueaza masurator depedete asupra ue varable aleatoare repartzate ormal, rezultatul masuratorlor fd urmatorul :-0,5;-0,4;-0,4;-0,;0;0,;0,6;0,8;;,;,;,5. Sa se detrme la u prag de credere de 0,05 u terval de creder petru meda teoretca. Se cuoaste cuatla -0,04<m<0,8 7. Sa se gaseasca o estmate efceta petru parametrul d repartta Posso, k=0,..., pe baza ue selec repetate de volum. 8. Sa se preczeze u estmator efcet petru parametrul mede m d repartta ormala cu f, m e destatea de probabltate m. meda de selecte

12 9. O selecte de volum =3 a dat o estmate deplasata determe o estmate edeplasata a dsperse teoretce. a dsperse teoretce. Sa se 3, 0. Durata de fuctoare a uu tp de tub florescet de 40 de w poate f cosderata o varabla aleatoare reprezetata de meda m=500h s. O selecte de 50 de tubur dau o durata mede de fuctoare de ore. Sa se verfce poteza ula h fata de alteratva petru. Se cuoaste cuatla dec respgem. Durata de fuctoare a uu tp de tub florescet de 40 de w poate f cosderata o varabla aleatoare reprezetata de meda m=500h s. O selecte de 50 de tubur dau o durata mede de fuctoare de ore. Sa se determe puterea testulu petru. Salarul medu luar dtr-o utate de producte este de le. Se face o cercetare selectva pe u esato de 5 de salarat s se obte. Std ca salarul este o varabla aleatoare ormala s ca abaterea mede patratca a salaratlor =30.000le sa se decda daca salarul medu este semfcatv ma mc decat cel autat la u prag de credere de =0,0. Se ste ca. dec respgem 3. Pe u esato format d de dvz d totalul populaþe ue zoe de de dvz, s-a costatat cã cosumul medu luar petru meaj este de le º o abatere mede pãtratcã s Sã se determe u terval de îcredere petru estmarea mede de cosum a îtreg populaþ.se cuoaste ca t, m Sã se determe u terval de îcredere petru parametrul cu u prag de îcredere de 98 % std cã î urma a 5 de mãsurãtor depedete s-a obþut meda 8, s dspersa ~ s, 63. 0,88 σ, Sa se afle estmatorul de verosmltate mama petru parametrul m d repartta ormala N(m, ). m = = 6. Sa se estmeze parametrul petru repartta ormala N(m, ) 7. Sa se estmeze parametrulu d reparta Posso f k; ue select repetate de volum. k e k!, k 0,,... pe baza 8. Se efectueazã o selecte de volum 00 asupra ue varable aleatoare care e furzeazã valorle, 5, 9, cu frecvetele 0, 3, 0, 5, 0,, s 0, atuc aflat valoarea fucte de repartte emprce F(). F()=0,3 9. Fe o varablã aleatoare ormalã N m,, atuc sa se afle repartta mede de selecte. este o varablã aleatoare ormalã

13 0. Fe o varablã aleatoare cu o repartte Posso de parametru. Sã se determe repartta mede de selecte. este repartzat Cauchy. O masã fabrcã pese î sere. Ea a fost reglatã astfel ca dametrul peselor sã fe de, 60 mm. Pe u esato de 00 de pese s-a obtut valoarea mede a dametrelor, 65 mm. Dacã 0, 6 se cere: Sã se decdã dacã dametrele sut semfcatv ma mar decât dametrul autat petru 0,0. u sut semfcatv ma mar. O masã fabrcã pese î sere. Dacã volumul esatoulu este 0,, 65 s s 0,584 sã se verfce dacã dametrele dferã semfcatv de cel autat. 0, 05. dametrele dfera semfcatv 3. Îtr-u oras s-a efectuat u sodaj prvd cheltuelle luare petru cosumul almetar. Sodajul a fost efectuat pe douã esatoae cuprzâd categor socale dferte. S-au obtut rezultatele: Volumul esato Muctor 37 Fuctoar 86 Meda de cosum (le) Abaterea mede pãtratcã s s Sã se testeze dacã dfereta cheltuellor med luare este semfcatvã petru cele douã categor socale da, dfereta este semfcatca 4. Repart a valorlor ue varable observate pe baza a 50 de observa este dat de tabelul: S se calculeze valoarea dsperse Se cosder o popula e caracterzat smulta de varablele aleatoare dscrete X, Y s de urm torul tablou complet ude X\Y 0 p - / q j /3 este u parametru real strct poztv. S se completeze tabloul dat astfel îcât acesta s aleatoare X Y. X\Y 0 p - λ /-λ / /3- λ /6+λ / q j /3 /3 furzeze repart a comu a varablelor

14 6. Se cosder o popula e caracterzat smulta de varablele aleatoare dscrete X, Y s de urm torul tablou complet X\Y 0 p - /6 / q j /3 X\Y 0 p Preczat repart a comu a varablelor aleatoare X Y. - /6 /3 / /6 /3 / q j /3 /3 7. Doua caracterstc ale ue populat sut descrse de varablele aleatoare dscrete X, Y, petru care se cuosc repart le dvduale repart a comu date î tabloul X\Y 0 p - / 5/ / /4 /4 / q j /3 /3 I aceste codt, care este legatura dtre X s Y. depedete, dar corelate? 8. Preczat care sut propretatle coefcetulu de corelate r asocat la doua varable X s Y A.r este cuprs ître ş + B.Dacă r este strct poztv, ambele varable varază î acelaş ses. Dacă r este strct egatve, varablele varază î sesur opuse. C.Dacă valoarea absolută a coefcetulu de corelaţe este mcă, poate esta o legatura tre varablele X s Y, dar aceasta u poate f de formă lară. D.Coefcetul de corelaţe este drect proporţoal cu coefcetul de regrese. 9. Petru testarea caracterulu omoge al ue colectvt statstce se utlzeaz coefcetul de vara e. Cu cât velul acestu coefcet este ma apropat de zero cu atât vara a este ma mc ar colectvtatea ma omoge? True 30. Fe o popula e caracterzat smulta de dou varable X Y. Se cosdera urmatoarele date 4 5 y j Care este cea ma bua fucte de ajustare lara a datelor? y = Fe o popula e caracterzat smulta de dou varable X Y. Se cosdera urmatoarele date 4 5 y j Se studaza depedeta lara a celor doua caracterstc s se determa fucta de regrese y a b pr metoda celor ma mc patrate. Detremat eroarea de ajustare globala S y a b s coefcetul de varate CV? S = 0, 4, CV = 0,6 3. Propretarul uu magaze s propue sa aalzeze mosul care valoarea casarlor a fost ufluetata de cheltuelle cu publctatea. Petru aceasta etrage d documetele de evdeta velul cheltuellor cu publctatea s valoarea vazarlor d ultmle 5 lu. Cheltuel publctate (m le) 4

15 Nvelul vazarlor (ml. le) y Determat fucta de regrese lara care descre terdepedeta dtre cele doua caracterstc y = 8,5 3,5 33. La dou teste opt elev au ob ut urm toarele rezultate: Test X Test Y Aflat dreapta de regrese a b y = 0,75 + 6, 5 y 34. Petru datele d tabelul urm tor y f y f s se calculeza medle y. y = Petru datele d tabelul urm tor y Care este ecua a drepte de regrese a b y = 4,56 06, Petru datele d tabelul urm tor y Care sut valorle lu s s y s s = 33 y y = 9,5 = 0? 37. Petru o selecte de volum =4 se cuoaste dspera de selecte. Sa se determe dspersa de selecte modfcata. 3, Repart a valorlor ue varable observate pe baza a 50 de observa este dat de tabelul: Sa se determe moda varable( valoarea caracterstc carea corespude cea ma mare frecveta) Repart a valorlor ue varable observate este dat de tabelul

16 Valorle m rm Frecve ele Valoarea mede a m rm observate este 4,7? False 40. S-a costatat c cererea uu aumt artcol îtr-o peroad a aulu este o varabl aleatoare. Luâdu-se la îtâmplare 00 de bour de comad s-au observat urm toarele Cererea ( ) Frecve a ( ) Cererea mede dspersa modfcat de selec e s sut egale cu 5, 49, s 4,47? True 4. Dtr-o popula e ormal repartzat cu dspersa ecuoscut se face o selec e de volum 9 g sdu-se 50 s,75. Petru 0,95 t,96 tervalul de îcredere este 47,98;57,0? False 4. Se cosder X o caracterstc a ue popula cu destatea de repart e f, cu parametru ecuoscut, f, e, N, > 0, fe k rezultatele ue k,! selec repetate de volum efectuat asupra lu X. U estmator de mam verosmltate al parametrulu este? False

Sondajul statistic- II

Sondajul statistic- II 08.04.011 odajul statstc- II EŞATIOAREA s EXTIDEREA REZULTATELOR www.amau.ase.ro al.sac-mau@cse.ase.ro Data : 13 aprle 011 Bblografe : ursa I,cap.VI,pag.6-70 11.Aprle.011 1 odajul aleator smplu- cu revere

Διαβάστε περισσότερα

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice Noţu de verfcare a potezelor statstce Verfcarea potezelor statstce este legată de compararea dfertelor poteze asupra ue populaţ statstce (ş u asupra uu eşato) cu datele obţute pr îcercăr expermetale Dacă

Διαβάστε περισσότερα

Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate Lector uv dr Crsta Nartea Cursul 7 Spaţ eucldee Produs scalar Procedeul de ortogoalzare Gram-Schmdt Baze ortoormate Produs scalar Spaţ eucldee Defţ Exemple Defţa Fe E u spaţu vectoral real Se umeşte produs

Διαβάστε περισσότερα

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA Cursul CERMI Facultatatea Costruct de Mas www.cerm.utcluj.ro Cof.dr.g. Marus Bulgaru STATISTICA DESCRIPTIVA STATISTICA DESCRIPTIVA Populate, Caracterstca dscreta, cotua

Διαβάστε περισσότερα

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z : Numere complexe î formă algebrcă a b Fe, a b, ab,,, Se umeşte partea reală a umărulu complex : Re a Se umeşte coefcetul părţ magare a umărulu complex : Se umeşte modulul umărulu complex : Im b, ş evdet

Διαβάστε περισσότερα

CURS 10. Regresia liniară - aproximarea unei functii tabelate cu o functie analitica de gradul 1, prin metoda celor mai mici patrate

CURS 10. Regresia liniară - aproximarea unei functii tabelate cu o functie analitica de gradul 1, prin metoda celor mai mici patrate Y CURS 0 Regresa lară - aproxmarea ue fuct tabelate cu o fucte aaltca de gradul, pr metoda celor ma mc patrate 30 300 90 80 70 60 50 40 30 0 y = -78.545x + 33.4 R² = 0.983 0 0. 0.4 0.6 0.8. X Fe o fucţe:

Διαβάστε περισσότερα

METODE DE ESTIMARE A PARAMETRILOR UNEI REPARTIŢII. METODA VEROSIMILITĂŢII MAXIME. METODA MOMENTELOR.

METODE DE ESTIMARE A PARAMETRILOR UNEI REPARTIŢII. METODA VEROSIMILITĂŢII MAXIME. METODA MOMENTELOR. Curs 6 OI ETOE E ETIARE A ARAETRILOR UNEI REARTIŢII. ETOA VEROIILITĂŢII AIE. ETOA OENTELOR.. Noţu troductve Î legătură cu evaluarea ş optzarea proceselor oraţoale apar ueroase problee de estare cu sut:

Διαβάστε περισσότερα

LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA

LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA LUCRARE DE LABORATOR NR. MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA. OBIECTIVELE LUCRARII Isusrea uor otu refertoare la: - eror

Διαβάστε περισσότερα

Curs 3. Biostatistica: trecere in revista a metodelor statistice clasice

Curs 3. Biostatistica: trecere in revista a metodelor statistice clasice Curs 3. Bostatstca: trecere revsta a metodelor statstce clasce Bblo: W.Ewes, G.R. Grat Statstcal methods boformatcs, Sprger, 005 Cap. -3, cap.5 Structura Teste de asocere (depedeță) Teste de cocordață

Διαβάστε περισσότερα

Productia (buc) Nr. Salariaţi Total 30

Productia (buc) Nr. Salariaţi Total 30 Î vederea aalze productvtăţ obţute î cadrul ue colectvtăţ de salaraţ formată d 50 de persoae, s-a extras u eşato format d de salaraţ. Datele refertoare la producţa zle precedete sut prezetate î tabelul

Διαβάστε περισσότερα

Elemente de teoria probabilitatilor

Elemente de teoria probabilitatilor Elemete de teora probabltatlor CONCEPTE DE BAZA VARIABILE ALEATOARE DISCRETE DISTRIBUTII DISCRETE VARIABILE ALEATOARE CONTINUE DISTRIBUTII CONTINUE ALTE VARIABILE ALEATOARE Spatul esatoaelor, pucte esato,

Διαβάστε περισσότερα

Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori)

Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori) Ssteme cu partajare - cotut Recaptulare: modelul smplu de trafc M / M / PS ( umar de utlzator, server, umar de pozt petru utlzator) M / M / PS ( umar de utlzator, servere, umar de pozt petru utlzator)

Διαβάστε περισσότερα

Statistica descriptivă. Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

Statistica descriptivă. Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu Statstca descrptvă Şef de Lucrăr Dr. Mădăla Văleau mvaleau@umfcluj.ro MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA Meda artmetca, Medaa, Modul, Meda geometrca, Meda armoca, Valoarea cetrala MĂSURI DE DE DISPERSIE Mm, Maxm,

Διαβάστε περισσότερα

Sondajul statistic -III

Sondajul statistic -III STATISTICA Sodajul statstc -III tema 9 sapt.3-7 aprle 1 al.sac-mau www.amau.ase.ro http://www.ase.ro/ase/studet/de.asp?tem=fsere&id=88 Dstrbuta ormala Dstrbuta ormala Cea ma mportata dstrbute cotua: umeroase

Διαβάστε περισσότερα

2. Metoda celor mai mici pătrate

2. Metoda celor mai mici pătrate Metode Nuerce Curs. Metoda celor a c pătrate Fe f : [a, b] R o fucţe. Fe x, x,, x + pucte dstcte d tervalul [a, b] petru care se cuosc valorle fucţe y = f(x ) petru orce =,,. Aproxarea fucţe f prtr-u polo

Διαβάστε περισσότερα

Cercetarea prin sondajul II Note de curs prelegere master data 24 oct.2013

Cercetarea prin sondajul II Note de curs prelegere master data 24 oct.2013 Cercetarea pr sodajul II ote de curs prelegere master data 4 oct.13 al.sac-mau www.amau.ase.ro http://www.ase.ro/ase/studet/de.asp?tem=fsere&id=88.oct.13 1 Dstrbuta ormala.oct.13 Dstrbuta ormala Cea ma

Διαβάστε περισσότερα

ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR

ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR CAPITOLUL ELEMENTE DE TEORIA PROAILITĂŢILOR Câmp de evemete U feome îtâmplător se poate observa, de regulă, de ma multe or Faptul că este îtâmplător se mafestă pr aceea că u ştm date care este rezultatul

Διαβάστε περισσότερα

Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale.

Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale. Modulul 4 APLICAŢII CONTINUE Subecte :. Cotutatea fucţlor defte pe spaţ metrce.. Uform cotutatate. 3. Lmte. Dscotutăţ lmte parţale lmte terate petru fucţ de ma multe varable reale. Evaluare :. Cotutatea

Διαβάστε περισσότερα

ANALIZA STATISTICĂ A VARIABILITĂŢII (ÎMPRĂŞTIERII) VALORILOR INDIVIDUALE

ANALIZA STATISTICĂ A VARIABILITĂŢII (ÎMPRĂŞTIERII) VALORILOR INDIVIDUALE 4. ANALIZA STATISTICĂ A VARIABILITĂŢII (ÎMPRĂŞTIERII) VALORILOR INDIVIDUALE Feomeele de masă studate de statstcă se mafestă pr utăţle dvduale ale colectvtăţ cercetate care preztă o varabltate (împrăştere)

Διαβάστε περισσότερα

Curs 3. Spaţii vectoriale

Curs 3. Spaţii vectoriale Lector uv dr Crsta Nartea Curs Spaţ vectorale Defţa Dacă este u îtreg, ş x, x,, x sut umere reale, x, x,, x este u vector -dmesoal Mulţmea acestor vector se otează cu U spaţu vectoral mplcă patru elemete:

Διαβάστε περισσότερα

CAPITOLUL 4 CERCETAREA STATISTICĂ PRIN SONDAJ

CAPITOLUL 4 CERCETAREA STATISTICĂ PRIN SONDAJ CAPITOLUL 4 CERCETAREA STATISTICĂ PRIN SONDAJ Coderaţ prelmare Î captolele precedete am dcutat depre pobltăţle de culegere a datelor pe baza metodelor de obervare totală au parţală, ca ş depre modaltăţle

Διαβάστε περισσότερα

Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată:

Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată: etoda ultplcatorlor lu arae ceastă etodă de optzare elară elă restrcţle de tp ealtate cluzâdu-le îtr-o ouă fucţe oectv ş ărd sulta uărul de varale al prolee de optzare. e urătoarea proleă: < (7. Petru

Διαβάστε περισσότερα

Statistica descriptivă (continuare) Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

Statistica descriptivă (continuare) Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu Statstca descrptvă (contnuare) Şef de Lucrăr Dr. Mădălna Văleanu mvaleanu@umfcluj.ro VARIABILE CANTITATIVE MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA Meda artmetca, Medana, Modul, Meda geometrca, Meda armonca, Valoarea

Διαβάστε περισσότερα

Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. =

Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. = Xt () Procese stocastce (2) Fe u proces stocastc de parametru cotuu s avad spatul starlor dscret. Cu spatul starlor S = {,,, N} sau S = {,, } Defta : Procesul X() t este u proces Markov daca: PXt { ( )

Διαβάστε περισσότερα

Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,,

Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,, Cursul 1 Î cele ce urmează vom prezeta o ouă structură algebrcă, structura de spaţu vectoral (spaţu lar) utlzâd structurle algebrce cuoscute: mood, grup, el, corp. Petru îceput să reamtm oţuea de corp:

Διαβάστε περισσότερα

9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL

9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL 9. CRCE ELECRCE N REGM NESNSODAL 9.. DESCOMPNEREA ARMONCA Ateror am studat regmul perodc susodal al retelelor electrce, adca regmul permaet stablt retele lare sub actuea uor t.e.m. susodale s de aceeas

Διαβάστε περισσότερα

1. Modelul de regresie

1. Modelul de regresie . Modelul de regrese.. Câteva cosderete de ord geeral La fel ca ş î multe alte dome, î domeul ecoomc ş î partcular î cel al afacerlor se îtâlesc deseor stuaţ care presupu luarea uor decz, care ecestă progoze

Διαβάστε περισσότερα

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective: TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE 77 TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE Obiective: Deiirea pricipalelor proprietăţi matematice ale ucţiilor de mai multe variabile Aalia ucţiilor de utilitate şi

Διαβάστε περισσότερα

3. INDICATORII STATISTICI

3. INDICATORII STATISTICI 3. INDICATORII STATISTICI 3.. Necestatea folosr dcatorlor statstc. Idcator statstc prmar. Idcator statstc dervaţ Am văzut că obectul de studu al statstc îl costtue feomeele ş procesele de masă. Acestea

Διαβάστε περισσότερα

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie p, q N. Fie funcţia f : D R p R q. Avem următoarele

Διαβάστε περισσότερα

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1 Calea 13 Septembrie, r 09, Sector 5, 0507, București Tel: +40 (0)1 317 36 50 Fax: +40 (0)1 317 36 54 Olimpiada Naţioală de Matematică Etapa locală -00016 Clasa a IX-a M 1 Fie 1 abc,,, 6 şi ab c 1 Să se

Διαβάστε περισσότερα

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic Ssteme cu asteptare - cotut Recaptulare: modelul smplu de trafc Dscpla cadrul cozlor de asteptate M / M / Modelul ( server, pozt de asteptare ) Aplcat modelarea trafculu de date la vel de pachete M / M

Διαβάστε περισσότερα

Analiza univariata a datelor

Analiza univariata a datelor Aalza uvarata a datelor Chestu orgazatorce Nota: Exame fal (mart, 13 ma): 70% Proect semar: 30% Suport curs: Cătou I. (coord.), Băla C., Dăeţu T., Orza Gh., Popescu I., Vegheş C., Vrâceau D. "Cercetăr

Διαβάστε περισσότερα

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A. Bac Variata Proil: mate-izica, iormatica, metrologie Subiectul I (3 p) Se cosidera matricele: X =, Y = ( ) si A= a) (3p) Sa se calculeze XY A b) (4p) Sa se calculeze determiatul si ragul matricei A c)

Διαβάστε περισσότερα

VII. STATISTICĂ 7.1. INDICATORII TENDINŢEI CENTRALE Mărimile medii Media aritmetică

VII. STATISTICĂ 7.1. INDICATORII TENDINŢEI CENTRALE Mărimile medii Media aritmetică VII STATISTICĂ 7 INDICATORII TENDINŢEI CENTRALE 7 Mărmle med Meda velurlor dvduale ale ue varable (caracterstc) statstce este epresa stetzăr îtr-u sgur vel reprezetatv a tot ceea ce este eseţal, tpc ş

Διαβάστε περισσότερα

CAPITOLUL 2 SERII FOURIER. discontinuitate de prima speţă al funcţiei f dacă limitele laterale f ( x 0 există şi sunt finite.

CAPITOLUL 2 SERII FOURIER. discontinuitate de prima speţă al funcţiei f dacă limitele laterale f ( x 0 există şi sunt finite. CAPITOLUL SERII FOURIER Ser trgoometrce Ser Fourer Fe fucţ f :[, Remtm că puctu [, ] se umeşte puct de b dscotutte de prm speţă fucţe f dcă mtee tere f ( ş f ( + estă ş sut fte y Defţ Fucţ f :[, se umeşte

Διαβάστε περισσότερα

CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât

CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât Cp 2 INTEGRALA RIEMANN 9 CAPITOLUL 2 INTEGRALA RIEMANN 2 SUME DARBOUX CRITERIUL DE INTEGRABILITATE DARBOUX Defţ 2 Se umeşte dvzue tervlulu [, ] orce sumulţme,, K,, K, [, ] stfel îcât = { } = < < K< <

Διαβάστε περισσότερα

TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE

TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE Obectve Cuoaşterea metodelor umerce de descrere a datelor statstce Aalza rcalelor metode umerce etru descrerea datelor cattatve egruate Aalza

Διαβάστε περισσότερα

Tema 2. PRELUCRAREA REZULTATELOR EXPERIMENTALE

Tema 2. PRELUCRAREA REZULTATELOR EXPERIMENTALE Tea. PRELUCRAREA REZULTATELOR EXPERIMENTALE. Eror de ăsură A ăsura o ăre X îseaă a copara acea ăre cu alta de aceeaş atură, [X], aleasă pr coveţe ca utate de ăsură. I ura aceste coparaţ se poate scre X=x[X]

Διαβάστε περισσότερα

PRELEVAREA SI PRELUCRAREA DATELOR DE MASURARE

PRELEVAREA SI PRELUCRAREA DATELOR DE MASURARE Lucrarea r. PRELEVAREA SI PRELUCRAREA DATELOR DE MASURARE. GENERALITATI I electrotehcă ş electrocă terv umeroase mărm fzce ca: tesue, curet, rezsteţă, eerge, etc., care se caracterzează pr mărme ş pr aumte

Διαβάστε περισσότερα

ECUATII NELINIARE PE R n. (2) sistemul (1) poate fi scris si sub forma ecuatiei vectoriale: ) D

ECUATII NELINIARE PE R n. (2) sistemul (1) poate fi scris si sub forma ecuatiei vectoriale: ) D ANALIZA NUMERICA ECUATII NELINIARE PE R (http://bavara.utclu.ro/~ccosm) ECUATII NELINIARE PE R. INTRODUCERE e D R D R : s sstemul: ( x x x ) ( x x x ) D () Daca se cosdera aplcata : D R astel ca: ( x x

Διαβάστε περισσότερα

Probabilități și Statistică 1.1. Metoda Monte-Carlo

Probabilități și Statistică 1.1. Metoda Monte-Carlo Matematcă ș Iformatcă.. Metoda Mote-Carlo.. Metoda Mote Carlo. Aplcaţ. Precza metode. Termeul,,Metoda Mote Carlo este som cu termeul,,metoda epermetelor statstce. Aparţa aceste metode se raportează de

Διαβάστε περισσότερα

Teste de autoevaluare

Teste de autoevaluare CAPITOLUL 4 Tete de autoevaluare 1. Maagerul ue compa de produe cometce doreşte ă ale vârta mede a emelor care achzţoează u produ recet promovat pe paţă. Petru aceata, e orgazează u odaj pe 100 de cumpărătoare

Διαβάστε περισσότερα

Analiza bivariata a datelor

Analiza bivariata a datelor Aaliza bivariata a datelor Aaliza bivariata a datelor! Presupue masurarea gradului de asoiere a doua variabile sub aspetul: Diretiei (aturii) Itesitatii Semifiatiei statistie Variabilele omiale Tabele

Διαβάστε περισσότερα

Statisticǎ - curs 2. 1 Parametrii şi statistici ai tendinţei centrale 2. 2 Parametrii şi statistici ai dispersiei 5

Statisticǎ - curs 2. 1 Parametrii şi statistici ai tendinţei centrale 2. 2 Parametrii şi statistici ai dispersiei 5 Statisticǎ - curs Cupris Parametrii şi statistici ai tediţei cetrale Parametrii şi statistici ai dispersiei 5 3 Parametrii şi statistici factoriali ai variaţei 8 4 Parametrii şi statistici ale poziţiei

Διαβάστε περισσότερα

STATISTICĂ MARINELLA - SABINA TURDEAN LIGIA PRODAN

STATISTICĂ MARINELLA - SABINA TURDEAN LIGIA PRODAN MARINELLA - SABINA TURDEAN LIGIA PRODAN STATISTICĂ STATISTICĂ CUPRINS Captolul NOŢIUNI INTRODUCTIVE... 5. Momete ale evoluţe statstc... 5. Obectul ş metoda statstc... 5.3 Noţu fudametale utlzate î statstcă...

Διαβάστε περισσότερα

METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE

METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A 0. LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE Asura feomeelor de masă studate de statstcă acţoează u umăr de factor rcal ş secudar, eseţal ş eeseţal, sstematc ş îtâmlător, obectv ş subectv,

Διαβάστε περισσότερα

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM Seminar S ANALA ÎN CUENT CONTNUU A SCHEMELO ELECTONCE S. ntroducere Pentru a analiza în curent continuu o schemă electronică,

Διαβάστε περισσότερα

Formula lui Taylor Extremele funcţiilor de mai multe variabile Serii de numere cu termeni oarecare Serii cu termeni pozitivi. Criterii de convergenţă

Formula lui Taylor Extremele funcţiilor de mai multe variabile Serii de numere cu termeni oarecare Serii cu termeni pozitivi. Criterii de convergenţă Uverstatea Spru Haret Facultatea de Stte Jurdce, Ecoome s Admstratve, Craova Programul de lceta: Cotabltate ş Iformatcă de Gestue Dscpla Matematc Ecoomce Ttular dscplă Cof uv dr Laura Ugureau SUBIECTE

Διαβάστε περισσότερα

def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a

def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a Cetrul de reutte rl-mhl Zhr CENTE E GEUTTE Î prtă este evoe să se luleze r plălor ple de ee vom det plăle ple u mulńm Ştm ă ms este o măsură ttăń de mtere dtr-u orp e ms repreztă o uńe m re soză eăre plă

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 4 Serii de numere reale Curs 4 Serii de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Criteriul rădăcinii sau Criteriul lui Cauchy Teoremă (Criteriul rădăcinii) Fie x n o serie cu termeni

Διαβάστε περισσότερα

Universitatea din București, Facultatea de Chimie, Specializarea: Chimie Medicală/Farmaceutică

Universitatea din București, Facultatea de Chimie, Specializarea: Chimie Medicală/Farmaceutică Uverstatea d Bucureșt, Facultatea de Chme, Specalzarea: Chme Medcală/Farmaceutcă Statstcă & Iformatcă TEME ș aplcaț Laborator (M. Vlada, 07 Laborator Tema. Calcule statstce, fucț matematce ș statstce facltăț

Διαβάστε περισσότερα

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Prof. univ. dr. Gabriela-Victoria ANGHELACHE Lector univ. dr. Florin Paul Costel LILEA

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Prof. univ. dr. Gabriela-Victoria ANGHELACHE Lector univ. dr. Florin Paul Costel LILEA Metode ş procedee de ajustare a datelor pe baza serlor croologce utlzate î aalza tedţe dezvoltăr dfertelor dome de actvtate socal-ecoomcă Prof. uv. dr. Costat ANGHELACHE Uverstatea Artfex/ASE - Bucureșt

Διαβάστε περισσότερα

Numere complexe. a numerelor complexe z b b arg z.

Numere complexe. a numerelor complexe z b b arg z. Numere complexe Numere complexe Forma algebrcă a numărulu complex este a b unde a ş b sunt numere reale Numărul a se numeşte partea reală a numărulu complex ş se scre a Re ar numărul b se numeşte partea

Διαβάστε περισσότερα

Laboraratorul 3. Aplicatii ale testelor Massey si

Laboraratorul 3. Aplicatii ale testelor Massey si Laboraratorul 3. Aplcat ale testelor Massey s Bblografe: 1. G. Cucu, V. Crau, A. Stefanescu. Statstca matematca s cercetar operatonale, ed. Ddactca s pedagogca, Bucurest, 1974.. I. Văduva. Modele de smulare,

Διαβάστε περισσότερα

Laborator 4 Interpolare numerica. Polinoame ortogonale

Laborator 4 Interpolare numerica. Polinoame ortogonale Laborator 4 Iterpolare umerica. Polioame ortogoale Resposabil: Aa Io ( aa.io4@gmail.com) Obiective: I urma parcurgerii acestui laborator studetul va fi capabil sa iteleaga si sa utilizeze diferite metode

Διαβάστε περισσότερα

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare Miisterul Educaţiei Națioale Cetrul Naţioal de Evaluare şi Eamiare Eameul de bacalaureat aţioal 08 Proba E c) Matematică M_mate-ifo Clasa a XI-a Toate subiectele sut obligatorii Se acordă 0 pucte di oficiu

Διαβάστε περισσότερα

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi OMBINATORIĂ Mulţimile ordoate care se formează cu elemete di elemete date se umesc permutări. P =! Proprietăţi 0! = ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )! =!! =!! =! +... Submulţimile ordoate care se formează cu elemete

Διαβάστε περισσότερα

SUBGRUPURI CLASICE. 1. SUBGRUPURI recapitulare

SUBGRUPURI CLASICE. 1. SUBGRUPURI recapitulare SUBGRUPURI CLASICE. SUBGRUPURI recapitulare Defiiţia. Fie (G, u rup şi H o parte evidă a sa. H este subrup al lui G dacă:. H este parte stabilă a lui G;. H îzestrată cu operaţia idusă este rup. Teorema.

Διαβάστε περισσότερα

8.3. Estimarea parametrilor

8.3. Estimarea parametrilor 8.3. Estmarea parametrlor Modelarea uu feome aleatoru real, precum trafcul ofert de o sursă formaţoală, ue reţele de comucaţ, îseamă detfcarea uu model probablstc, M, varablă aleatore sau proces aleatoru,

Διαβάστε περισσότερα

2. Sisteme de ecuaţii neliniare

2. Sisteme de ecuaţii neliniare Ssteme de ecuaţ elare 9 Ssteme de ecuaţ elare Î acest catol abordăm roblema reolvăr umerce a sstemelor de ecuaţ alebrce elare Cosderăm următorul sstem de ecuaţ î care cel uţ ua d ucţle u este lară Sub

Διαβάστε περισσότερα

riptografie şi Securitate

riptografie şi Securitate riptografie şi Securitate - Prelegerea 12 - Scheme de criptare CCA sigure Adela Georgescu, Ruxandra F. Olimid Facultatea de Matematică şi Informatică Universitatea din Bucureşti Cuprins 1. Schemă de criptare

Διαβάστε περισσότερα

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă Semiar 5 Serii cu termei oarecare Probleme rezolvate Problema 5 Să se determie atura seriei cos 5 cos Soluţie 5 Şirul a 5 este cu termei oarecare Studiem absolut covergeţa seriei Petru că cos a 5 5 5 şi

Διαβάστε περισσότερα

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE 5.5. A CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE PROBLEMA 1. În circuitul din figura 5.54 se cunosc valorile: μa a. Valoarea intensității curentului de colector I C. b. Valoarea tensiunii bază-emitor U BE.

Διαβάστε περισσότερα

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare 1 Planul în spaţiu Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru 2 Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Fie reperul R(O, i, j, k ) în spaţiu. Numim normala a unui plan, un vector perpendicular pe

Διαβάστε περισσότερα

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Radu Trîmbiţaş 4 octombrie 2005 1 Forma Newton a polinomului de interpolare Lagrange Algoritmul nostru se bazează pe forma Newton a polinomului de interpolare

Διαβάστε περισσότερα

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006 Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 006 Mircea Lascu şi Cezar Lupu La cel de-al cincilea baraj de Juniori din data de 0 mai 006 a fost dată următoarea inegalitate: Fie x, y, z trei numere reale

Διαβάστε περισσότερα

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 % 1. Un motor termic funcţionează după ciclul termodinamic reprezentat în sistemul de coordonate V-T în figura alăturată. Motorul termic utilizează ca substanţă de lucru un mol de gaz ideal având exponentul

Διαβάστε περισσότερα

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Problemele neliniare sunt in general rezolvate prin metode iterative si analiza convergentei acestor metode este o problema importanta. 1 Contractii

Διαβάστε περισσότερα

METODE DE OPTIMIZARE. Lucrarea 8 1. SCOPUL LUCRĂRII 2. PREZENTAREA TEORETICĂ 2.1. METODA CELOR MAI MICI PĂTRATE 2.2. COEFICIENTUL DE CORELAŢIE

METODE DE OPTIMIZARE. Lucrarea 8 1. SCOPUL LUCRĂRII 2. PREZENTAREA TEORETICĂ 2.1. METODA CELOR MAI MICI PĂTRATE 2.2. COEFICIENTUL DE CORELAŢIE Lucrarea 8 METODE DE OPTIMIZARE. SCOPUL LUCRĂRII Prezetarea uor algort de optzare, pleetarea acestora îtr-u lbaj de vel îalt î partcular, C ş folosrea lor î rezolvarea uor problee de electrocă.. PREZENTAREA

Διαβάστε περισσότερα

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a. Definiţie Spunem că: i) funcţia f are derivată parţială în punctul a în raport cu variabila i dacă funcţia de o variabilă ( ) are derivată în punctul a în sens obişnuit (ca funcţie reală de o variabilă

Διαβάστε περισσότερα

CLASA a V-a CONCURSUL INTERJUDEŢEAN DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ MARIAN ŢARINĂ EDIŢIA A IV-A MAI I. Să se determine abcd cu proprietatea

CLASA a V-a CONCURSUL INTERJUDEŢEAN DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ MARIAN ŢARINĂ EDIŢIA A IV-A MAI I. Să se determine abcd cu proprietatea EDIŢIA A IV-A 4 6 MAI 004 CLASA a V-a I. Să se determie abcd cu proprietatea abcd - abc - ab -a = 004 Gheorghe Loboţ II Comparaţi umerele A B ude A = 00 00 004 004 şi B = 00 004 004 00. Vasile Şerdea III.

Διαβάστε περισσότερα

Teoria aşteptării- laborator

Teoria aşteptării- laborator Teora aşteptăr- laborator Model de aşteptare cu u sgur server. Î tmpul zle la u ATM (automat bacar care permte retragerea de umerar s alte trazacţ bacare electroce) avem î mede 4 de cleţ pe oră, adcă.4

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1 Functii definitie proprietati grafic functii elementare A. Definitii proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi X si Y spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe X cu valori in Y daca fiecarui

Διαβάστε περισσότερα

Capitole fundamentale de algebra si analiza matematica 2012 Analiza matematica

Capitole fundamentale de algebra si analiza matematica 2012 Analiza matematica Capitole fudametale de algebra si aaliza matematica 01 Aaliza matematica MULTIPLE CHOICE 1. Se cosidera fuctia. Atuci derivata mixta de ordi data de este egala cu. Derivata partiala de ordi a lui i raport

Διαβάστε περισσότερα

CURS 6 TERMODINAMICĂ ŞI FIZICĂ STATISTICĂ (continuare)

CURS 6 TERMODINAMICĂ ŞI FIZICĂ STATISTICĂ (continuare) CURS 6 ERODIAICĂ ŞI FIZICĂ SAISICĂ (cotuare) 6.1 Prcpul II al termodamc Să e reamtm că prmul prcpu al termodamc a arătat posbltatea trasformăr lucrulu mecac, L, î căldură, Q, ş vers, fără a specfca î ce

Διαβάστε περισσότερα

Formula lui Taylor. 25 februarie 2017

Formula lui Taylor. 25 februarie 2017 Formula lui Taylor Radu Trîmbiţaş 25 februarie 217 1 Formula lui Taylor I iterval, f : I R o fucţie derivabilă de ori î puctul a I Poliomul lui Taylor de gradul, ataşat fucţiei f î puctul a: (T f)(x) =

Διαβάστε περισσότερα

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a Capitolul II: Serii de umere reale. Lect. dr. Lucia Maticiuc Facultatea de Hidrotehică, Geodezie şi Igieria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucia MATICIUC SEMINARUL 3. Cap. II Serii

Διαβάστε περισσότερα

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE ABSTRACT. Materialul prezintă o modalitate de a afla distanţa dintre două drepte necoplanare folosind volumul tetraedrului. Lecţia se adresează clasei a VIII-a Data:

Διαβάστε περισσότερα

MARCAREA REZISTOARELOR

MARCAREA REZISTOARELOR 1.2. MARCAREA REZISTOARELOR 1.2.1 MARCARE DIRECTĂ PRIN COD ALFANUMERIC. Acest cod este format din una sau mai multe cifre şi o literă. Litera poate fi plasată după grupul de cifre (situaţie în care valoarea

Διαβάστε περισσότερα

Sub formă matriceală sistemul de restricţii poate fi scris ca:

Sub formă matriceală sistemul de restricţii poate fi scris ca: Metoda gradetulu proectat (metoda Rose) Î cazul problemelor de optmzare covee ale căror restrcţ sut lare se poate folos metoda gradetulu proectat. Î prcpu, această metodă poate f folostă ş petru cazul

Διαβάστε περισσότερα

Introducere în Econometrie

Introducere în Econometrie SINTEZA CURS Econometre ş prevzune economcă (I) Structura cursulu Cursul de Econometre pe care îl vor parcurge studenţ anulu II Management va cuprnde următoarele captole mar: - Econometra defnţ ş obectve;

Διαβάστε περισσότερα

Sunt variabile aleatoare care iau o infinitate numărabilă de valori. Diagrama unei variabile aleatoare discrete are forma... f. ,... pn.

Sunt variabile aleatoare care iau o infinitate numărabilă de valori. Diagrama unei variabile aleatoare discrete are forma... f. ,... pn. 86 ECUAŢII 55 Vriile letore discrete Sut vriile letore cre iu o ifiitte umărilă de vlori Digrm uei vriile letore discrete re form f, p p p ude p = = Distriuţi Poisso Are digrm 0 e e e e!!! Se costtă că

Διαβάστε περισσότερα

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale. 5p Determinați primul termen al progresiei geometrice ( b n ) n, știind că b 5 = 48 și b 8 = 84 5p Se consideră funcția f : intersecție a graficului funcției f cu aa O R R, f ( ) = 7+ 6 Determinați distanța

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VII-a

Subiecte Clasa a VII-a lasa a VII Lumina Math Intrebari Subiecte lasa a VII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate

Διαβάστε περισσότερα

Concursul Naţional Al. Myller Ediţia a VI - a Iaşi, 2008

Concursul Naţional Al. Myller Ediţia a VI - a Iaşi, 2008 Cocursul Naţioal Al. Myller CLASA a VII-a Numerele reale disticte x, yz, au proprietatea că Să se arate că x+ y+ z = 0. 3 3 3 x x= y y= z z. a) Să se arate că, ditre cici umere aturale oarecare, se pot

Διαβάστε περισσότερα

INTRODUCERE. Obiectivele cursului

INTRODUCERE. Obiectivele cursului STATISTICĂ ECONOMICĂ INTRODUCERE Deschderea ş mobltatea metodelor statstce de vestgare a feomeelor ş roceselor, î coferă acestea u caracter geeral de cercetare a realtăţ. Acest fat stă la baza dfertelor

Διαβάστε περισσότερα

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca Conice Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea U.T. Cluj-Napoca Definiţie: Se numeşte curbă algebrică plană mulţimea punctelor din plan de ecuaţie implicită de forma (C) : F (x, y) = 0 în care funcţia F este

Διαβάστε περισσότερα

PROBLEME CU PARTEA ÎNTREAGĂ ŞI

PROBLEME CU PARTEA ÎNTREAGĂ ŞI PROBLEME CU PARTEA ÎNTREAGĂ ŞI PARTEA FRACŢIONARĂ. Să se rezolve ecuaţia {x} {008 x} =.. Fie r R astfel ca r 9 ] 00 Determiaţi 00r]. r 0 ] r ]... r 9 ] = 546. 00 00 00 Cocurs AIME (SUA), 99. Câte ditre

Διαβάστε περισσότερα

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Principiul I al termodinamicii exprimă legea conservării şi energiei dintr-o formă în alta şi se exprimă prin relaţia: ΔUQ-L, unde: ΔU-variaţia

Διαβάστε περισσότερα

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gh. Asachi Curs 14 Funcţii implicite Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie F : D R 2 R o funcţie de două variabile şi fie ecuaţia F (x, y) = 0. (1) Problemă În ce condiţii ecuaţia

Διαβάστε περισσότερα

Din această definiţie a probabilităţilor rezultă următoarele proprietăţi ale acestora:

Din această definiţie a probabilităţilor rezultă următoarele proprietăţi ale acestora: FIABILIAE Î proectarea ş costrucţa dfertelor ecpamete este ecesară asgurarea sguraţe î fucţoare a acestora; această codţe a codus la utlzarea î proectare a aumtor coefceţ de sguraţă. Noţule de fabltate

Διαβάστε περισσότερα

PRELEGEREA IV STATISTICĂ MATEMATICĂ

PRELEGEREA IV STATISTICĂ MATEMATICĂ PRELEGEREA IV STATISTICĂ MATEMATICĂ I. Indcator de măsură a împrăşter Dstrbuţa une varable nu poate f descrsă complet numa prn cunoaşterea mede, c este necesar să avem nformaţ ş despre gradul der împrăştere

Διαβάστε περισσότερα

B( t B 11. NOŢIUNILE FUNDAMENTALE ŞI TEOREMELE GENERALE ALE DINAMICII Lucrul mecanic. y O j

B( t B 11. NOŢIUNILE FUNDAMENTALE ŞI TEOREMELE GENERALE ALE DINAMICII Lucrul mecanic. y O j . Noţule fudametale ş teoremele geerale ale dam. NŢIUNILE FUNDAMENTALE ŞI TEREMELE GENERALE ALE DINAMIII Reolvarea problemelor de damă se fae u ajutorul uor teoreme, umte teoreme geerale, deduse pr aplarea

Διαβάστε περισσότερα

Curs 1 Şiruri de numere reale

Curs 1 Şiruri de numere reale Bibliografie G. Chiorescu, Analiză matematică. Teorie şi probleme. Calcul diferenţial, Editura PIM, Iaşi, 2006. R. Luca-Tudorache, Analiză matematică, Editura Tehnopress, Iaşi, 2005. M. Nicolescu, N. Roşculeţ,

Διαβάστε περισσότερα

Continutul tematic al cursului

Continutul tematic al cursului MATEMATICI FINANCIARE ŞI ACTUARIALE Obectvul prcpal al cursulu este de a asgura baza teoretcă de îtelegere ş fudaetare a aparatulu ateatc utlzat î cadrul uor dscple de specaltate. Cursul este structurat

Διαβάστε περισσότερα

Clasificarea. Selectarea atributelor

Clasificarea. Selectarea atributelor Clascarea Algortm de clascare sut utlzaț la împărțrea ue populaț î p clase de dvz. Fecare dvd este caracterzat prtr-u asamblu de m varable cattatve ş/sau caltatve ş o varablă caltatvă detcâd clasa d care

Διαβάστε περισσότερα

Analiza matematica Specializarea Matematica vara 2010/ iarna 2011

Analiza matematica Specializarea Matematica vara 2010/ iarna 2011 Aaliza matematica Specializarea Matematica vara 010/ iara 011 MULTIPLE HOIE 1 Se cosidera fuctia Atuci derivata mita de ordi data de este egala cu 1 y Derivata partiala de ordi a lui i raport cu variabila

Διαβάστε περισσότερα

ASPECTE CANTITATIVE ALE MANAGEMENTULUI CALITĂŢII PRODUSELOR ŞI SERVICIILOR DIN TURISM

ASPECTE CANTITATIVE ALE MANAGEMENTULUI CALITĂŢII PRODUSELOR ŞI SERVICIILOR DIN TURISM 6 Maagemetul caltăţ prouselor ş servclor î tursm Captolul ASPECTE CANTITATIVE ALE MANAGEMENTULUI CALITĂŢII PRODUSELOR ŞI SERVICIILOR DIN TURISM.. Preczare PRECIZĂM CĂ FIRMELE CITATE ÎN PREZENTUL MATERIAL

Διαβάστε περισσότερα

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA DREAPTA Fie punctele A ( xa, ya ), B ( xb, yb ), C ( xc, yc ) şi D ( xd, yd ) în planul xoy. 1)Distanţa AB = (x x ) + (y y ) Ex. Fie punctele A( 1, -3) şi B( -2, 5). Calculaţi distanţa AB. AB = ( 2 1)

Διαβάστε περισσότερα