REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

Σχετικά έγγραφα
Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Tretja vaja iz matematike 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

Splošno o interpolaciji

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

Osnove matematične analize 2016/17

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

1 Fibonaccijeva stevila

Kotne in krožne funkcije

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

Algebraične strukture

1. Trikotniki hitrosti

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

8. Diskretni LTI sistemi

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Vektorski prostori s skalarnim produktom

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Maja Pohar Perme. Verjetnost in statistika z nalogami

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

Bernoullijevo zaporedje neodvisnih poskusov

Lastne vrednosti in lastni vektorji

vezani ekstremi funkcij

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

Uporabna matematika za naravoslovce

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Reševanje sistema linearnih

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

VAJE IZ VERJETNOSTI IN STATISTIKE. Martin Raič

Multivariatna analiza variance

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Funkcije več spremenljivk

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

Shefferjeva polinomska zaporedja

Fazni diagram binarne tekočine

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Arjana Žitnik. Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

Osnove elektrotehnike uvod

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ

VAJE IZ SLUČAJNIH PROCESOV 1. Martin Raič in Aleš Toman

Navadne diferencialne enačbe

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Funkcije dveh in več spremenljivk

VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva. Martin Raič

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης Αξίωση αποζημίωσης Έντυπο Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

Kombinatorika. rekurzivnih enačb in rodovne funkcije. FMF Matematika Finančna matematika. Vladimir Batagelj. Ljubljana, april

UL FGG GR B II - Verjetnostni račun in statistika. Poskus, izid. Dogodek. Notes. Notes. Notes. Uvod. Osnovni pojmi.

Matematika 1. Jaka Cimprič

Matematika. Funkcije in enačbe

Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

Problem lastnih vrednosti

DISKRIMINANTNA ANALIZA

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

diferencialne enačbe - nadaljevanje

Transcript:

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6, 5 rešenih nalog pa je že 00%. Na razpolago imate uri. Naloga a. b. c. d... 3. 4. 5. 6. Skupaj REˇSITVE

Verjetnost, 07/8, M. Perman, M. Raič. (0 V populaciji z N posamezniki imamo tri genetske tipe: AA, AB in BB (AB in BA se ne razlikujeta. Naslednja generacija se tvori tako, da se posamezniki ločijo na dve komponenti, vsako s svojim genom, recimo AA v dva gena A in A, nato pa se ti geni povsem naključno spet združijo v pare, tako da so vse možnosti združevanja v pare enako verjetne. Število posameznikov tipa AA v n-ti generaciji bo slučajna spremenljivka, ravno tako število posameznikov tipa AB in BB. Označimo ta števila z R n, S n in T n. Predpostavite, da je bilo število genov tipa A v prvotni populaciji α, genov tipa B pa β. a. (0 Izračunajte E(R n, E(S n in E(T n. Rešitev: Dovolj je izračunati pričakovane vrednosti za n, saj bodo vse naslednje generacije nastale po povsem enakem ključu kot prejšnje. Posameznik v prvi generaciji je nastal s slučajnim izborom dveh izmed vseh α + β razpoložljivih genov. Verjetnost, da sta oba tipa A, je Verjetnost, da je tipa AB, bo in za BB α α + β α α + β. α α + β β α + β β α + β β α + β. Uredimo novo nastale posameznike po vrsti in definirajmo za k,,..., N { če je k-ti posameznik tipa AA I k 0 sicer Ker je R n I + I + + I N, dobimo E(R n E(I + + E(I N. Vse pričakovane vrednosti so enake, zato sledi E(R n Nα(α (α + β(α + β Upoštevali smo α + β N. Podobno sledi α(α (N. in E(S n E(T n αβ N β(β (N.

Verjetnost, 07/8, M. Perman, M. Raič b. (0 Izračunajte P (R n r, S n s, T n t za vse dopustne trojice (r, s, t. Kot znano privzemite, da lahko m objektov razmestimo po parih na (m! načinov. m m! Katere trojice so dopustne? Rešitev: Dopustne trojice so take, da velja r + s α in s + t β. Glede porazdelitve trojice (R n, S n, T n se najprej spomnimo, da je neodvisna od n. Za njen izračun razdelimo verjetnostni prostor na enako verjetne izide. Za to sta vsaj dve možnosti. Prva možnost: za izide vzamemo vse možne razporeditve po parih. Če želimo r posameznikov tipa AA, moramo izmed α genov tipa A izbrati r in jih združiti po parih. To lahko naredimo na ( α (r! r r r! načinov. Za tip BB dobimo podobno ( β t (t! t t! načinov. Od preostalih s genov je s tipa A in s tipa B. Te lahko združimo po parih v posamezika tipa AB na s! načinov. Vseh možnosti združevanja po parih je (N! N N!. Sledi ( α ( β r t (r! (t! s! N! N P (R n r, S n s, T n t r! r t! t (N! α! β! N! s r! s! t! (N!. Druga možnost: za izide vzamemo razporeditve neoznačenih genov A in B po N označenih pozicijah, ki po dve in dve določajo genotipe posameznikov v naslednji generaciji. Vseh možnih razporeditev je ( ( N α N β (N!. Razporeditve, pri α! β! katerih je r posameznikov tipa AA, s posameznikov tipa AB in t posameznikov tipa BB, pa dobimo tako, da najprej določimo, kateri posamezniki bodo imeli določen genotip, nato pa pri genotipu AB še, ali naj nastane iz zaporedja AB ali iz zaporedja BA. Dobimo N! r! s! t! s razporeditev. Sledi kar je isto kot prej. P (R n r, S n s, T n t N! r! s! t! s (N! α! β! α! β! N! s r! s! t! (N!, 3

Verjetnost, 07/8, M. Perman, M. Raič. (0 Naj bo n in naj bodo X, X,..., X n neodvisne s P (X k P (X k za vse k,,..., n. Označimo S X + X + + X n. a. (0 Dokažite, da je za vsak k,,..., n slučajna spremenljivka S neodvisna od X k. Namig: uporabite simetrijo. Rešitev: Zaradi simetrije je slučajni vektor (X,..., X n porazdeljen enako kot ( X,..., X n. Če oba vektorja ustrezno preslikamo, dobimo, da je slučajni vektor (X, S porazdeljen enako kot ( X, S. Če še ta dva ustrezno preslikamo, dobimo, da je slučajni vektor (X, S porazdeljen enako kot ( X, S, to pa pomeni, da za s 0,,..., n velja Po drugi strani je Sledi, da je P (X, S s P (X, S s. P (X, S s + P (X, S s P ( S s. P (X, S s P (X, S s P ( S s. b. (0 Je S neodvisna od slučajnega vektorja (X, X? Rešitev: Ne. Dogodek {X, X, S n} je namreč nemogoč, medtem ko je P (X, X P ( S n n > 0. 4

Verjetnost, 07/8, M. Perman, M. Raič 3. (0 Slučajne spremenljivke X, Y in Z naj imajo za a > 0 gostoto ( (xy z a e x e y π Γ(a Γ a + za x > 0, y > 0 in xy z > 0, sicer pa naj bo gostota enaka 0. a. (0 Pokažite, da sta slučajni spremenljivki X in Y neodvisni. Kakšni sta njuni porazdelitvi? Rešitev: Izračunamo robno gostoto vektorja (X, Y kot f X,Y (x, y xy xy f X,Y,Z (x, y, z dz S substitucijo z xy u ugotovimo, da je f X,Y (x, y ( (xy a π Γ(a Γ a + e x e y ( u a du Opazimo, da je gostota produkt funkcij na (0,, torej sta X in Y res neodvisni. Opazimo tudi, da je X, Y Γ ( a +,. b. (0 Definirajte slučajne spremenljivke U, V in W s predpisom ( ( U W X Z. W V Z Y Kot znano privzemite, da je Jacobijeva determinanta preslikave (x, y, z Φ (y, x, z xy z enaka (xy z 3. Izračunajte gostoto vektorja (U, V, W. Rešitev: Velja, da je Φ Φ in da preslika Φ področje {(x, y, z: x > 0, y > 0, xy z > 0} bijektivno nase. Uporabimo transformacijsko formulo in dobimo f U,V,W (u, v, w ( (uv w a e (u+v/(uv w π Γ(a Γ a + za u, v > 0 in uv w > 0. 5

Verjetnost, 07/8, M. Perman, M. Raič 4. (0 Naj bodo slučajne spremenljivke X 0, U, U,..., U n med sabo neodvisne z E(X 0 E(U E(U n 0 in var(x 0 ter var(u ρ k za k,,..., n. Rekurzivno definiramo X k ρx k + U k za k,,..., n. Privzemite, da je ρ (,. a. (5 Pokažite, da imajo vse slučajne spremenljivke X k za k 0,,..., n enako varianco. Rešitev: Iz rekurzivne formule je razvidno, da je X k neodvisna od U k. V tem primeru je potem var(x k ρ var(x k + var(u k. Trditev lahko preverimo z indukcijo. b. (5 Izračunajte ( E X k X k. k Rešitev: Zaradi linearnosti je dovolj izračunati E(X k X k. Upoštevamo, da je X k neodvisna od U k, in dobimo E(X k X k E [ ρx k ] + E [Xk U k ]. Druga pričakovana vrednost je po predpostavkah enaka 0, prva pa je, ker so pričakovane vrednosti vseh X k enake 0, enaka ρ var(x k, torej ( E X k X k nρ ρ. k c. (0 Izračunajte za 0 k < l n. cov(x k, X l Rešitev: Zapišemo cov(x k, X l cov(x k, ρx l + U l. Upoštevamo bilinearnost kovariance ter neodvisnost U l in X l in sledi Po indukciji bo sledilo cov(x k, X l ρ cov(x k, X l. cov(x k, X l ρ l k var(x k ρl k ρ. 6

Verjetnost, 07/8, M. Perman, M. Raič 5. (0 Naj bosta X in Y neodvisni slučajni spremenljivki in Z X + Y njuna vsota. a. (0 Recimo, da je X Geom(4/5 in Z Geom(/3. Določite porazdelitev slučajne spremenljivke Y. Opomba: vzamemo dogovor, po katerem je slučajna spremenljivka N porazdeljena geometrijsko Geom(p, če je P (N n p( p n za n,, 3,... Rešitev: Rodovni funkciji slučajnih spremenljivk X in Z sta: G X (s 4s 5 s in G Z (s s 3 s. Slučajna spremenljivka Y mora torej imeti rodovno funkcijo: G Y (s G Z(s G X (s 5 s 6 s + 3 s 5 6 + s n 3, n+ njena porazdelitev pa je podana s predpisom: P (Y 0 5 6 n, P (Y n ; n,, 3,... 3n+ b. (0 Naj bo 0 < a, b <. Določite potreben in zadosten pogoj za obstoj neodvisnih slučajnih spremenljivk X in Y, pri katerih je X Geom(a in X + Y Geom(b. Rešitev: Iskane slučajne spremenljivke obstajajo natanko tedaj, ko obstaja porazdelitev z rodovno funkcijo: G Y (s bs ( bs as ( as b ( as a ( bs ( b a b a + a( b ( bs b a + b(a b a ( b n s n. Porazdelitev s tako rodovno funkcijo pa obstaja natanko tedaj, ko je a b. n 7

Verjetnost, 07/8, M. Perman, M. Raič 6. (0 Naj bodo X, X,..., X n neodvisne in enako porazdeljene slučajne spremenljivke, in sicer z geometrijsko porazdelitvijo: P (X i k ( qq k ; i,,..., n; k,, 3,... a. (0 Za i j izračunajte E [ X i (X j < X i ] in E [ X i (X j X i ]. Namig: pogojujte na X i. Pomoč: kq k ( q. k Rešitev: Za k,,... velja E [ X i (X j < X i X i k ] k P (X j < k X i k k P (X j < k k( q( + q + + q k k( q k. Še drugače zapisano, velja E [ ] ( X i (X j < X i X i Xi q X i. Sledi E [ X i (X j < X i ] ( E [X ] i q X i k( q k ( qq k k [ ] ( q ( q ( q q( + q ( q( + q. Podobno je E [ ] ( X i (X j X i X i Xi q X i in E [ X i (X j X i ] ( E [X ] i q X i k( q k ( qq k k [ ] ( q ( q q ( q + q + q ( q( + q. b. (5 Vezani rang vrednosti a med vrednostmi x, x,..., x n definiramo kot {j; x j < a} + {j; x j a} + kjer znak označuje moč množice. Tako je, če so vse vrednosti x j različne, vezani rang r-te najmanjše vrednosti enak r., 8

Verjetnost, 07/8, M. Perman, M. Raič Naj bo R i rang vrednosti X i med vrednostmi X, X,..., X n. Izračunajte n i R i in E(R i. Namig: izrazite z indikatorji in zamenjajte indekse. Rešitev: Velja R i i ( ( (X j < X i + (X j X i i n + j i (X j < X i + j Z menjavo indeksov v drugi vsoti dobimo R i n + (X j < X i + i n + i i n(n +. j j i i + (X j X i. j (X i X j Torej je tudi n i E(R i n(n+. Ker morajo biti zaradi simetrije vse pričakovane vrednosti enake, je E(R i n+ za vse i,,..., n. c. (5 Za poljubna i in j izračunajte cov(x i, R j. Namig: vse se da izpeljati iz primera, ko je i j; glejte vsoto vseh vezanih rangov. Rešitev: Najprej izračunamo [ E(X i R i ( E [ X i (X j < X i ] + E [ X i (X j X i ] ] + E(X i j n [ q( + q ( q( + q + + q + ] q + ( q( + q ( q n( + q + + q. ( q Sledi cov(x i, R i n( + q + + q ( q j n + ( q nq ( q. Nadalje, ker je vsota vseh rangov konstantna, je cov ( X i, n j R j 0, torej je cov ( X i, n j R j nq. Ker so zaradi simetrije vse korelacije cov(x ( q i, R j, i j konstantne, mora za i j veljati nq cov(x i, R j (n ( q. 9