Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka/Test 14: Komputerowe metody statystyki: Różnice pomiędzy wersjami

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
m Zastępowanie tekstu – „ \displaystyle ” na „”
m Zastępowanie tekstu – „\displaystyle ” na „”
Linia 1: Linia 1:
<quiz>Na bazie próbki prostej: <center><math>\displaystyle -0.75, -0.03, -0.72, -0.6,</math></center>
<quiz>Na bazie próbki prostej: <center><math>-0.75, -0.03, -0.72, -0.6,</math></center>


pochodzącej z rozkładu jednostajnego na odcinku (-1,0), używając jednej z opisanych w tym module
pochodzącej z rozkładu jednostajnego na odcinku (-1,0), używając jednej z opisanych w tym module
metod wyznaczono <math>\displaystyle 4</math>-elementową próbkę losową z rozkładu o gęstości:
metod wyznaczono <math>4</math>-elementową próbkę losową z rozkładu o gęstości:
<center><math>\displaystyle f(x)=0,\!25\mathrm{I}_{[0,1]}+0,\!75\mathrm{I}_{(1,2]}.</math></center>
<center><math>f(x)=0,\!25\mathrm{I}_{[0,1]}+0,\!75\mathrm{I}_{(1,2]}.</math></center>


Spośród poniższych ciągów wybierz te, które mogły być wynikami działania tej procedury.
Spośród poniższych ciągów wybierz te, które mogły być wynikami działania tej procedury.


<rightoption><math>\displaystyle 1.96,1,-0.29,-0.13</math>.</rightoption>
<rightoption><math>1.96,1,-0.29,-0.13</math>.</rightoption>
<wrongoption><math>\displaystyle 1.67,0.12,-0.29,-0.13</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>1.67,0.12,-0.29,-0.13</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>\displaystyle 1, 0.12,1.63,1.47</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>1, 0.12,1.63,1.47</math>.</wrongoption>
<rightoption><math>\displaystyle 1.47,1.63,0.12,1.67</math>.</rightoption>
<rightoption><math>1.47,1.63,0.12,1.67</math>.</rightoption>
</quiz>
</quiz>




<quiz>W których z poniższych przypadków, generator liczb pseudolosowych:
<quiz>W których z poniższych przypadków, generator liczb pseudolosowych:
<center><math>\displaystyle X_{n+1}=aX_n+b  \;\;(\mathrm{mod } \;p),</math></center>
<center><math>X_{n+1}=aX_n+b  \;\;(\mathrm{mod } \;p),</math></center>


z pewnością nie da zadowalających rezultatów?
z pewnością nie da zadowalających rezultatów?


<rightoption><math>\displaystyle a=b=p</math>.</rightoption>
<rightoption><math>a=b=p</math>.</rightoption>
<wrongoption><math>\displaystyle b=0</math>, <math>\displaystyle a\neq p</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>b=0</math>, <math>a\neq p</math>.</wrongoption>
<rightoption><math>\displaystyle b=0</math>, <math>\displaystyle X_0=p^2</math> .</rightoption>
<rightoption><math>b=0</math>, <math>X_0=p^2</math> .</rightoption>
<wrongoption><math>\displaystyle a\neq b</math>, <math>\displaystyle X_0>0</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>a\neq b</math>, <math>X_0>0</math>.</wrongoption>
</quiz>
</quiz>




<quiz>Czy na bazie próbki prostej, pochodzącej z rozkładu <math>\displaystyle N(m,\sigma)</math> (<math>\displaystyle m</math> i <math>\displaystyle \sigma</math> -- znane),
<quiz>Czy na bazie próbki prostej, pochodzącej z rozkładu <math>N(m,\sigma)</math> (<math>m</math> i <math>\sigma</math> -- znane),
można wyznaczyć próbkę liczb pseudolosowych z rozkładu jednostajnego na odcinku <math>\displaystyle (a,b)</math> (<math>\displaystyle a</math> i <math>\displaystyle b</math> -- dowolne)?
można wyznaczyć próbkę liczb pseudolosowych z rozkładu jednostajnego na odcinku <math>(a,b)</math> (<math>a</math> i <math>b</math> -- dowolne)?


<rightoption>Tak.</rightoption>
<rightoption>Tak.</rightoption>
<wrongoption>Tak, ale tylko w przypadku, gdy <math>\displaystyle m=\sigma=1</math>.</wrongoption>
<wrongoption>Tak, ale tylko w przypadku, gdy <math>m=\sigma=1</math>.</wrongoption>
<wrongoption>Tak,  ale tylko w przypadku, gdy <math>\displaystyle a=0</math> i <math>\displaystyle b=1</math>.</wrongoption>
<wrongoption>Tak,  ale tylko w przypadku, gdy <math>a=0</math> i <math>b=1</math>.</wrongoption>
<wrongoption>Tak,  ale tylko w przypadku, gdy <math>\displaystyle m=\sigma=b=1</math> i <math>\displaystyle a=0</math>.</wrongoption>
<wrongoption>Tak,  ale tylko w przypadku, gdy <math>m=\sigma=b=1</math> i <math>a=0</math>.</wrongoption>
</quiz>
</quiz>


Linia 54: Linia 54:
średniej z próbki) nieznanego rozkładu, wyznaczonym na podstawie
średniej z próbki) nieznanego rozkładu, wyznaczonym na podstawie
10 replikacji próbki:
10 replikacji próbki:
<center><math>\displaystyle 4,1,1,</math></center>
<center><math>4,1,1,</math></center>


może być:
może być:


<wrongoption><math>\displaystyle 0.535</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>0.535</math>.</wrongoption>
<rightoption><math>\displaystyle 2.275</math>.</rightoption>
<rightoption><math>2.275</math>.</rightoption>
<wrongoption><math>\displaystyle 4.12</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>4.12</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>\displaystyle 2.271</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>2.271</math>.</wrongoption>
</quiz>
</quiz>




<quiz>Dla próbki prostej:
<quiz>Dla próbki prostej:
<center><math>\displaystyle 1,3,2,3,4,2,5,</math></center>
<center><math>1,3,2,3,4,2,5,</math></center>


otrzymano, przy użyciu jądra trójkątnego, estymator jądrowy gęstości <math>\displaystyle \hat{f}</math> taki, że <math>\displaystyle \hat{f}(2)=\frac{1}{4}</math>.
otrzymano, przy użyciu jądra trójkątnego, estymator jądrowy gęstości <math>\hat{f}</math> taki, że <math>\hat{f}(2)=\frac{1}{4}</math>.
Jaka szerokości pasma mogła zostać w tym przypadku zastosowana?
Jaka szerokości pasma mogła zostać w tym przypadku zastosowana?


<wrongoption><math>\displaystyle\frac{6}{7}</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>\displaystyle\frac{6}{7}</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>\displaystyle\frac{8}{7}</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>\displaystyle\frac{8}{7}</math>.</wrongoption>
<rightoption><math>\displaystyle 2</math>.</rightoption>
<rightoption><math>2</math>.</rightoption>
<wrongoption><math>\displaystyle 0.1</math>.</wrongoption>
<wrongoption><math>0.1</math>.</wrongoption>
</quiz>
</quiz>

Wersja z 08:56, 28 sie 2023

Na bazie próbki prostej:

0.75,0.03,0.72,0.6,

pochodzącej z rozkładu jednostajnego na odcinku (-1,0), używając jednej z opisanych w tym module metod wyznaczono 4-elementową próbkę losową z rozkładu o gęstości:

f(x)=0,25I[0,1]+0,75I(1,2].

Spośród poniższych ciągów wybierz te, które mogły być wynikami działania tej procedury.

1.96,1,0.29,0.13.

1.67,0.12,0.29,0.13.

1,0.12,1.63,1.47.

1.47,1.63,0.12,1.67.


W których z poniższych przypadków, generator liczb pseudolosowych:

Xn+1=aXn+b(modp),

z pewnością nie da zadowalających rezultatów?

a=b=p.

b=0, ap.

b=0, X0=p2 .

ab, X0>0.


Czy na bazie próbki prostej, pochodzącej z rozkładu N(m,σ) (m i σ -- znane), można wyznaczyć próbkę liczb pseudolosowych z rozkładu jednostajnego na odcinku (a,b) (a i b -- dowolne)?

Tak.

Tak, ale tylko w przypadku, gdy m=σ=1.

Tak, ale tylko w przypadku, gdy a=0 i b=1.

Tak, ale tylko w przypadku, gdy m=σ=b=1 i a=0.


Które z poniższych funkcji są jądrami?

Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\displaystyleK”): {\displaystyle \displaystyleK(x) = \left\{\begin{array} {rl} |x|, & |x| < 1\\ 0, & |x| \ge 1 \end{array} \right. } .

Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\displaystyleK”): {\displaystyle \displaystyleK(x) = \left\{\begin{array} {rl} |x-1|, & 0<x< 2\\ 0, & x\leq 0 \text{ lub } x\geq 2 \end{array} \right. } .

Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\displaystyleK”): {\displaystyle \displaystyleK(x)=\frac{1}{2}\cos{x}\cdot I_{[-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}]}(x)} .

Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\displaystyleK”): {\displaystyle \displaystyleK(x) = \left\{\begin{array} {rl} \frac{1}{2}, & |x| < 2\\ 0, & |x| \ge 2 \end{array} \right. } .


Estymatorem bootstrapowym wartości oczekiwanej (opartym na średniej z próbki) nieznanego rozkładu, wyznaczonym na podstawie 10 replikacji próbki:

4,1,1,

może być:

0.535.

2.275.

4.12.

2.271.


Dla próbki prostej:

1,3,2,3,4,2,5,

otrzymano, przy użyciu jądra trójkątnego, estymator jądrowy gęstości f^ taki, że f^(2)=14. Jaka szerokości pasma mogła zostać w tym przypadku zastosowana?

67.

87.

2.

0.1.